Lo que dicen los líderes técnicos sobre nuestra Automatización de Gestión de Finanzas Personales
Michael Ross
CTO
WealthFlow Inc.
Sarah Jenkins
VP of Engineering
SecureBank Solutions
David Chen
Lead Developer
PlaidTech Systems
Jessica Alvarez
CEO
BudgetMaster Corp.
Robert Smith
Head of Product
TaxEase Digital
Emily Wright
Director of Technology
NextGen Finance
Industrias transformadas por la Automatización de Gestión de Finanzas Personales
Neobancos y Banca Digital
Robo-Advisors
Insurtech
Lending Tech
TaxTech
Crypto Asset Management
PensionTech
Payments Security
EdTech Financiero
Casos de éxito en Automatización de Gestión de Finanzas Personales
Optimización de Latencia en Agregación Bancaria
Cliente: Startup de Agregación Bancaria (Serie B).
Desafío: La empresa sufría de latencia alta en la sincronización de cuentas, afectando la experiencia de usuario en su core de Automatización de Gestión de Finanzas Personales.
Solución: Nuestro equipo aumentado de 3 ingenieros Python senior refactorizó el middleware de conexión de APIs y migró el procesamiento de datos a una arquitectura asíncrona.
Resultado: Se logró una reducción del 45% en la latencia de sincronización y un aumento del 30% en la retención de usuarios.
Implementación de Algoritmos Fiscales
Cliente: Plataforma de Robo-Advisory líder en EE.UU.
Desafío: Necesidad urgente de implementar algoritmos de 'Tax-Loss Harvesting' dentro de su suite de Automatización de Gestión de Finanzas Personales antes del cierre fiscal.
Solución: Integramos dos desarrolladores Python especializados en cálculo numérico (NumPy) que desarrollaron e implementaron los módulos de optimización fiscal en paralelo al equipo interno.
Resultado: Lanzamiento exitoso 2 semanas antes del deadline, gestionando más de $50M en activos optimizados en el primer mes.
Mejora de Categorización con IA
Cliente: Neobanco enfocado en Millennials.
Desafío: El sistema de categorización de gastos de su herramienta de Automatización de Gestión de Finanzas Personales era impreciso, generando quejas de soporte.
Solución: Proveímos un experto en Machine Learning y Python que entrenó un nuevo modelo de clasificación de transacciones utilizando NLP sobre descripciones de pagos.
Resultado: La precisión de la categorización mejoró un 92%, reduciendo los tickets de soporte relacionados en un 60%.
Reserve una llamada de 15 minutos
Servicios de Outstaffing Python para Finanzas
Desarrollo de APIs Financieras
Integración de Machine Learning
Ciberseguridad y Compliance
Visualización de Datos y Dashboards
Web Scraping Financiero Seguro
Migración Cloud e Infraestructura
¿Quieres contratar un especialista o un equipo?
Por favor, completa el formulario a continuación:












