Convertimos flujos de datos financieros en ventajas reales
Desde 2019 ayudamos a instituciones financieras a procesar millones de transacciones por segundo mediante algoritmos de aprendizaje que aprenden mientras operan.
Hablemos de tu proyectoEmpezamos porque los modelos tradicionales no aguantaban el ritmo
En 2018, trabajábamos con un banco que perdía oportunidades cada segundo porque sus sistemas tardaban demasiado en detectar patrones. Los datos llegaban más rápido de lo que podían procesarse.
Así que construimos algo diferente. No un sistema que analiza datos históricos, sino algoritmos que aprenden de flujos continuos sin necesidad de pausarlos o almacenarlos primero.
Hoy procesamos transacciones, cotizaciones y eventos de mercado en milisegundos. Los modelos se ajustan solos cuando detectan cambios en los patrones de comportamiento.
Cómo llegamos hasta aquí
Primer cliente en gestión de riesgo
Una entidad bancaria confiaba en nosotros para detectar anomalías en operaciones crediticias. Reducimos los falsos positivos un 73% en seis meses mediante redes neuronales adaptativas.
Arquitectura distribuida para alta frecuencia
Lanzamos nuestra plataforma escalable que procesa 15 millones de eventos por segundo. Un fondo de inversión la utilizó para ajustar posiciones basándose en micropatrones de volatilidad.
Modelos explicables para cumplimiento normativo
Desarrollamos técnicas de interpretabilidad que permiten auditar decisiones del algoritmo. Esto abrió puertas en sectores donde la transparencia es obligatoria por regulación.
Expansión a predicción de liquidez intradía
Nuestros sistemas ahora anticipan necesidades de capital a corto plazo con cuatro horas de antelación, ayudando a tesorerías corporativas a optimizar movimientos sin mantener excesos improductivos.
Las personas detrás de los algoritmos
Ferran Llopis
Director de Arquitectura de Datos
Antes pasó ocho años optimizando infraestructuras de trading de alta frecuencia en Londres. Le gusta resolver cuellos de botella que otros consideran inevitables. Diseñó el sistema de caché predictivo que anticipaba consultas antes de que llegaran.
Nerea Villamor
Directora de Modelos Predictivos
Doctorada en aprendizaje por refuerzo aplicado a mercados financieros. Publicó investigación sobre cómo los algoritmos pueden aprender de secuencias incompletas sin sesgar predicciones. Lidera el equipo que construye modelos desde cero para cada cliente.
¿Tienes datos en movimiento que necesitan respuestas rápidas?
Cuéntanos qué estás intentando resolver. Normalmente respondemos en menos de 24 horas con ideas concretas sobre cómo abordar el problema.
Contáctanos ahora