Servicios de desarrollo de software bancario impulsados por IA

La duración del desarrollo depende en gran medida de la complejidad de sus integraciones principales y de los requisitos normativos. Por lo general, un MVP sólido puede lanzarse en un plazo de cuatro a nueve meses. Si ya dispone de una infraestructura de core banking y desea ampliar sus funciones, podemos implantar capas funcionales avanzadas sobre su sistema actual en solo dos o tres meses.

La inversión en un software bancario varía mucho según el alcance funcional y los requisitos de seguridad. En general, una solución completa a medida parte de unos 150 000 $. Sin embargo, en sistemas complejos y multinacionales, la inversión puede superar los 500 000 $. En Akveo siempre realizamos un análisis exhaustivo para ofrecer a nuestros clientes una estimación precisa antes de iniciar el proyecto y evitar sorpresas desagradables.

Un desarrollo a medida le da el control total de sus activos digitales. A diferencia de los productos estándar, que le encierran en un marco rígido, las soluciones a medida se diseñan específicamente para sus objetivos de negocio y las necesidades de sus usuarios. Conserva la propiedad intelectual y se beneficia de una integración fluida con sus sistemas existentes. Además, obtiene una ventaja competitiva decisiva al ofrecer funciones que sus competidores no pueden ofrecer con software estándar.

Al integrar el machine learning, convertimos los datos brutos de las transacciones en recomendaciones financieras personalizadas y alertas predictivas sobre el gasto. Más allá de la experiencia de usuario, los algoritmos de IA refuerzan la seguridad gracias a la detección del fraude en tiempo real y a la automatización de los procesos KYC. Así, la IA le permite ofrecer una experiencia personalizada a cada usuario y, al mismo tiempo, reducir sus costes operativos y sus riesgos.

Para el desarrollo de software bancario, nuestro equipo se basa en una arquitectura Zero Trust. Así, cada servicio interno debe verificar su identidad antes de cualquier comunicación. También utilizamos cifrado a nivel de campo para los datos sensibles, como los números de la seguridad social, de modo que ni siquiera los administradores de bases de datos puedan consultar los datos en bruto. De este modo limitamos el impacto de un posible robo de credenciales.