-
-
Probability distribution of false to true classes on temporal split
-
Probability distribution of false to true classes on randomized split without time column
-
Probability distribution of false to true classes on randomized split with time column
-
ROC curve for BAF ML model
-
Confusion Matrix for LightGBM classifier
-
Application Front end
🛡️ FirstWatch
Sistema Inteligente de Detección Temprana y Monitoreo de Fraude para Neobancos
Detén el fraude dinámico antes de que ocurra el cash-out.
FirstWatch combina evaluación de riesgo en la apertura de cuentas (onboarding), análisis transaccional continuo y detección de anomalías de comportamiento mediante Deep Learning para proteger a los neobancos sin añadir fricción a los usuarios legítimos.
🎯 El Desafío del Sector
El fraude moderno en neobancos ha evolucionado. Los atacantes ya no solo usan credenciales robadas; crean identidades sintéticas o "cultivan" cuentas legítimas durante semanas (cuentas sleeper) para realizar transacciones masivas e inesperadas (bust-out) y retirar el dinero antes de que el banco pueda reaccionar.
Las herramientas tradicionales obligan a los equipos de riesgo a elegir entre dos extremos:
- Demasiada fricción: Bloqueos injustificados a clientes legítimos (falsos positivos).
- Pérdidas financieras masivas: Patrones complejos de fraude no detectados a tiempo (falsos negativos).
💡 La Solución FirstWatch
FirstWatch es una plataforma de monitoreo dinámico y evaluación continua de riesgo que acompaña todo el ciclo de vida de una cuenta bancaria.
A diferencia de las soluciones estáticas de punto único, FirstWatch consolida tres capas independientes de Inteligencia Artificial en un Score Unificado de Riesgo Explicable, alertando a los analistas en tiempo real antes de que los fondos salgan de la institución.
✨ Características Principales
1. 🤖 Motor Tripartito de IA (Evaluación Multicapa)
FirstWatch evalúa la actividad combinando tres modelos especializados:
- Riesgo de Onboarding: Analiza la solicitud inicial de apertura para detectar anomalías de identidad e intenciones maliciosas.
- Evaluación Transaccional: Monitorea la frecuencia, montos y contexto de cada transacción en tiempo real.
- Detección Secuencial (LSTM-Autoencoder): Identifica desviaciones sutiles y comportamientos inusuales en la secuencia histórica de la cuenta.
2. 🔀 Fusión Adaptativa de Riesgo
Un algoritmo de integración dinámico equilibra el peso de cada señal: el riesgo de onboarding predomina en cuentas nuevas, mientras que el análisis conductual gana relevancia a medida que la cuenta genera historial.
3. ⚙️ Tolerancia al Riesgo Ajustable por el Banco
Cada entidad financiera tiene un apetito de riesgo distinto. FirstWatch incluye umbrales de alerta configurables que permiten al equipo de operaciones calibrar la sensibilidad entre fricción del cliente y prevención de pérdidas.
4. 🔍 Centro de Control Explicable para Analistas (XAI)
No entregamos una "caja negra". La consola de FirstWatch ofrece:
- Línea de tiempo interactiva (Timeline): Visualización clara de los eventos que precedieron a una alerta.
- Códigos de motivo (Reason Codes): Explicación transparente de por qué se elevó el riesgo.
- Evolución del Score: Gráficas de tendencia y cambios observados en tiempo real.
5. ⏱️ Motor de Simulación y Reproducción de Escenarios
Permite a los analistas reproducir incidentes (replay), probar políticas de riesgo y ajustar umbrales en entornos seguros utilizando datos reales o sintéticos a diferentes velocidades (1x, 5x, 20x).
🏗️ Arquitectura del Sistema
FirstWatch utiliza una arquitectura modular y escalable donde cada motor de inferencia opera en un entorno aislado, garantizando alta disponibilidad y consistencia en los datos.
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ NEXT.JS DASHBOARD │
│ Bandeja de alertas | Timeline | Simulación │
└───────────────────────────┬────────────────────────────┘
│ REST + Real-time Streaming (SSE)
┌───────────────────────────▼────────────────────────────┐
│ FASTAPI RISK ORCHESTRATOR │
│ Fusión de scores | Gestión de casos | Políticas │
└──────────────┬────────────┼─────────────┬──────────────┘
│ │ │
┌──────────────▼──┐ ┌──────▼──────┐ ┌───▼──────────┐
│ Runner 1 │ │ Runner 2 │ │ Runner 3 │
│ Risk Onboarding │ │ Transaction │ │ Sequence │
│ (BAF Model) │ │ Engine │ │ (LSTM-AE) │
└─────────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘
🎬 Escenarios de Demostración
FirstWatch incluye escenarios preconfigurados para validar la efectividad de la plataforma ante amenazas reales:
- Cliente Legítimo: Operatoria normal sin alertas falsas.
- Granja de Identidades (Identity Farm): Creación simultánea de cuentas asociadas a dispositivos o IPs compartidas.
- Cuentas Dormidas / Explotación (Sleeper / Bust-out): Periodo de inactividad o bajo monto seguido de un incremento abrupto de velocidad y volumen de transacciones.
- Falso Positivo Complejo: Comportamiento inusual legítimo con justificación clara en los códigos de motivo para evitar bloqueos innecesarios.
💻 Stack Tecnológico
- Frontend: Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Recharts.
- Backend / Orquestación: FastAPI, Python, PostgreSQL, Server-Sent Events (SSE).
- Machine Learning & Serving: XGBoost / LightGBM, TensorFlow / Keras (LSTM Autoencoder), Scikit-learn, Docker Containers.
🚀 Próximos Pasos & Integración Enterprise
El sistema está diseñado para conectarse fácilmente con las APIs bancarias existentes mediante contratos OpenAPI estandarizados, soportando:
- Auditoría inmutable de decisiones.
- Integración con flujos de trabajo (Case Management) y sistemas de autenticación step-up.
- Monitoreo continuo de drift de datos y reentrenamiento de modelos.
Log in or sign up for Devpost to join the conversation.