Guardian

Inspiration

Guardián nace de una situación que puede tocarle a cualquiera: recibir una llamada, creer que alguien del banco quiere ayudarnos y terminar transfiriendo dinero por miedo o presión. En ese momento, una operación puede parecer válida aunque detrás haya un engaño. Pensamos en lo que podría cambiar si, justo antes de transferir, alguien nos dijera: “Espera un momento, hay algo que conviene revisar”. Queremos que Guardián sea esa pausa que nos ayude a decidir con más calma.

What it does

Guardián revisa movimientos y detecta señales como transferencias demasiado seguidas, montos fuera de lo habitual o envíos a beneficiarios nuevos. Cuando una transferencia presenta un riesgo alto, el piloto la pone en pausa y explica el motivo con palabras sencillas. La persona puede cancelar, confirmar que conoce el destino o indicar que alguien la está presionando. Si reporta presión, se abre un caso para su revisión. También incluye una vista para que un analista consulte las alertas, los casos y las decisiones registradas.

How we built it

Construimos la interfaz con React y Tailwind CSS, buscando que las alertas fueran fáciles de leer y las opciones de respuesta se entendieran sin conocimientos técnicos. En el backend usamos Python y FastAPI para recibir los movimientos y evaluar su riesgo. Guardamos el historial, las alertas y las decisiones en SQLite, e incorporamos una integración con Capital One Nessie Sandbox API para trabajar con operaciones bancarias de prueba. Además, creamos una simulación local con movimientos habituales y una transferencia a un supuesto soporte técnico. Esto permite recorrer la experiencia completa sin depender de la disponibilidad del sandbox.

Challenges we ran into

Uno de los principales retos fue convertir señales técnicas en mensajes útiles. Decir que una operación tiene un puntaje alto sirve de poco si la persona no entiende qué está pasando ni qué puede hacer. También tuvimos que manejar errores de la integración con Nessie. Para mantener la demostración funcional, conservamos la evaluación local e indicamos cuándo una transferencia no se había guardado en el sandbox. Otro desafío fue cuidar el flujo de las operaciones en pausa: registrar una decisión una sola vez y conservar evidencia para revisarla después.

Accomplishments that we're proud of

Nos enorgullece haber conectado la detección con una acción concreta: darle a la persona un momento para detenerse, entender la alerta y decidir. El piloto permite recorrer ese proceso completo, desde una transferencia sospechosa hasta su cancelación, confirmación local o reporte de presión. También cuenta con pruebas sobre las decisiones, la creación de casos y la separación del historial entre usuarios.

What we learned

Este proyecto nos ayudó a entender cuánto importa la forma de comunicar una alerta. Cuando alguien está asustado o tiene prisa, necesita una explicación breve y una opción clara para pedir ayuda. En lo técnico, vimos el valor de empezar con reglas que podamos explicar y comprobar. También reconocimos sus límites: detectar una actividad inusual no significa demostrar que existe una estafa. Las señales necesitan contexto y ajustes con datos representativos.