Las transacciones fraudulentas evolucionan más rápido que los sistemas tradicionales de detección basados en reglas.
Evaluar solicitudes de crédito toma días o semanas, perdiendo clientes ante la competencia fintech.
Generar reportes regulatorios consume recursos enormes y el riesgo de error es alto.
No tienes visibilidad de qué clientes están en riesgo de irse antes de que sea demasiado tarde.
Call centers saturados con consultas repetitivas que podrían automatizarse.
Core bancario, CRM, canales digitales y sucursales no comparten una vista unificada del cliente.
Combinamos plataformas de datos de clase mundial con IA para resolver los desafíos más críticos del sector financiero.
Microsoft Fabric ofrece cifrado en reposo y tránsito, cumplimiento SOC 2 y certificaciones que el sector financiero requiere. Consolida datos del core bancario, CRM y canales digitales en OneLake.
Automatizamos la generación de reportes regulatorios R01, R04, R10 y otros requeridos por la CNBV. Reducción del 80% en tiempo de preparación y eliminación de errores manuales.
BigQuery procesa millones de transacciones por segundo para detectar patrones de fraude en tiempo real. Los modelos de ML identifican anomalías que los sistemas de reglas tradicionales no pueden detectar.
Modelos de ML que evalúan riesgo crediticio en minutos, no días. Consideramos datos alternativos (transaccionalidad, comportamiento digital) para inclusión financiera.
Looker permite crear métricas consistentes desde el director general hasta el ejecutivo de sucursal. Gobernanza de datos que asegura que todos vean los mismos números.
Dashboards que muestran probabilidad de fuga por cliente con acciones recomendadas. El ejecutivo sabe a quién llamar hoy para retenerlo.
Creamos agentes de IA que atienden clientes vía WhatsApp, web y app móvil. Resuelven consultas de saldo, movimientos, y escalan a humano solo cuando es necesario.
Un chatbot que resuelve el 70% de consultas sin intervención humana. Disponible 24/7 en WhatsApp y app móvil.
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Reducción en fraudes detectados tardíamente
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