Ai para el banco que pone en marcha el gestor de riesgos. No un quant ni el departamento de TI.
Mejor scoring, menos fraude, un compliance más limpio, un servicio más barato. Escenarios de Ai listos para la banca que se ponen en marcha en 2–6 semanas: Ai-scoring de particulares y pymes, antifraude en tiempo real sobre transacciones, AML y 115-ФЗ, bot de voz en la centralita virtual, Ai-asistente del operador, control de calidad del 100% de las llamadas, next-best-offer. Nos conectamos a ЦФТ, Диасофт, Way4, ЕБС, БКИ y a su CRM: los datos personales y el secreto bancario no salen del perímetro. El responsable de riesgos, el director de compliance, el director del call center y el responsable de producto configuran los modelos y las reglas por sí mismos, sin proyectos de proveedor de un año. Explicabilidad para el ЦБ РФ, A/B y rollback de modelos, de serie.
- ฿ Ai-scoring y riesgo conductual
- ⛨ Antifraude en tiempo real
- ⛯ ЦФТ · Диасофт · Way4 · ЕБС
- ◉ 152-ФЗ · 115-ФЗ · ЦБ РФ
La Ai en el banco es o bien «tenemos nuestro propio equipo de quants», o bien «el proveedor lleva ya dos años implantándola».
El scoring vive en los notebooks del equipo de ML. El antifraude es una caja negra del proveedor. El AML lo cierran 100 personas a mano. El call center llama con guiones y la calidad se revisa en el 0,5% de las conversaciones. El regulador exige explicabilidad y nadie sabe cómo el modelo tomó la decisión.
El scoring se queda obsoleto más rápido de lo que se actualiza
El equipo de ML reentrena el modelo una vez por trimestre. El comportamiento de los clientes cambia más deprisa. La tasa de impago sube, la aprobación cae y el segmento NTB se va al BNPL y a la competencia.
El AML y la 115-ФЗ: trabajo manual de un ejército de oficiales
Los casos SAR los investigan personas. El 80% del trabajo es leer extractos y buscar vínculos. Falsos positivos del 95%: el riesgo real se ahoga en el ruido. El coste de la función de compliance crece año tras año.
El call center y la oficina: el cuello de botella del NPS
Espera media en línea de 5 minutos, FCR del 58%, los operadores se pierden entre productos. Fondos, pensiones, hipoteca: cada producto necesita su propio «asistente».
No «hemos implantado Ai». Sino cifras en la P&L y en los informes al ЦБ РФ.
Cada escenario, con una economía clara y reporting regulatorio. No «hemos mejorado el NPS», sino aprobación, impago, pérdidas operativas, cost-to-income y calidad de compliance concretos.
Aprobación NTB con el mismo nivel de impago
Ai-scoring con datos alternativos y modelo conductual. Ve al cliente solvente al que el modelo clásico rechazaba.
Pérdidas operativas por fraude
Antifraude en tiempo real sobre transacciones y onboarding. Decisión en decenas de ms. La ingeniería social se detecta por el comportamiento.
Coste del trabajo del oficial de la 115-ФЗ
La Ai monta el caso, el esquema de vínculos y la hipótesis. El oficial investiga entre 3 y 5 veces más rápido; los falsos positivos bajan del 95% al 30%.
Cost-to-serve del centro de contacto
El bot de voz resuelve el 70% de las consultas típicas. El Ai-asistente del operador prepara la solución antes de que el cliente termine de hablar.
La Ai vive dentro del perímetro del banco. Del core bancario al área de cliente.
Conectamos el core bancario, el procesamiento de tarjetas, los БКИ, la ЕБС y el CRM, ponemos agentes de Ai en procesos concretos y entregamos el control a riesgos, compliance y producto. Ninguna API externa para datos personales ni secreto bancario.
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Conectamos el core bancario, el procesamiento, los БКИ y la ЕБС en un perímetro cerrado ЦФТ, Диасофт, R-Style, БСС, Way4, OpenWay, BPC SmartVista, НБКИ, ОКБ, КБРС, ЕБС, ЕДС, СБП, СПФС.
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Tomamos una plantilla de agente del catálogo bancario Scoring de particulares y pymes, antifraude, AML, KYC, asistente del operador, bot de voz, control de calidad de llamadas. Más de 20 escenarios listos.
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Riesgos, compliance y producto lo configuran por sí mismos Tasa de impago objetivo, política de corte, reglas de alertas de la 115-ФЗ, guion del operador, escenario del bot. A/B y rollback, con un clic.
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Empleados y clientes ven el resultado donde están acostumbrados La decisión del crédito, en la banca digital en segundos; la alerta de fraude, en la app móvil del cliente; el caso AML, en manos del oficial de compliance; la sugerencia, en la pantalla del operador.
Lo que acelera entre 5 y 10 veces el lanzamiento de la Ai en el banco.
No vendemos «un modelo de scoring». Ofrecemos un constructor, plantillas y conectores para que el gestor de riesgos y compliance monten la solución para su banco por sí mismos, sin esperar un año al proveedor.
Constructor no-code de modelos
Métrica objetivo, variables, política de corte: todo de forma visual. Sin código ni Python.
Plantillas para banca
Más de 20 escenarios: scoring, antifraude, AML, KYC, bot de voz, control de calidad.
Conectores al core y al procesamiento
ЦФТ, Диасофт, R-Style, Way4, OpenWay, BPC SmartVista, КартСтандарт, БКИ, ЕБС.
Ai-scoring y modelos conductuales
Particulares, pymes, corporativo. Datos alternativos. Reentrenamiento con su población y su historial de rechazos.
Antifraude en tiempo real
Tarjetas, banca digital, СБП, adquirencia. Decisión en decenas de ms. Biometría conductual y análisis de grafos.
Automatización de AML y 115-ФЗ
Montaje del caso, grafo de vínculos, tipo de operación, hipótesis para el oficial. Reduce los falsos positivos 3 veces.
Bot de voz y ASR
Reconocimiento, síntesis, diálogo en ruso. En local, en su propio hardware. Integración con Genesys, Asterisk y centralita virtual.
Control de calidad del 100% de las llamadas
Transcripción de todas las conversaciones, verificación del guion, tono, mis-selling, infracciones de compliance.
Base de conocimiento del banco
Tarifas, reglamentos, instrucciones, productos, normativa del ЦБ РФ. La Ai busca citando la fuente.
A/B y rollback de modelos
Probamos el modelo con el 5% del tráfico, campeón vs challenger, y revertimos con un clic.
Explicabilidad y auditoría
Cada decisión del modelo, con una explicación para el ЦБ РФ y para el cliente. SHAP, motivos del rechazo, informe para la validación.
Jerarquía del banco
Holding → entidad jurídica → área → equipo. Cada nivel con sus datos, límites y permisos.
Nos conectamos a su core y a su infraestructura.
Nada de «desmonte ЦФТ e instale Temenos». Tomamos su core bancario, procesamiento, БКИ, ЕБС y centralita virtual, y añadimos Ai encima. REST / SOAP / ISO 20022 / ISO 8583, de serie.
// core bancario
// procesamiento de tarjetas
// БКИ & biometría
// CRM & banca digital
// call center & voz
La Ai toma la decisión allí donde el banco la espera.
El scoring devuelve la decisión a la banca digital en segundos. El antifraude bloquea en el procesamiento en decenas de ms. El AML monta el caso en su sistema de compliance. El bot responde en la centralita virtual y el asistente sugiere al operador en el CRM. La decisión la toma una persona allí donde el reglamento del ЦБ РФ lo exige.
Transacciones, extractos, solicitudes, БКИ, historial de banca digital, llamadas, consultas. La Ai ve al cliente y la cuenta en su conjunto.
Decisión del crédito, bloqueo de la transacción, caso en compliance, oferta en la banca digital, comunicación en la centralita virtual / app móvil.
App móvil, banca digital, voz entrante y saliente, chat en la web, bot de Telegram, oficina, SMS, push.
Más de 20 agentes de Ai para las tareas típicas del banco.
Plantilla + sus datos = un agente operativo en el core. Sin meses de R&D. Cada escenario, con ROI y explicabilidad para el ЦБ РФ.
Ai-scoring de particulares y pymes
Crédito, tarjeta, hipoteca, descubierto. Datos alternativos, modelo conductual, explicabilidad para el ЦБ РФ. +8 p.p. de aprobación NTB.
Antifraude en tiempo real sobre transacciones
Tarjetas, banca digital, СБП, adquirencia. Decisión en decenas de ms. Biometría conductual, análisis de grafos. −74% de pérdidas.
Investigador AML
Monta el caso, el grafo de vínculos, el tipo de operación, la hipótesis para el oficial y el informe a Финцерт. Falsos positivos del 95% al 30%.
Onboarding y KYC en 90 segundos
Reconocimiento del pasaporte, verificación de sanciones y PEP, ЕБС, scoring de entrada, apertura de cuenta. Conversión al onboarding +34%.
Bot de voz en la centralita virtual
Saldo, últimas operaciones, bloqueo de tarjeta, transferencia, estado de la solicitud. El 70% de las consultas típicas, de forma autónoma.
Ai-asistente del operador
Sugiere la respuesta antes de que el cliente termine de hablar. Resume la conversación, formula la solución y rellena el CRM y el ticket.
Control de calidad del 100% de las llamadas
Transcripción de todas las conversaciones, verificación del guion, mis-selling, infracciones de compliance, tono e indicadores de NPS.
Next-best-offer y venta cruzada
Para cada cliente: el producto, el canal y el momento. Sin segmentos manuales ni campañas masivas. Conversión al producto +24%.
Ai-analista para el director de riesgos
Pregunte con la voz: «Muéstrame la cartera de autónomos con aumento de la morosidad en el trimestre» y obtenga cifras, gráfico, causas y lista de casos.
La Ai en el banco debe gestionarla quien responde de la cartera y del compliance. No un quant.
El gestor de riesgos conoce su política. Compliance conoce la 115-ФЗ. El responsable de producto conoce sus ofertas. Son ellos quienes configuran la Ai a su medida, desde su panel, no a través del equipo de ML y un ticket.
Ai = equipo de ML + un proveedor durante un año
- ✕Cambia la política: solicitud a ML, reentrenamiento, validación, producción. Un trimestre como mínimo.
- ✕Cada actualización del modelo: licitación, contrato con el proveedor, pago adicional.
- ✕Caja negra del proveedor: el ЦБ РФ pregunta «¿por qué el rechazo?» y no hay respuesta.
- ✕El gestor de riesgos no sabe cómo el modelo tomó la decisión, y no se fía.
- ✕Si no funciona, la culpa es de «un contexto que no era el adecuado».
Ai = una herramienta en manos del director de riesgos
- ✓Riesgos cambia por sí mismo las variables, los pesos, la política de corte y los límites, sin código.
- ✓Compliance ajusta las reglas de la 115-ФЗ y las alertas en minutos.
- ✓Cada decisión del modelo se explica para el ЦБ РФ y para el cliente (SHAP, motivos del rechazo).
- ✓Reentrenamiento con su población y su historial de rechazos, de serie.
- ✓Versiones, A/B, rollback: como en DevOps, pero para el modelo bancario.
Una solución que gusta al consejo, al ЦБ РФ y a seguridad de la información a la vez.
La banca es un compromiso entre margen, riesgo, regulador y secreto bancario. AiST está diseñado para que las cuatro partes digan «sí».
Cifras en la P&L y en las provisiones
- Aprobación NTB +5–10 p.p. con el mismo impago
- Pérdidas operativas por fraude −60–80%
- Cost-to-income del centro de contacto −25–40%
- Coste de la función de compliance −40–65%
- NPS y conversión NTB al alza
- ROI en 3–6 meses
Seguridad y explicabilidad
- On-prem o AiST BOX en el CPD del banco
- Los datos personales y el secreto bancario no salen del perímetro
- 152-ФЗ, 115-ФЗ, requisitos del ЦБ РФ
- Explicabilidad de cada decisión (SHAP, motivos)
- Auditoría completa de consultas y acciones
- Exportación a SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Gobernanza de los modelos
- Versiones, A/B, rollback de modelos y reglas
- Documentación del modelo para la validación
- Monitorización de la deriva y la estabilidad
- Límites y aprobación para las acciones automáticas
- Reglas transparentes para el auditor
- Compatible con BCBS 239 / estándares internos
Las preguntas que se plantean antes de un piloto en el banco.
¿En cuánto tiempo se pone en marcha el primer escenario?
El bot de voz en la centralita virtual y el asistente del operador, en 2–3 semanas. El Ai-scoring y el antifraude, en 4–6 semanas: hay que reentrenarlos con su historial y validarlos. El investigador AML, en 4–6 semanas.
¿De verdad el gestor de riesgos configurará el modelo sin el equipo de ML?
Sí. Toma una plantilla, selecciona las variables, fija la tasa de impago objetivo, la política de corte y los corredores por producto. Lo prueba sobre el historial, campeón vs challenger, y lo despliega en el 5% del tráfico. El equipo de ML solo es necesario para modelos no estándar.
¿Qué hay de la explicabilidad para el ЦБ РФ?
Cada decisión del modelo va acompañada de una explicación SHAP y de los motivos del rechazo para el cliente. El informe para la validación del modelo y el auditor, de serie. Compatible con los requisitos del ЦБ РФ sobre modelos internos y con BCBS 239.
¿Y la 152-ФЗ, la 115-ФЗ y el secreto bancario?
La plataforma se despliega en su CPD o como AiST BOX dentro del perímetro del banco. Los datos personales y el secreto bancario no salen del perímetro. Ninguna API externa para los datos operativos. Todos los modelos funcionan en local.
¿Qué pasa si el Ai-scoring se equivoca?
Riesgos define reglas de exclusión estrictas, la política de corte, los límites y los corredores. Los casos límite pasan a la aprobación del analista de riesgos. A/B y rollback, con un clic. El campeón permanece en producción hasta que se valida el challenger.
¿Cuánto cuesta?
Suscripción por número de licencias y volumen de tráfico, o compra de una licencia perpetua para on-prem. El piloto es un precio fijo con una economía clara desde el inicio: calculamos el ahorro en pérdidas por fraude, coste de compliance y cost-to-serve.
Le mostramos en 30 minutos qué escenario le aportará dinero a su banco primero.
Recogemos su perfil (particulares / pymes / corporativo), el stack de sistemas y los casos típicos, y volvemos con 3 escenarios a su medida, una estimación de ROI y un plan de piloto de 4–6 semanas.