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Los sistemas permiten por ejemplo, predecir cuánto dinero se necesitará en un cajero automático.
EDDY ROJAS / PARA EF / ARCHIVO

Informática | PrediSoft y SmartSoft producen sistemas de predicción

Sofisticado software detecta acciones financieras inusuales


Carlos Cordero Pérez

Programas ticos se usan en decenas de bancos extranjeros y nacionales

En 1999 Pablo Elizondo y Jairo Villalobos, socios de SmartSoft Int., empezaron a desarrollar un software que detectara todo tipo de situaciones a partir de los datos de las transacciones de los clientes en instituciones financieras, con el fin de prevenir fraude y lavado de dinero.

En ese tiempo Elizondo trabajaba en Exactus y Villalobos en una entidad gubernamental.

Al inicio solo dedicaban a esto su tiempo libre, en especial madrugadas y fines de semana, pero pronto tuvieron que dedicarse al 100% y al cabo de cuatro años completaron el sistema con el apoyo de otros colaboradores.

Actualmente, las diversas versiones del sistema son usadas en 13 países para analizar el comportamiento de los clientes de las empresas y tomar acciones si se detecta acciones inusuales.

“Este programa es capaz de analizar millones de datos”, aseguró Elizondo.

Tanto los software de SmartSoft como los desarrollados por PrediSoft, otra firma costarricense, ayudan a identificar operaciones como las indicadas y a reducir riesgos en inscripción de activos, garantizar la disponibilidad de efectivo y analizar las solicitudes de crédito.

Pero con ellos también se puede determinar cómo retener clientes, segmentar carteras, hacer ventas cruzadas, identificar riesgos de pagos y efectuar análisis de crédito y de mercado, así como solucionar complejos problemas en las empresas.

Alta complejidad

Los sistemas de SmartSoft y PrediSoft se basan en complejas tecnologías, estadísticas y algoritmos (véase recuadro: “Cerebros informáticos”).

Por ejemplo, el sistema de Predisoft para determinar problemas empresariales tiene un núcleo de software basado en algoritmos y métodos matemáticos, está escrito en lenguaje de programación C++ e incluye 35 millones de líneas de código.

Sin embargo, este nivel de sofisticación es directamente proporcional a sus resultados. “Mejoran el uso de los recursos económicos y el servicio al cliente”, dijo Oldemar Rodríguez, gerente general de Predisoft.

Quién primero detectó esto fue el sector financiero.

El sistema de SmartSoft lo utilizan más de 60 instituciones como Credomatic en Centroamérica y Banco Azteca, Banco de Guayaquil y Banco León, de México, Ecuador y República Dominicana respectivamente (véase www.smartsoftint.com/customers_e.htm).

Asimismo, el de PrediSoft lo utiliza el Banco Nacional de Costa Rica, ATH, BAC, Grupo Bancolombia y Banco AV Villas de Colombia (véase www.predisoft.com/spanish/historias.html).

Rodríguez dijo que la banca es históricamente “más agresiva al incorporar nuevas tecnologías, (debido a que) es más dependiente del software y su negocio se basa mucho en la utilización óptima de sus recursos”.

También pueden utilizar estos sistemas las empresas detallistas, de servicios masivos o alta tecnología. Cibertec International S.A., de Costa Rica, utiliza uno de estos sistemas en sus servicios de detección de fraude telefónico para firmas de telecomunicaciones en la región.

Pero curiosamente la complejidad y el tipo de clientes de esos sistemas no es lo único que tienen en común. También lo es su historia, pues mientras SmartSoft trabajaba en su primer programa, Oldemar Rodríguez ya tenía varios años en la Universidad de Costa Rica escribiendo el suyo. El salto lo dio hace cinco años cuando con el apoyo de Roy Vargas y Richard Beck fundó PrediSoft, al tiempo que recibía un premio nacional y otro internacional en innovación.

Cerebros informáticos

Bases de los sistemas:

Predisoft: Se basa en predicciones estadísticas que anticipan el valor futuro de una variable. Es una predicción probabilística: puede ser acertada o no. Usa regresiones lineales, no lineales, logísticas, logarítmicas, univariadas y multivariadas, y series de tiempo.

SmartSoft: Modela datos históricos mediante sistemas expertos y varias topologías neurales basados en métodos avanzados de aprendizaje, análisis estadístico y algoritmos propietarios de Clustering y Multi Layer Perceptron. Esos modelos son combinados mediante un mecanismo de votación automático para mejorar la certeza en predicciones y minimizar los falsos positivos.

Fuente: Firmas consultadas.


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