Client & problem
Una empresa fintech enfocada en ofrecer préstamos en línea enfrentaba un incremento significativo de solicitudes fraudulentas.
La falta de un sistema de evaluación predictiva dejaba abierta la posibilidad de aprobar créditos a usuarios malintencionados, generando pérdidas económicas y afectando la confiabilidad de la plataforma.
Solución
Quantum Secure Labs diseñó una estrategia basada en Inteligencia Artificial y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data). Iniciamos con un estudio profundo del historial de solicitudes, estadísticas de pagos y perfiles de comportamiento de los clientes. Posteriormente:
Recolección y Normalización de Datos:
Consolidamos la información en una única base de datos, unificando registros procedentes de diversas fuentes (formularios web, verificaciones de identidad, sistemas de scoring tradicionales, etc.). Esto permitió disponer de un repositorio centralizado y confiable para el modelado.Diseño de Modelos de Machine Learning:
Utilizando algoritmos de clasificación, creamos un sistema de puntuación para identificar patrones inusuales asociados con comportamientos fraudulentos. El modelo se entrenó con millones de registros históricos, lo que aumentó su precisión y adaptabilidad.Integración con Plataforma de Préstamos:
Implementamos un API que se conecta en tiempo real con el proceso de aprobación de créditos, devolviendo una probabilidad de fraude o un “score de riesgo” para cada nueva solicitud. El equipo de la fintech configuró umbrales de tolerancia, lo que les permite bloquear o someter a verificación adicional aquellas solicitudes con alta probabilidad de fraude.Automatización y Monitorización Continua:
Se estableció un ciclo de realimentación constante, de modo que cada veredicto (aprobación, rechazo o fraude confirmado) actualiza el modelo, haciéndolo cada vez más robusto. Además, se implementaron tableros de análisis y alertas inmediatas ante cualquier comportamiento fuera de lo común.Capacitación y Acompañamiento Legal:
Para garantizar el éxito, formamos a los analistas de la fintech en la interpretación de resultados y en la optimización de parámetros del modelo. Asimismo, asesoramos en materia de cumplimiento regulatorio y protección de datos, considerando la sensibilidad y confidencialidad de la información manejada.
Con este enfoque, la fintech logró bloquear tentativas de fraude en una etapa temprana del proceso, preservando su reputación y reduciendo las pérdidas financieras asociadas a préstamos de alto riesgo.
Results
*Debido a nuestras políticas estrictas y para garantizar la privacidad de nuestros clientes, puede que en el caso de éxito no aparezca el nombre del cliente.
