Servicios Financieros

Detección de fraude, scoring crediticio y cumplimiento regulatorio a escala

Construye modelos ML de nivel productivo para detección de fraude, scoring de riesgo crediticio, monitoreo de transacciones AML y modelado de riesgo de mercado — todo con cumplimiento de privacidad integrado y trazabilidad de auditoría.

Los Desafíos

Evolución de Patrones de Fraude

Los defraudadores adaptan constantemente sus técnicas, lo que exige modelos que se reentrenan automáticamente a medida que los patrones cambian.

Cumplimiento Regulatorio

Las regulaciones PCI-DSS, SOX y AML exigen pipelines ML auditables con seguimiento completo del linaje de datos.

Scoring en Tiempo Real

Las decisiones de transacción deben producirse en milisegundos manteniendo alta precisión y bajas tasas de falsos positivos.

Manejo de Datos Sensibles

Los números de tarjetas de crédito, SSNs y registros financieros requieren enmascaramiento y cifrado rigurosos antes del entrenamiento del modelo.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

Modelos de Fraude con AutoML

Entrena más de 50 algoritmos simultáneamente con ingeniería de features automática y ensembles apilados ajustados para datasets de fraude desbalanceados.

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MLOps

Re-entrenamiento por Drift

MLOps monitorea las distribuciones de predicción y re-entrena automáticamente cuando los patrones de fraude cambian, con despliegues canary para rollouts seguros.

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Privacy Suite

Cumplimiento PCI-DSS

Privacy Suite detecta y enmascara más de 72 tipos de PII, incluyendo PANs y CVVs, antes de que los datos entren al pipeline de entrenamiento.

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SynthGen

Datos Sintéticos de Transacciones

Genera registros financieros sintéticos realistas con SynthGen para aumentar patrones de fraude infrecuentes sin exponer datos reales de clientes.

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Ejemplo del SDK

example.py

from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Scan dataset for PCI-DSS compliance
scan = client.privacy.scan(
    dataset_version_id="dsv_transactions_q1",
    compliance_profile="PCI_DSS"
)

# Train fraud detection model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_fraud",
    dataset_version_id="dsv_transactions_q1",
    target_column="is_fraud",
    max_models=30,
    max_runtime_secs=600
)

# Deploy with canary strategy
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_fraud",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=10
)

Impacto Esperado

99,2%

Tasa de Detección de Fraude

67%

Reducción de Falsos Positivos

<15 min

Tiempo de Re-entrenamiento

85% más rápido

Preparación de Auditoría

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Prueba CorePlexML gratis — sin tarjeta de crédito. Entrena tu primer modelo en menos de 10 minutos.

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