Una cola que crece más que el equipo
Solicitudes, altas y alertas llegan en volumen, y cada una exige lectura, verificación y dictamen. Contratar al mismo ritmo no cierra las cuentas.
Flujos de IA para instituciones financieras
Crédito, onboarding y PLD con IA, sin que los datos salgan de casa.
Plantillas listas de Aptabit Platform para análisis de crédito, onboarding, documentoscopia, screening PEP y prevención de lavado de dinero. Las ajusta a su política, las conecta a su flujo de crédito y todo corre en la infraestructura de la institución.
- Corre en su infraestructura
- Modelos locales o en la nube
- Licencia fija, sin cobro por análisis
La misma exigencia, con un equipo más chico.
El análisis de crédito, el alta de clientes y la prevención de lavado de dinero exigen el mismo cuidado en cualquier institución. Lo que cambia es cuántas personas hay para hacerlo todos los días.
Datos que no pueden salir
Ingresos, deudas, documentos y movimientos están protegidos por el secreto bancario y por la ley de protección de datos. Enviarlos a una IA alojada por terceros crea un problema mayor del que resuelve.
Decisiones que deben explicarse
La auditoría interna, la auditoría externa y el propio cliente pueden preguntar por qué un dictamen salió así. Una respuesta sin justificación registrada no alcanza.
Flujos listos para el día a día de una institución financiera.
Cada plantilla se convierte en un borrador en su workspace, ya vinculado al modelo de IA configurado. A partir de ahí el flujo es suyo: cambie las instrucciones, los campos, las reglas y los destinos.
Crédito y cobranza
Análisis de crédito persona física
Evalúa el riesgo de una persona a partir de ingresos, deudas y monto solicitado, y devuelve recomendación, nivel de riesgo, límite sugerido y justificación.
Análisis de crédito empresas
Dictamen de crédito para empresas a partir de facturación, endeudamiento y sector.
Análisis de comprobante de ingresos
Extrae y valida el ingreso declarado, señalando divergencias.
Cobranza inteligente
Arma el calendario y el mensaje de cobranza según el perfil del cliente y la etapa de la deuda.
Alta de clientes y prevención
Onboarding KYC
Extrae y valida datos del cliente para iniciar la relación.
Documentoscopia
Busca indicios de adulteración en los datos extraídos de documentos de identidad, licencias y comprobantes.
Screening PEP y listas restrictivas
Evalúa si un nombre o perfil tiene indicios de persona expuesta políticamente o de lista restrictiva, y el riesgo asociado.
Screening PLD/AML
Analiza una transacción o alerta y clasifica el riesgo de lavado de dinero, con la justificación para el analista.
Compliance y controles
Revisión de cumplimiento
Contrasta un texto o proceso con un checklist regulatorio y señala brechas.
Anonimización de datos
Identifica y oculta datos personales sensibles en un texto.
Informe de auditoría
Genera un informe de auditoría a partir de eventos y hallazgos.
Due diligence de proveedores
Evalúa el riesgo de un proveedor con base en los datos informados y en la base de conocimiento.
Back office y atención
Conciliación bancaria
Extrae movimientos de un extracto y señala divergencias respecto del movimiento esperado.
Extracción de contratos
Extrae partes, montos, plazos y obligaciones de un contrato.
Análisis de cláusulas de riesgo
Señala cláusulas de riesgo en un contrato y sugiere ajustes.
Atención con base de conocimiento
Responde al cliente consultando la base de conocimiento, con una salida cordial cuando no encuentra la respuesta.
De la plantilla a producción en cuatro pasos.
La plantilla ahorra el comienzo. El ajuste fino queda con quien conoce la política de la institución.
- 1
Elija la plantilla
Un clic crea el flujo como borrador en el workspace, con el modelo de IA ya vinculado.
- 2
Ajústela a su política
En el editor visual cambia instrucciones, campos de entrada y reglas de decisión, y agrega la consulta a manuales y normas internas.
- 3
Publique y conecte
Cada flujo publicado recibe un endpoint de API con token propio. El core, el flujo de crédito o el CRM llaman al flujo y reciben el resultado estructurado.
- 4
Mantenga al analista en control
Los bloques de decisión separan lo que sigue automático de lo que pasa a revisión humana, con trazabilidad y auditoría.
IA que corre donde ya están los datos.
Aptabit Platform se instala en el entorno de la institución. Una solicitud de crédito no necesita pasar por la nube de otra empresa para ser analizada.
En su infraestructura
Docker, Kubernetes u on-premise. Base de datos, archivos y vectores quedan en su entorno.
Modelos locales
Ejecute modelos con Ollama, vLLM o LM Studio, o use su propia clave de un proveedor en la nube.
Un costo que no crece con el volumen
Licencia fija, sin cobro por análisis, token o usuario. Más solicitudes no significan una factura mayor.
Acceso bajo control
Workspaces aislados, roles, RBAC, ABAC y registro de auditoría.
Hecho para
Preguntas de quien está evaluando
¿Los datos de los clientes salen de la institución?
No. Aptabit Platform corre en su infraestructura y, con un modelo local, la inferencia también ocurre ahí. Si la institución prefiere usar un modelo en la nube con su propia clave, esa elección es suya.
¿La IA aprueba créditos sola?
Solo si la institución diseña el flujo así. Las plantillas entregan dictamen, nivel de riesgo y recomendación con justificación. Lo que sigue automático y lo que pasa por un analista se define con bloques de decisión y aprobación humana.
¿Podemos usar nuestra política de crédito?
Sí. La plantilla es el punto de partida. Política, manuales y normas internas entran en la base de conocimiento del workspace, y el flujo consulta esos documentos antes de emitir el dictamen.
¿Cómo se comunica el flujo con nuestros sistemas?
Cada flujo publicado expone un endpoint de API autenticado por token. El core, el flujo de crédito o el CRM envían los datos y reciben una respuesta estructurada. También hay integraciones por HTTP, webhooks y MCP.
¿Cómo se cobra?
Licencia fija, con límites de capacidad definidos en contrato. No hay cobro por análisis, por token ni por usuario.
¿Por dónde se empieza?
Por un diagnóstico del proceso con más volumen o más riesgo. Después instalamos la plataforma en su entorno, ponemos un primer flujo en piloto y ampliamos a partir del resultado.
Demostración
Vea los flujos funcionando con un caso de su institución.
Cuéntenos qué quiere automatizar primero. La conversación empieza por el proceso, no por la herramienta.
- 1Entendemos el proceso y el volumen que quiere atacar
- 2Mostramos las plantillas aplicadas a ese caso
- 3Diseñamos un piloto con un flujo, en su infraestructura