82% de precisión predictiva.Porque la IA no falla por algoritmos. Falla por datos sucios.

Motor de IA propietario para detección de pérdidas comerciales y fraude en utilities. Implementado en INTERAGUA-Guayaquil desde 2020. Output: lista diaria priorizada de usuarios con probabilidad de fraude, lista para equipos de campo.

• Modelos ML + Grafos sobre 50+ variables
• Aprendizaje continuo por retroalimentación de campo
• Integración nativa con CIS y GIS del operador
• Payback certificado: USD 4.5M en 3 meses

Sistema de detección de fraude bancario basado en Graph Neural Networks (GNN). Analiza patrones de red entre cuentas, comercios y dispositivos para detectar fraude coordinado antes de que la transacción se complete.

• Graph Neural Networks sobre transacciones reales
• 60% menos falsos positivos AML vs. reglas estáticas
• Compatible con core bancario existente
• Explicabilidad SHAP para cumplimiento regulatorio

Modelo de predicción de churn que detecta señales de abandono semanas antes de que el cliente tome la decisión. Integra señales de comportamiento digital, transaccional y operacional para construir un score de riesgo accionable.

• Detección 3–8 semanas antes de la baja
• Next Best Action por segmento de riesgo
• Integración con CRM y canales de retención
• 1% de reducción de churn = millones en CLTV preservado

Asistente analítico que permite al C-Suite consultar datos corporativos en lenguaje natural y recibir respuestas certificadas con datos gobernados. Cero exposición de información a modelos de terceros — soberanía de datos garantizada.

• NLQ sobre sus datos, no datos de OpenAI
• Compatible con Power BI, Cognos, Tableau, Qlik
• Respuestas con fuente de dato y nivel de confianza
• Human-in-the-loop en decisiones de alto riesgo