Caso de estudio
Detección de fraude en tiempo real que se paga sola en un trimestre.
Reemplazamos un motor solo de reglas con una plataforma agéntica de fraude y AML — reduciendo pérdidas un 40% y disminuyendo falsos positivos.
Un banco nacional entre los 25 principales perdía terreno frente a fraudes más rápidos impulsados por IA mientras un frágil motor de reglas ahogaba a los analistas en falsos positivos. Implementamos una plataforma de puntuación en tiempo real: características de transacciones en streaming, triaje agéntico de casos y decisiones de modelo explicables conectadas a su núcleo existente. Los analistas ahora ven alertas priorizadas y respaldadas por evidencia en lugar de reglas en bruto.
Lo que entregamos
- Puntuación de transacciones en tiempo real con latencia inferior a 100 ms
- Triaje agéntico de casos que redacta la primera revisión del analista
- Decisiones explicables para cada transacción marcada
- Monitoreo de transacciones AML alineado con las expectativas del regulador
Resultados
Menores pérdidas
Las pérdidas netas por fraude cayeron un 40% en dos trimestres tras el lanzamiento.
Menos falsas alarmas
Los falsos positivos cayeron más de la mitad, liberando capacidad de los analistas.
Triaje más rápido
El tiempo medio de gestión de casos pasó de minutos a segundos.
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