Escale su Motor de Cumplimiento AML

Cliente: Neobanco líder en expansión europea con más de 2 millones de usuarios activos.

Desafío: La institución enfrentaba un aumento crítico en los falsos positivos generados por su sistema heredado, lo que saturaba al equipo de analistas y aumentaba el riesgo de multas regulatorias por ineficiencia en su Motor de Cumplimiento AML. Necesitaban una solución escalable capaz de procesar transacciones en tiempo real sin degradar la experiencia del usuario.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo aumentado de 4 desarrolladores Senior Python especializados en Data Engineering y Machine Learning. El equipo trabajó en paralelo con el personal interno para rediseñar el pipeline de ingestión de datos. Implementaron modelos de clasificación avanzados utilizando bibliotecas como Scikit-learn y Pandas, y refactorizaron la arquitectura de microservicios para soportar el procesamiento asíncrono. Se integraron nuevas reglas de detección de anomalías basadas en comportamiento del usuario en lugar de reglas estáticas simples.

Resultado: En un plazo de 4 meses, el nuevo sistema logró una reducción del 65% en falsos positivos, liberando miles de horas de trabajo manual para el equipo de cumplimiento. Además, la latencia de verificación de transacciones se redujo de 800ms a menos de 150ms, mejorando significativamente la satisfacción del cliente final.

Cliente: Plataforma de intercambio de criptoactivos (Exchange) con sede en EE.UU.

Desafío: Ante la entrada en vigor de nuevas regulaciones de la SEC y la normativa Travel Rule, el cliente necesitaba actualizar urgentemente su Motor de Cumplimiento AML para rastrear transacciones on-chain y off-chain. La falta de talento interno con experiencia dual en Blockchain y Python impedía cumplir con los plazos regulatorios.

Solución: Desplegamos un equipo de 3 ingenieros backend Python con experiencia previa en integraciones de nodos blockchain. El equipo desarrolló módulos personalizados para interactuar con APIs de análisis forense de blockchain y construyó un sistema de alertas automatizadas. Se utilizó Python para orquestar la lógica de negocio compleja que vinculaba identidades de usuarios (KYC) con direcciones de billeteras sospechosas en tiempo real, asegurando una trazabilidad completa de los activos.

Resultado: El cliente logró la conformidad regulatoria total 3 semanas antes de la fecha límite. El sistema implementado ahora procesa un volumen diario de $50 millones en transacciones con una tasa de disponibilidad del 99.99%, garantizando la operatividad continua y la seguridad legal de la plataforma.

Cliente: Proveedor global de pasarelas de pago B2B.

Desafío: La expansión a mercados asiáticos y latinoamericanos trajo consigo la necesidad de adaptar el Motor de Cumplimiento AML a múltiples jurisdicciones simultáneamente. El sistema actual era monolítico y rígido, lo que hacía que la implementación de nuevas reglas locales tomara meses, frenando la expansión comercial.

Solución: A través de nuestro servicio de outstaffing, proporcionamos un arquitecto de software y dos desarrolladores Python senior. El equipo diseñó una arquitectura modular basada en reglas configurables (Rule Engine) que permitía a los oficiales de cumplimiento ajustar parámetros sin necesidad de desplegar nuevo código. Se utilizó Python para crear scripts de validación dinámica que consultaban listas de sanciones internacionales actualizadas al minuto.

Resultado: El tiempo de implementación para nuevas reglas de mercado se redujo de 8 semanas a menos de 48 horas. Esta agilidad permitió al cliente lanzar sus servicios en 3 nuevos países en un solo trimestre, aumentando sus ingresos proyectados anuales en un 15% gracias a la rápida entrada al mercado.