Plataforma financiera multiagente impulsada por IA para WealthFluent

Akveo desarrolló un asistente de IA que explica datos financieros complejos en un lenguaje accesible, respetando al mismo tiempo la estricta normativa financiera de Estados Unidos. Un motor de cálculo determinista independiente garantiza que cada indicador financiero se base en cálculos verificados, lo que elimina las alucinaciones de la IA.

[ Cliente ]

Sobre el cliente

WealthFluent (antes Ripsaw) es una fintech estadounidense cuya misión es democratizar la planificación financiera. Al combinar el seguimiento de carteras, la definición de objetivos y herramientas de inversión autónoma, la empresa ayuda a sus usuarios a tomar las riendas de su futuro financiero. WealthFluent buscaba un socio para transformar su plataforma, una simple herramienta de seguimiento pasivo, en un compañero inteligente.

Fintech
Estados Unidos
24 meses
Desarrollo de IA
Desarrollo SaaS

Cero
alucinaciones de la IA: 6
meses hasta el lanzamiento de la IA: 100 %
de cumplimiento normativo

[ Desafío ]

Hacer accesibles las finanzas sin renunciar al cumplimiento normativo

La plataforma del cliente ya ofrecía potentes funciones de seguimiento de carteras, planificación de objetivos y análisis de mercado. El desafío consistía en hacer que esos datos financieros fueran fáciles de entender. Por ello, WealthFluent buscaba una solución capaz de explicar información compleja en un lenguaje sencillo, cumpliendo estrictamente la normativa financiera estadounidense.

Presentar los datos financieros de forma clara y conforme a la normativa

El cliente quería un asistente de IA capaz de orientar a los usuarios sin invadir el ámbito regulado del asesoramiento financiero. Los modelos de IA estándar quedaban descartados, porque pueden alucinar, ofrecer cifras inexactas o presentar información engañosa.

Equilibrar rapidez y precisión

Además, el asistente debía responder con rapidez a partir de datos financieros actualizados, sin perder precisión. Cada respuesta tenía que basarse en información fiable y actual para que los usuarios pudieran confiar en los análisis proporcionados.

[ Solución ]

Desarrollo de la solución

En 6 meses, desarrollamos un asistente de IA seguro basado en Amazon Bedrock y lo integramos en la plataforma de WealthFluent.

Arquitectura de inteligencia híbrida, sin alucinaciones

Para resolver el principal desafío técnico, optamos por una arquitectura híbrida. La IA gestiona la conversación, mientras que un motor de cálculo determinista independiente se encarga de todos los cálculos matemáticos. Así, la IA nunca inventa cifras.

Diseñamos el asistente según un principio sencillo: orientar en lugar de aconsejar. Informa, explica conceptos y responde preguntas en un lenguaje sencillo, pero nunca dicta las decisiones financieras que se deben tomar. La decisión final corresponde siempre al usuario, lo que garantiza el pleno cumplimiento de la plataforma con los requisitos normativos.

Un preprocesamiento inteligente de los datos para ganar rapidez

El asistente debía trabajar en tiempo real con datos de transacciones en directo, sin comprometer la precisión.

Para lograrlo, añadimos una capa de preprocesamiento inteligente que filtra y resume los datos de las cuentas antes de que lleguen a la IA. Así, el asistente puede responder casi al instante a las preguntas sobre la actividad de la cartera, y cada respuesta se basa en datos precisos y actualizados.

Principales funcionalidades del asistente de IA

El asistente ayuda a los usuarios de tres formas esenciales:

Análisis proactivos. Detecta patrones de gasto e identifica oportunidades de ajuste del presupuesto, proporcionando información útil incluso antes de que los usuarios la pidan.
Formación contextual. Los usuarios pueden resaltar cualquier término financiero en el chat para obtener una explicación clara, procedente de una base de conocimiento seleccionada y no de Internet.‍
Estructura de datos óptima. Una capa de preprocesamiento inteligente filtra y resume los datos de las cuentas antes de que la IA los reciba. Así, el asistente puede responder al instante sobre las tendencias de gasto, incluso en carteras de gran volumen.

Implementación técnica

El núcleo del asistente de IA es Amazon Bedrock con Anthropic Claude, mientras que LangGraph dirige el flujo de conversación y la lógica de negocio. La aplicación en sí se desarrolló con Angular y Node.js.

Para cumplir los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo del cliente, la solución se ejecuta en su propio entorno de AWS.

La solución entregada consta de tres componentes principales:

Ecosistema frontend modular
Asistente de IA en TypeScript para las interacciones con la plataforma
Motor de optimización de carteras en Python para análisis financieros complejos

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Arquitectura de la plataforma de gestión patrimonial

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1. El ecosistema frontend modular

Para integrar la IA sin alterar la plataforma existente, desarrollamos el asistente como un frontend independiente con Angular, Angular Elements, PrimeNG y RxJS. Empaquetado como un único bundle de JavaScript, se integra y se actualiza de forma autónoma mediante un pipeline de CI/CD automatizado.

Integración bidireccional con la plataforma	Rendimiento y escalabilidad	Experiencia de usuario y multimodalidad	Seguridad y madurez empresarial
Una arquitectura bidireccional basada en eventos, desarrollada a medida, permite al asistente de IA procesar el contexto en tiempo real y activar acciones directamente en la aplicación, ofreciendo así experiencias de usuario interactivas.	Gracias a WebSockets, implementamos streaming en tiempo real, sesiones persistentes y resúmenes automatizados por correo electrónico, generados por IA, sobre el rendimiento de las carteras de inversión.	La interfaz admite interacciones por texto y por voz, renderizado enriquecido de Markdown, posicionamiento mediante arrastrar y soltar y modo de pantalla completa.	Una autenticación de nivel empresarial, la gestión de sesiones, la gestión de errores, la exportación del historial de chat y la compatibilidad con comandos de barra garantizan una plataforma segura y ampliable.

2. Backend del asistente de IA

Desarrollamos el backend de IA en TypeScript sobre AWS para garantizar una integración fluida con la plataforma existente del cliente, ofreciendo al mismo tiempo la seguridad que exigen las aplicaciones financieras en tiempo real.

Arquitectura multiagente	Orquestación de LLM	Pipeline RAG	Rendimiento en tiempo real
Implementamos una arquitectura multiagente en la que agentes especializados se encargan de ámbitos concretos, como el análisis de transacciones.	Una capa de orquestación a medida dirige las solicitudes de IA a servicios de AWS Lambda, integra la lógica de negocio existente y permite escalar de forma independiente.	La generación aumentada por recuperación (RAG) basa las respuestas en la documentación de la empresa y en su metodología financiera propia, lo que garantiza respuestas precisas.	Los WebSockets seguros mantienen sesiones persistentes, mientras que la paginación de datos y el resumen del contexto permiten procesar con eficiencia grandes conjuntos de datos financieros dentro de los límites de tokens de los LLM.

3. Agente de optimización de carteras

Akveo desarrolló un agente de IA especializado en Python, que se apoya en LangGraph para optimizar las carteras frente a benchmarks objetivo y generar recomendaciones transparentes de compra, venta y reasignación.

Terraform, AWS Lambda Layers y Langfuse garantizan una implementación escalable, la gestión de dependencias y una supervisión de extremo a extremo de los flujos de trabajo de IA.

Orquestación de flujos de trabajo agénticos	Enrutamiento inteligente de modelos	Inteligencia financiera modular y prompting dinámico	Gobernanza de la IA y salvaguardas
Con LangGraph y LangChain, desarrollamos un flujo de trabajo de varios pasos con estado, que valida los datos y perfecciona las recomendaciones hasta obtener un resultado óptimo.	Un enrutamiento dinámico entre los modelos Anthropic Claude en Amazon Bedrock garantiza un buen equilibrio entre rendimiento y coste, mientras que la compresión del contexto en segundo plano permite sesiones de optimización de larga duración.	Una arquitectura modular solo activa la lógica financiera especializada cuando es necesario, mientras que los prompts dinámicos estructurados en XML mejoran la eficiencia, la coherencia del razonamiento y el uso de tokens.	Las salvaguardas basadas en reglas hacen cumplir las directrices de inversión y las restricciones de las carteras, garantizando recomendaciones coherentes, trazables y conformes.

[ Resultados ]

Un impacto que cuenta

El asistente de IA transformó WealthFluent, una simple herramienta de seguimiento, en una verdadera guía financiera interactiva.

Arquitectura multiagente

Cada agente de IA especializado se encarga de un ámbito concreto, desde el análisis de transacciones hasta la optimización de carteras, y todos colaboran en toda la plataforma.

Entregado en 6 meses

En 6 meses, diseñamos, desarrollamos e implementamos un asistente financiero de IA y un motor de optimización de carteras.

Cálculos sin alucinaciones

Al separar la lógica de la IA de los cálculos mediante una capa matemática determinista, garantizamos que cada indicador financiero se base en cálculos verificados y no en el LLM.

[ Stack tecnológico ]