Gestión de datos e IA para banca: de la detección de fraude al cumplimiento normativo
Bancos, aseguradoras y fintechs necesitan que sus datos respondan con la misma precisión que exige el regulador.
Consultoría de datos e IA diseñada para el sector financiero: grafos para fraude, gobernanza alineada a DORA y agentes de IA gobernados.
·
Detección de fraude con grafos
·
Gobernanza alineada a DORA
·
Agentes de IA gobernados
Partners certificados
Un problema, cuatro frentes
Cada pilar de Veltech resuelve un reto propio del sector financiero
No es un portafolio genérico aplicado a banca, es el mismo portafolio, con el caso de uso que de verdad importa en este sector, en cada pilar.
Servicios de datos
Migración de núcleos bancarios
De sistemas core heredados a una plataforma de datos AI-ready, sin parar la operación.
Grafos empresariales
Detección de fraude
Grafos de conocimiento que modelan relaciones entre cuentas, operaciones y beneficiarios para detectar patrones que las tablas no ven.
IA corporativa
Agentes de IA gobernados
Scoring, atención al cliente y automatización de procesos con trazabilidad completa de cada decisión.
CoE Data e IA
Gobernanza y reporting regulatorio
Un centro de excelencia que sostiene la calidad de datos exigida por el regulador en el tiempo, no solo en la auditoría.
El problema real
El dato financiero está por todas partes, menos donde se necesita
01
El fraude se detecta tarde porque los datos están aislados
Cuentas, operaciones y clientes viven en sistemas separados, y el patrón de fraude solo aparece cuando se conectan.
02
La IA promete velocidad, pero el regulador exige explicabilidad
Un modelo que no puede justificar su decisión no es viable en un proceso de scoring o de prevención de blanqueo.
03
El reporting regulatorio se arma a mano cada trimestre
Sin gobernanza continua, cada informe para el supervisor es un esfuerzo manual que empieza de cero.
Marco regulatorio
Diseñado pensando en lo que ya te exige el regulador
No añadimos cumplimiento normativo al final del proyecto, se diseña la arquitectura de datos y de IA teniendo en cuenta estos marcos desde el primer día.
DORA
Resiliencia operativa digital: trazabilidad de sistemas críticos y gestión de riesgo tecnológico.
MiFID II
Trazabilidad de decisiones de inversión y asesoramiento, con evidencia auditable.
Basilea (Basel)
Calidad y gobernanza del dato de riesgo, alineada a los requisitos de reporting prudencial.
WEBINAR GRABADO
Grafos para negocio: de los datos aislados a la ventaja competitiva
Cómo identificar y modelar tu primer caso de uso con grafos, con ejemplos aplicables a detección de fraude.
Preguntas frecuentes
Antes de solicitar el diagnóstico
¿Trabajáis con bancos, aseguradoras y fintechs por igual?
Sí, el portafolio se adapta al tipo de entidad: los retos de datos de un banco (core bancario, fraude) difieren de los de una aseguradora (siniestros, pólizas) o una fintech (escalado ágil), y el enfoque se ajusta en cada caso.
¿Cómo garantizáis la explicabilidad de los modelos de IA?
Los agentes de IA se diseñan bajo un marco de gobernanza que registra el razonamiento detrás de cada decisión, algo imprescindible en procesos como scoring o prevención de blanqueo de capitales.
¿Es necesario un proyecto grande para empezar?
No. Recomendamos empezar por un caso acotado con impacto claro, como la detección de fraude en un producto concreto, antes de escalar a otros procesos.
¿Podéis apoyar en el reporting para el supervisor?
Sí, a través del CoE Data e IA, que sostiene la calidad y gobernanza del dato de forma continua, reduciendo el esfuerzo manual de cada ciclo de reporting.
SIGUIENTE PASO
Identifica el caso de datos o IA con más impacto en tu entidad
Un diagnóstico inicial, sin compromiso, adaptado al tipo de entidad financiera que gestionas.
