Oscilar
Oscilar está diseñado para organizaciones fintech y equipos de análisis de riesgos que necesitan convertir grandes volúmenes de datos de transacciones y usuarios en información estructurada sobre riesgos.
Acerca de esta herramienta
Oscilar está diseñado para organizaciones fintech y equipos de análisis de riesgos que necesitan convertir grandes volúmenes de datos de transacciones y usuarios en información estructurada sobre riesgos. Al integrar bases de datos propias con fuentes de datos externas, la plataforma crea una vista unificada que permite tanto la creación automatizada de reglas como la prueba manual de flujos de trabajo.
El sistema utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar patrones inusuales en el comportamiento de los usuarios, marcar cuentas de alto riesgo y permitir a los analistas construir, probar y validar flujos de trabajo de evaluación de riesgos antes de implementarlos en entornos de producción.
Qué puedes hacer
Automatización basada en reglas
Los usuarios definen reglas de riesgo que procesan automáticamente los datos entrantes, produciendo una evaluación de riesgo que puede incorporarse a los motores de decisión posteriores.
Detección de anomalías mediante aprendizaje automático
La plataforma analiza datos de usuarios y transacciones para identificar desviaciones del comportamiento esperado, asignando niveles de riesgo que ayudan a priorizar el esfuerzo de investigación.
Gestión de casos y marcado integrados
Cuando una regla o un modelo marca una transacción, el sistema crea un caso para el analista, vinculando el evento a un perfil de usuario de alto riesgo y facilitando una revisión adicional.
¿Para quién es?
- Un prestamista fintech aplica la automatización de reglas de Oscilar para evaluar solicitudes de préstamo en tiempo real, rechazando automáticamente aquellas que incumplen los umbrales de riesgo predefinidos.
- Los analistas de riesgo utilizan el modelo de detección de anomalías para monitorear los flujos diarios de transacciones, identificando rápidamente cuentas que muestran picos sospechosos de actividad para una mayor investigación.
- Los equipos de cumplimiento construyen y prueban flujos de trabajo de decisión de riesgo de extremo a extremo, utilizando la función de validación de la plataforma para asegurar que las nuevas reglas no produzcan resultados no deseados antes de su implementación.
Antes de elegir
¿Cómo gestiona Oscilar los requisitos de residencia de datos y privacidad al agregar fuentes de datos propias y de terceros?
¿Qué nivel de transparencia se ofrece para los modelos de aprendizaje automático que generan niveles de riesgo, y pueden los analistas ajustar los parámetros del modelo?
Preguntas frecuentes
¿Puede Oscilar trabajar tanto con bases de datos internas como con fuentes de datos externas?
Sí, la plataforma está diseñada para ingerir datos de las bases de datos propias de una empresa, así como de fuentes de terceros, fusionándolos en una única vista que alimenta la automatización de reglas, el análisis con aprendizaje automático y los procesos de gestión de casos.
¿Qué tipos de reglas de riesgo se pueden crear en Oscilar?
Los usuarios pueden construir reglas que evalúen importes de transacciones, frecuencia, ubicación geográfica, atributos del perfil de usuario y cualquier otro campo de datos disponible en las fuentes integradas, lo que permite criterios de riesgo altamente personalizados.
¿Cómo apoya la función de prueba de flujos de trabajo la validación de decisiones de riesgo?
Después de construir un conjunto de reglas o un modelo de aprendizaje automático, los analistas pueden ejecutar datos simulados a través del flujo de trabajo; el sistema informa sobre los resultados, resalta cualquier conflicto entre reglas y confirma que las decisiones de riesgo resultantes se alinean con las políticas empresariales esperadas.
Consulta el sitio web oficial para conocer las funciones, los precios y las condiciones actuales.
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