Oscilar - ai tOOler
Menú Cerrar
Oscilar
☆☆☆☆☆
Gestión de riesgos financieros (1)

Oscilar

Una plataforma que utiliza IA para ayudar a gestionar riesgos en tecnología financiera.

Información de la herramienta

Oscilar es una plataforma fácil de usar, impulsada por IA, que ayuda a las empresas fintech a gestionar riesgos como el fraude y el cumplimiento sin necesidad de habilidades de programación.

En su esencia, Oscilar tiene como objetivo ahorrar tiempo valioso para los equipos de ingeniería al automatizar los procesos de toma de decisiones. Esto significa que las empresas de tecnología financiera pueden volver a centrarse en lo que realmente importa: mejorar sus servicios principales, mientras Oscilar se encarga de gestionar varios riesgos asociados con sus operaciones.

Una de las características destacadas de Oscilar es su capacidad para aprender y adaptarse. Personaliza sus procesos de toma de decisiones sobre riesgos en función de los datos específicos de una empresa y los comportamientos de los usuarios, lo que reduce significativamente el trabajo manual que normalmente se necesita para las evaluaciones de riesgos. Con esta automatización, no solo se aligera la carga de trabajo, sino que la eficiencia general en el análisis de riesgos también recibe un impulso considerable.

Oscilar está diseñado pensando en la facilidad de uso. Ofrece herramientas intuitivas que permiten a los usuarios crear reglas y flujos de trabajo sin ningún conocimiento de programación. Puedes ajustar, probar y desplegar gradualmente estas reglas según sea necesario, lo que lo hace muy flexible para circunstancias cambiantes.

Otro aspecto poderoso de Oscilar son sus capacidades de aprendizaje automático. Requiere muy pocos datos etiquetados para comenzar y te ofrece la opción de usar sus modelos alojados o traer los tuyos. Esta flexibilidad significa que puedes adaptar la plataforma a tus necesidades específicas de gestión de riesgos.

Además, Oscilar incluye un práctico centro de datos que integra tanto tus propias bases de datos como fuentes de datos de terceros sin esfuerzo. Esta integración te proporciona una visión general en tiempo real de tus clientes y transacciones, permitiéndote mantener un control cercano sobre los niveles de riesgo a medida que evolucionan.

Para colmo, Oscilar cuenta con un sistema de gestión de casos inteligente que reduce la cantidad de revisiones manuales necesarias. Proporciona automáticamente datos vitales de transacciones, facilitando la identificación y señalización de usuarios que muestran patrones de comportamiento similares. En general, Oscilar agiliza la toma de decisiones sobre riesgos, automatiza las evaluaciones y mejora la eficiencia de la toma de decisiones en las operaciones fintech.

Pros y Contras

Pros

  • Reglas
  • Modelos de aprendizaje automático avanzados personalizados
  • Automatización sin código
  • Creación simple de reglas y flujos de trabajo
  • Crea flujos de toma de decisiones
  • Conecta información interna y externa
  • y riesgos de cumplimiento
  • Cambios
  • Ahorra tiempo de ingeniería
  • modelos de aprendizaje automático
  • y lanza flujos de trabajo
  • Reduce revisiones manuales
  • y contadores de velocidad a través de la interfaz
  • Características de aprendizaje
  • Vista en tiempo real de clientes y transacciones
  • crédito
  • Identifica y señala comportamientos similares
  • Modifica políticas de riesgo en minutos
  • Integra datos de 1ª y 3ª parte
  • No se necesita codificación para la integración
  • Modelos de aprendizaje automático listos para usar
  • Plataforma unificada para riesgo
  • Flujos de trabajo de toma de decisiones personalizables
  • Iteración de políticas fácil
  • Hecho para empresas fintech
  • Monitorea transacciones
  • Crea contadores de velocidad
  • Interfaz sin código fácil de usar
  • Acelera revisiones manuales
  • pruebas
  • Toma de decisiones rápida (menos de 100 ms)
  • y crédito.
  • Automatiza la mayoría de las elecciones
  • Vista 360 en vivo de clientes
  • Previene el fraude KYC
  • fraude
  • Necesita pocos datos etiquetados para el aprendizaje automático
  • Flexible con modelos alojados o autoconstruidos
  • Se ajusta a diferentes datos
  • Gestiona el fraude
  • Automatiza decisiones de riesgo
  • Toma de decisiones de crédito instantánea
  • Automatiza el manejo de casos
  • Proceso de análisis de riesgo efectivo
  • Previene la toma de control de cuentas
  • Construye modelos de matriz
  • Reduce las revisiones manuales
  • Proceso de incorporación de comerciantes

Contras

  • Puede que no sea bueno para pequeñas empresas
  • Uso limitado de datos etiquetados
  • El aprendizaje depende de los datos del usuario
  • Posible sobredependencia de la automatización
  • Herramientas para crear reglas
  • Necesita implementación paso a paso
  • Enfocado solo en la gestión de riesgos
  • Dificultad para integrar datos externos
  • Asume que los datos están disponibles
  • Enfocado en fintech