El desafío
Una plataforma fintech estaba perdiendo ingresos por fraude. Su sistema basado en reglas tenía un 25% de falsos positivos — bloqueando clientes legítimos y generando carga de soporte.
Nuestra solución
Desarrollamos un modelo de ML entrenado con patrones de transacciones que detecta fraude en tiempo real con 97% de precisión y menos del 2% de falsos positivos.
Tecnologías utilizadas
Node.jsReactPostgreSQLGroq AIExpressReal-time scoring
Resultado obtenido
$2M+
En fraude prevenido (anual)
Ver Demo30 minutos. Sin pitch. Sin hype. Te mostramos exactamente qué procesos están quemando dinero — y qué necesitarías para eliminarlos.
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