Sistema de scoring crediticio con inteligencia artificial para optimizar la evaluación de riesgo

El banco utilizaba modelos tradicionales de scoring basados en reglas estáticas y un número limitado de variables, lo que dificultaba identificar patrones complejos de riesgo y obligaba a realizar revisiones manuales para muchos perfiles de clientes.

Al mismo tiempo, el crecimiento del volumen de solicitudes exigía una plataforma capaz de analizar información proveniente de múltiples fuentes internas y externas en tiempo real, sin afectar la velocidad del proceso de originación. La organización también necesitaba garantizar la trazabilidad de los modelos y supervisar su desempeño para mantener la calidad de las decisiones a medida que evolucionaban las condiciones del negocio.

Rootstack desarrolló una plataforma de scoring crediticio impulsada por inteligencia artificial e integrada con el proceso de originación digital y el motor de decisión del banco. La solución se construyó sobre una arquitectura de microservicios que permitió desplegar y escalar los modelos predictivos de forma independiente, facilitando su evolución continua sin afectar el resto de la plataforma.

Para generar evaluaciones más precisas, se implementó un pipeline de datos que consolidaba y enriquecía información proveniente del core bancario, burós de crédito, historial transaccional, productos financieros y variables de comportamiento. Esta información era procesada automáticamente antes de alimentar los modelos de Machine Learning.

Los modelos predictivos calculaban el score crediticio, la probabilidad de incumplimiento y el nivel de riesgo de cada solicitante. Los resultados se integraban en tiempo real con el motor de decisión mediante APIs, combinando las predicciones de IA con las políticas regulatorias y reglas de negocio para automatizar gran parte del proceso de aprobación.

Finalmente, Rootstack incorporó capacidades de monitoreo y gobierno de modelos que permitían supervisar métricas como precisión, data drift, rendimiento de inferencia e historial de versiones. Esto facilitó mantener la calidad de las predicciones y actualizar los modelos de forma controlada conforme evolucionaban los datos y las necesidades del negocio.