Del usuario final a los modelos
Aplicaciones
de AI.
De la interacción inteligente a la inteligencia que aprende y predice.
Valor de negocio
Mayor conversión · Aprobación más inteligente · Menor fraude · Mejor experiencia · Operaciones eficientes
8 capas,
una arquitectura.
Cada capa alimenta a la siguiente — del canal al modelo.
Interacción con el Usuario
WhatsApp · Web · Chat · Voz · Email
Agentes AI (Orquestación)
Entienden · Razonan · Actúan
Aplicaciones Inteligentes
Originación · Riesgo · Fraude · Cobranza
Modelos y Servicios AI
NLP · LLMs · Visión · Embeddings · Reglas
Modelos Predictivos (ML)
Score · Propensión · CLV · Probabilidad de Pago
Machine Learning (Entrenamiento)
Preparación · Training · Validación · Retraining
Datos
Transaccionales · Clientes · Comportamiento · Externos
Infraestructura y Gobierno
Storage · Compute · Seguridad · APIs
Interacción
con el Usuario
El usuario final interactúa con agentes de AI a través de canales conversacionales o interfaces.
✦ Ejemplos de aplicación
Solicitar financiamiento
Consultar estatus de crédito
Recibir soporte 24/7
Realizar pagos
Actualizar información
Agentes AI
Agentes inteligentes que entienden, razonan, toman acciones y orquestan tareas especializadas.
Flujo de procesamiento
✦ Ejemplos de aplicación
Calificar leads automáticamente
Guiar onboarding y KYC
Responder dudas y objeciones
Ofrecer productos personalizados
Dar seguimiento y recordatorios
Aplicaciones
Inteligentes
Soluciones de negocio que usan AI para automatizar procesos y generar valor específico.
✦ Ejemplos de aplicación
Score crediticio en minutos
Decisión de crédito automática
Detección de fraude en tiempo real
Cobranza predictiva y automatizada
Modelos y
Servicios AI
Modelos reutilizables y servicios de AI que proveen capacidades especializadas a las aplicaciones.
✦ Ejemplos de aplicación
Entender intención y contexto
Leer y extraer datos de documentos
Recomendar productos u ofertas
Detectar comportamientos inusuales
Modelos
Predictivos (ML)
Modelos entrenados que aprenden de los datos para predecir, clasificar o estimar resultados.
Score de Crédito
Propensión a Comprar
Probabilidad de Pago
CLV
✦ Ejemplos de aplicación
Predecir riesgo de incumplimiento
Estimar probabilidad de conversión
Predecir monto de aprobación
Calcular valor de vida del cliente
Machine Learning
(Entrenamiento)
Procesos y pipelines para entrenar, validar y monitorear modelos de ML.
Pipeline de entrenamiento
✦ Ejemplos de aplicación
Entrenar modelos con datos históricos
Evaluar performance y sesgos
Monitorear drift y precisión
Reentrenar automáticamente
Datos
Datos estructurados y no estructurados que alimentan todos los modelos y agentes.
Transaccionales
Historial de pagos y créditos
Clientes
Info KYC y documentos
Comportamiento
Navegación y eventos digitales
Externos
Buró de crédito, listas negras
✦ Ejemplos de aplicación
Historial de pagos y créditos
Información KYC y documentos
Navegación y eventos digitales
Buró de crédito, listas negras
Infraestructura
y Gobierno
Plataforma, seguridad, escalabilidad, calidad de datos y cumplimiento.
Almacenamiento Escalable
Procesamiento Distribuido
Seguridad y Privacidad
Gobernanza de Datos
APIs y Servicios
✦ Ejemplos de aplicación
Data lake y warehouse
Control de acceso y cifrado
Catálogo de datos y modelos
APIs para integración
IA generando
valor de negocio.
Mayor conversión · Aprobación más inteligente · Menor fraude · Mejor experiencia del cliente · Operaciones más eficientes.
Las 8 capas