Motor IA de detección de fraude · Tarjetas · Pagos · Banca digital

Detección de fraude en tiempo real con IA full stack.

Fraude Detection AI de Sinapsys analiza transacciones, patrones de comportamiento y señales de dispositivo en tiempo real, combinando reglas, modelos de machine learning y detección de anomalías. No reemplaza tu política de fraude: la potencia. Nuestra tecnología permite que cada entidad ejecute sus propios manuales, umbrales y reglas internas, mientras la IA prioriza alertas, reduce falsos positivos y concentra a los analistas en los casos críticos.

Monitoreo en tiempo real de transacciones y eventos Modelos de machine learning + reglas de negocio configurables Priorización inteligente de alertas y casos críticos Trazabilidad completa para SARO, auditoría y regulador

Enfocado en tarjetas, pagos, banca digital y canales electrónicos. Alineado con tus políticas internas de fraude, SARO y tiempos de respuesta exigidos por el negocio y el regulador.

Vista simplificada · Panel de Fraude en Canales Digitales
60 stiempo objetivo de análisis por alerta priorizada
↓ falsos positivos, ↑ foco en casos críticos
Canales
Tarjetas · Pagos · Banca digital
Motor de reglas
Configurado según política interna
Modelos ML
Anomalías y patrones de comportamiento
SARO / Gobierno
Registro de eventos y decisiones

Cada alerta registra trazabilidad completa: evento monitoreado, señales utilizadas, score de riesgo, razones de la alerta, decisión tomada (confirmado, descartado, escalado) y aprendizajes para el modelo.

Listo para auditoría y comité
Marco de riesgo, SARO y cumplimiento

Cómo encaja Fraude Detection AI en tu marco de riesgo y regulación

Fraude Detection AI se alinea con tu Marco de Apetito de Riesgo (MAR) para fraude y pérdidas operacionales, con los estándares de SARO, Basel y con los requerimientos de SFC y otros supervisores de la región, para que la automatización de la detección de fraude sea técnica, trazable y defendible ante comités, auditoría y cumplimiento.

Apetito de riesgo y MAR de fraude

Conecta el motor de fraude con tu marco de apetito de riesgo: límites de pérdida esperada, niveles de tolerancia a falsos positivos y políticas de escalamiento.

  • Configuración de umbrales y límites por canal, producto y segmento de cliente.
  • Uso de scores de riesgo de fraude como insumo para tu MAR y reportes internos.
  • Alertas cuando la pérdida observada o esperada se sale de la tolerancia definida.

SARO, Basel y modelos de fraude

La capa de modelos está diseñada para convivir con esquemas de medición de riesgo operacional y procesos de validación de modelos exigidos por Basel y reguladores locales.

  • Documentación clara de los modelos de fraude y sus variables clave.
  • Separación entre datos, modelo, parámetros, reglas y políticas de uso.
  • Soporte para validación independiente, backtesting y revisión periódica.

Gobierno, SARO y comités de fraude

Cada alerta y decisión puede trazarse hasta los datos, reglas y modelos utilizados, facilitando la preparación de comités de fraude, SARO y la atención de auditorías internas y externas.

  • Reportes listos para comités de fraude, riesgo operacional y junta directiva.
  • Bitácora de decisiones: confirmados, descartados, escalados y ajustes de reglas.
  • Visión integrada entre negocio, riesgo, operaciones, seguridad y cumplimiento.
Diseñado para Bancos de tarjetas y consumo Neobancos y fintech de pagos Cooperativas con canales electrónicos Billeteras digitales y adquirentes

Ideal para tu entidad si...

  • Manejas volúmenes relevantes de transacciones en tarjetas, pagos, banca digital o canales electrónicos.
  • Debes responder ante junta, comités de riesgo, SARO y supervisores por eventos de fraude y operacionales.
  • Ya tienes políticas de fraude y manuales internos definidos, pero el proceso operativo se quedó corto.

No es el mejor fit si...

  • Tus volúmenes transaccionales son muy bajos y el análisis manual cubre fácilmente todos los casos.
  • No cuentas aún con registro básico y sistemático de eventos de fraude o intentos fallidos.
  • Buscas únicamente una lista genérica de reglas sin un enfoque integral de datos, modelos y gobierno.
Flujo end-to-end

Cómo funciona Fraude Detection AI

Una fábrica de agentes de IA que automatiza tu proceso de detección y gestión de fraude, desde la ingesta de eventos y transacciones hasta la priorización de alertas y la decisión final del analista, siempre alineada con tus políticas internas y apetito de riesgo.

Paso 1

Ingesta de eventos y contexto

Recibe transacciones, intentos de operación, accesos y otros eventos relevantes desde tus canales digitales.

  • Conexión con core, banca digital, switches de pago y otros orígenes de eventos.
  • Enriquecimiento con información de cliente, dispositivo, IP, geolocalización y canal.
  • Normalización de formatos y limpieza básica para permitir análisis en tiempo real.
Paso 2

Motor híbrido de reglas + IA

Combina reglas de negocio configuradas por tu equipo con modelos de machine learning y detección de anomalías.

  • Reglas parametrizables según tus manuales, umbrales internos y segmentación.
  • Scores de riesgo de fraude y detección de patrones inusuales por cliente, canal y dispositivo.
  • Ajuste dinámico de sensibilidad según tipo de operación y nivel de riesgo permitido.
Paso 3

Gestión de alertas y decisiones

Orquesta el flujo de trabajo del equipo de fraude, priorizando casos críticos y registrando cada decisión.

  • Priorización automática de alertas por riesgo, monto, criticidad del canal y cliente.
  • Bitácora centralizada de confirmados, descartados, escalados y aprendizajes.
  • Salida lista para tus bandejas internas, sistemas de caso o herramientas de ticketing.
Módulos del sistema

La fábrica de agentes de IA para tu riesgo de fraude

Fraude Detection AI se compone de módulos conectados que pueden activarse por fases o como plataforma integral, siempre bajo tu gobierno de riesgo, SARO y cumplimiento.

Ingesta y normalización de eventos

Módulo encargado de recibir y estructurar eventos transaccionales, intentos de operación y accesos desde tus distintos sistemas y canales.

  • Conectores hacia core, banca digital, pasarelas de pago y otros orígenes.
  • Normalización de formatos y enriquecimiento con datos de cliente y dispositivo.
  • Aplicación de validaciones básicas para filtrar ruido y duplicados.

Motor de scoring de fraude y anomalías

Combina modelos de machine learning, detección de anomalías y reglas configurables para asignar un nivel de riesgo a cada evento o conjunto de eventos.

  • Scores de riesgo por operación, cliente, dispositivo y canal.
  • Modelos entrenados con tu histórico de eventos confirmados de fraude.
  • Segmentación de casos por criticidad para priorizar la atención del equipo.

Consola de alertas y gobierno

Consola para analistas de fraude y riesgo operacional, con trazabilidad completa de cada alerta, decisión y ajuste de reglas o modelos.

  • Bandejas de trabajo por nivel de riesgo, canal o tipo de producto.
  • Bitácora de decisiones y tiempos de respuesta para SARO y auditoría.
  • Reportes listos para comités de fraude, riesgo y junta directiva.
Arquitectura IA & datos

Motor de detección de fraude con IA full stack

Fraude Detection AI no es solo un score de riesgo: es una arquitectura de IA full stack y agentes IA especializados que une eventos transaccionales, modelos de fraude, reglas de negocio, RAG sobre tus manuales de fraude y SARO y MLOps para que la detección sea consistente, escalable y auditable, respetando siempre tu política, manuales internos y apetito de riesgo.

Capa de datos

Integra las fuentes críticas para la detección de fraude en un solo flujo controlado y monitoreado.

  • Eventos de transacción, intentos de acceso, cambios de dispositivo y operaciones sensibles.
  • Datos de cliente, canal, dispositivo, IP, geolocalización y listas internas.
  • Parámetros internos: umbrales, políticas de bloqueo y segmentaciones de riesgo.

Modelos, reglas y agentes IA

Combina modelos de scoring de fraude, detección de anomalías, reglas de política y agentes IA que asisten en la explicación y documentación de casos.

  • Modelos de fraude entrenados y recalibrados con tu histórico de eventos.
  • Reglas parametrizables según tus manuales de fraude y apetito de riesgo.
  • Agentes IA que ayudan a interpretar patrones complejos y preparar soportes para comités.

Gobierno, MLOps y explicabilidad

La arquitectura está pensada para operar bajo buenas prácticas de DevOps/MLOps y marcos de gobierno de modelos e IA alineados con SARO y Basel.

  • Versionado de modelos, reglas y configuraciones de umbrales.
  • Monitoreo de desempeño, estabilidad y drift de modelos en el tiempo.
  • Reportes explicables para negocio, riesgo, SARO, auditoría y regulador.
Resultados para tu entidad

Beneficios clave para riesgo, negocio y operaciones

No es solo tecnología: Sinapsys Fraude Detection AI está pensado para reducir pérdidas, bajar falsos positivos, acelerar tiempos de respuesta y fortalecer el gobierno de fraude y riesgo operacional.

Ahorro y precisión

  • Reducción de costos operativos al automatizar tareas repetitivas del analista de fraude.
  • Análisis más precisos y consistentes, sin depender de revisiones manuales dispersas.
  • Menos errores de clasificación gracias a una única vista integrada de eventos y señales.

Fábrica de agentes de IA

  • Arquitectura lista para crear nuevos agentes IA según productos, canales o segmentos.
  • Escalable a otros procesos: monitoreo continuo, early warnings y riesgo operacional.
  • Visión clara para evolucionar hacia una “Fraud Risk AI Factory” corporativa.

Mejor gobierno de riesgo y SARO

  • Modelos y reglas documentados, con trazabilidad de cambios y responsables.
  • Marco auditable, con explicaciones claras de por qué se generó cada alerta y decisión.
  • Alineación con tu apetito de riesgo de fraude, SARO y marcos de gobierno de modelos.

Experiencia para negocio y clientes

  • Menos fricción para clientes buenos al reducir bloqueos injustificados.
  • Mejor uso del tiempo: el equipo se concentra en los casos realmente críticos.
  • Capacidad de crecer en transacciones y canales manteniendo disciplina de riesgo.
Impacto medible

Qué puedes esperar en los primeros 90 días

Cada entidad es diferente, pero la experiencia en fraude de canales digitales muestra patrones claros de mejora cuando se automatiza la detección y gestión de alertas con IA.

Eficiencia y tiempos de respuesta

  • Reducción significativa del tiempo de análisis manual por alerta.
  • Mayor capacidad del equipo para atender más alertas sin crecer en headcount.
  • Menos reprocesos por errores de clasificación o duplicidad de casos entre áreas.

Calidad de detección y gobierno

  • Mejor discriminación entre operaciones legítimas y sospechosas gracias al uso consistente de modelos y datos.
  • Mayor trazabilidad para comités de fraude, SARO y auditoría, con decisiones explicadas.
  • Base instalada para extender la IA a nuevos canales, productos y modelos de scoring de fraude.
Preguntas frecuentes

Lo que suelen preguntar los equipos de fraude, riesgo, negocio y TI

Aquí un resumen rápido. En la demo profundizamos en modelos, datos, despliegue, gobierno, SARO y roadmap de implementación.
¿Para qué tipo de entidades está pensado?
Para entidades financieras y fintech en Latinoamérica que gestionan fraude en tarjetas, pagos, banca digital y otros canales electrónicos, y que requieren detección rigurosa, auditable y alineada a sus políticas internas y apetito de riesgo.
¿Necesitamos reemplazar nuestro motor actual de reglas de fraude?
No necesariamente. Fraude Detection AI puede convivir con tu motor actual de reglas, añadiendo modelos de IA, priorización de alertas y gobierno. En muchos casos empezamos como capa de orquestación y scoring antes de reemplazar componentes legados.
¿Qué tan explicable es la IA para comités de fraude, SARO y reguladores?
Cada alerta incluye: evento monitoreado, señales utilizadas, score de riesgo, razones de la alerta y decisión tomada (confirmado, descartado, escalado). Esto facilita la trazabilidad frente a auditoría interna, SARO y supervisores, con soportes claros para comités.
¿Qué datos mínimos se requieren para iniciar?
Eventos transaccionales o de canal (tarjetas, pagos, banca digital), información básica de cliente y, idealmente, histórico de casos confirmados de fraude o intentos fallidos. Si tu base no está perfecta, se puede iniciar con lo disponible y mejorar fase a fase.
¿Se puede desplegar on-premise o solo en la nube?
La solución es flexible: puede operar en nube pública/privada o on-premise, respetando tus políticas de seguridad, datos y regulaciones locales. Definimos la arquitectura contigo desde el inicio.
¿Cuál es el tiempo típico para un piloto?
Dependiendo del alcance y de la calidad de los datos, un piloto de detección de fraude en canales digitales puede estar listo en semanas, no meses, con acompañamiento directo del equipo de Sinapsys en riesgo y tecnología.

Hablemos de tu gestión de fraude en canales digitales.

Cuéntanos qué canales y productos quieres proteger primero (tarjetas, pagos, banca digital, billeteras) y qué dolores quieres resolver antes: falsos positivos, tiempos de respuesta, gobierno SARO, o todo lo anterior.