Detección de anomalías en transacciones
Pagos duplicados, gastos fuera de política o movimientos raros se descubren en la auditoría, cuando ya es tarde.
Cómo funciona
- 01Se analizan las transacciones de forma continua
- 02Un modelo aprende el comportamiento habitual
- 03Se puntúa cada movimiento y se alertan los atípicos
- 04El equipo revisa las alertas y su respuesta mejora el modelo
Lo que ganas
Tecnología habitual
Amazon SageMaker
Azure Machine Learning
Snowflake
MLflowElegimos la tecnología según lo que ya usas. Más detalle en nuestra página de tecnología y arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Funciona con las herramientas que ya uso?
En la mayoría de casos, sí. Lo habitual es montarlo con Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, Snowflake y MLflow, pero adaptamos el flujo a los programas que ya tienes, ya sea por API, por conectores oficiales o por integración con bases de datos.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Un flujo de nivel avanzado como este suele estar funcionando en 6 a 12 semanas, según las integraciones necesarias. Empezamos con un piloto en un entorno de pruebas y lo pasamos a producción cuando tu equipo lo ha validado.
¿Qué pasa con los datos?
Se quedan en Europa y, si lo prefieres, dentro de tu propia nube. Usamos servicios de IA empresariales que no entrenan con tus datos y firmamos contrato de tratamiento de datos.
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