Ecosistema de Inteligencia Anti-Fraude y Prevención de Lavado de Activos
Institución Financiera Líder en LATAM (Tier 1)
LA EMPRESA
El cliente es una Institución Financiera Líder en LATAM (Tier 1) que opera múltiples líneas de negocio, incluyendo banca corporativa, banca retail y una división digital de rápido crecimiento.
Con millones de clientes activos, la organización procesa un volumen masivo de transacciones diarias que requieren los más altos estándares de seguridad, cumplimiento normativo y confianza del usuario.
EL DESAFÍO
La transformación digital del banco y la apertura de nuevos canales (Web, Móvil, Fintech partners) trajeron consigo patrones de fraude cada vez más sofisticados. Los sistemas de seguridad existentes operaban de manera reactiva y aislada, dificultando la correlación de eventos entre las distintas filiales.
El desafío crítico era implementar una arquitectura unificada capaz de evaluar fraudes transaccionales y lavado de activos (AML) en tiempo real. La solución debía analizar operaciones síncronas (bloqueo inmediato) y asíncronas sin generar latencia que afectara la experiencia del cliente digital.
LA SOLUCIÓN
Stackylands lideró el diseño y la implementación de una arquitectura de seguridad centrada en datos, integrando un motor de decisiones de mercado con la potencia analítica de la nube de Microsoft. Nuestra intervención se estructuró en:
1. Arquitectura Corporativa Centralizada
Diseñamos la estrategia para unificar la lógica de prevención de fraude en una sola plataforma transversal. Esto permitió que tanto el banco matriz como sus filiales digitales consumieran los mismos servicios de seguridad, estandarizando las políticas de riesgo y reduciendo la duplicidad de infraestructura tecnológica.
2. Inteligencia de Datos en la Nube (Azure Ecosystem)
Para dotar al sistema de capacidad predictiva, implementamos un flujo de ingeniería de datos robusto utilizando Azure Databricks como núcleo de procesamiento.
- •Utilizamos Azure Data Factory para orquestar la ingesta masiva de datos históricos y transaccionales desde el Data Lake del banco.
- •En Azure Databricks, desplegamos modelos de Machine Learning avanzados encargados de enriquecer las reglas de negocio, permitiendo identificar patrones anómalos complejos que un sistema basado solo en reglas estáticas no podría detectar.
3. Motor de Decisión en Tiempo Real
Integramos una plataforma de gestión de riesgo empresarial (Enterprise Risk Platform) con los servicios de Azure, habilitando la evaluación de transacciones en milisegundos.
Definimos los lineamientos arquitectónicos para manejar flujos monetarios y no monetarios, asegurando que cada inicio de sesión, transferencia o pago fuera evaluado instantáneamente bajo criterios de fraude y cumplimiento AML.
4. Soporte a la "Marcha Blanca"
Acompañamos a los equipos de negocio y desarrollo durante el despliegue progresivo, ajustando los umbrales de detección y garantizando la estabilidad operativa de la solución antes de su liberación total al mercado.
BENEFICIOS
- ✓Detección Preventiva: Capacidad para bloquear transacciones fraudulentas en tiempo real, protegiendo los activos financieros del banco y la confianza de sus clientes.
- ✓Reducción de Falsos Positivos: Gracias al enriquecimiento de datos con Azure Databricks, se logró una mayor precisión en la distinción entre comportamiento genuino del cliente y actividades sospechosas.
- ✓Visión 360° del Riesgo: Unificación de la prevención de fraude y el monitoreo de Lavado de Activos (AML) en una arquitectura coherente y escalable.
- ✓Agilidad Analítica: El uso de tecnologías Azure permitió a los científicos de datos iterar y desplegar nuevos modelos de detección rápidamente ante nuevas amenazas del mercado.
Tech Stack
Impacto Clave
Detección Preventiva + Reducción de Falsos Positivos