Modelo de recomendación y riesgo crediticio

Lograr identificar de manera automatizada las transacciones fraudulentas que conllevan a estafas o robos a los usuarios finales, con el fin de detener y contener los montos asociados a seguros y malestar de los clientes.

Definición de un modelo optimizado así como un flujo de analítica para la orquestación y automatización de código, que permitiera visualizar los resultados con un enfoque direccionado al negocio.

Integrar y homologar sistemas de core bancarios, como flexcube, SAT, sistemas legado y bases de datos creadas por visa y Mastercard para generar un Data Lake disponible para proyectos de distintas áreas.