SINΛPSŶS surge como solución y complemento a las nuevas exigencias de gestión de riesgos en la nueva industria 4.0. Materializamos consultorías y desarrollamos soluciones inteligentes para la gestión de riesgos financieros, no financieros con métodos Deep Learning o modelamiento tradicional.
Nos basamos en el desarrollo de métodos Machine Learning para complementar y guiar la gestión estratégica de riesgos de cualquier tipo de entidad materializando el valor agregado real para el cliente final…en tiempo real, mejorando la gestión de riesgos habitual.
Contamos con un equipo de trabajo integral, de amplia trayectoria en el sector financiero y real, con habilidades y conocimiento técnico especializado en gestión, cuantificación y proyección de riesgos financieros y no financieros bajo el concepto de machine learning.
La Gestión Integral de Riesgo permite anticiparse al riesgo y asegurar los objetivos y metas estratégicas definidas por la empresa (financiera y no financiera), de igual forma, hace que la empresa genere valor en el mercado.
Aprendizaje Supervisado - No Supervisado
Aprendizaje Reforzado
La Analítica de Negocios (BA) Consiste en crear conocimiento de valor a partir del análisis de datos masivos con el propósito de extraer patrones de comportamiento sobre nuestros hábitos y costumbres, así como interpretar de forma eficiente situaciones empresariales para tomar decisiones informadas e inteligentes.
La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos, además de prácticas recomendadas para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos.
El aprendizaje supervisado es una rama de Machine Learning , un método de análisis de datos que utiliza algoritmos que aprenden iterativamente de los datos para permitir que los ordenadores encuentren información escondida sin tener que programar de manera explícita dónde buscar.
Aprendizaje no supervisado es un método de Aprendizaje Automático donde un modelo se ajusta a las observaciones. Se distingue del Aprendizaje supervisado por el hecho de que no hay un conocimiento a priori.
Data Science aplicada a la Gestión de Riesgos Financieros y No Financieros.
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Inteligencia de Negocios
Analítica de Negocios
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.
- Estrategia Corporativa y Pensamiento
- Implementación de modelos de riesgo normativos según directrices de la SFC, Basilea III, ISO31010. SARO SARC SARM SARL SARLAFT SIAR SARE.
-Cuantificación de Riesgo Operacional y Eventos de Riesgo.
- Prevención y Detección de fraudes – Tarjeta de Crédito, Consumo, Comercial, Transaccional.
- Modelos Internos de Gestión de Cartera y Estrategias de Recuperación.
- Segmentación Preventiva y Detectiva de LA/FT.
-Verificación de Terceros vía Machine Learnig.
- Monitoreo de LA/FT vía redes neuronales.
- Estimación de Cancelaciones Anticipadas de Operaciones Crediticias.
- Predicción y Estimación de Tendencias de Inversiones.
- Estimación de Materialización de Eventos de Riesgo Operacionales
- Diseño de Scores vía Deep Learning, Originación, Cobranzas, SARLAFT.
- Capacitaciones, Entrenamiento, Sensibilización.
- Auditoría Basada en Riesgos.
- Estructuración de SOC
- Hacking Ético.
- Pentesting.
- Inteligencia Artificial.