Feedzai

Evaluación Arquitectónica de la Plataforma RiskOps de Feedzai

Feedzai opera como un ecosistema de RiskOps de alta velocidad diseñado para procesar volúmenes hiperescalables de transacciones con latencia submilimétrica. La arquitectura está anclada por Railgun, un motor de streaming nativo en la nube que gestiona perfiles con estado y puntuación en tiempo real sin depender de búsquedas tradicionales en bases de datos pesadas 📑.

Orquestación e Inteligencia de Riesgo Central

La plataforma se distingue por su enfoque 'Whitebox' en IA, permitiendo a las instituciones auditar la lógica detrás de cada decisión de riesgo.

• Feedzai IQ (Aprendizaje Federado): Una red que preserva la privacidad y agrega señales de riesgo (TrustScore) entre bancos globales para detectar redes de mulas interinstitucionales sin compartir PII en bruto 📑.
• Integración OpenML: Facilita la implementación de modelos externos (Python/R/H2O) directamente en el motor Railgun, eliminando la penalización de latencia por llamadas a APIs externas durante la puntuación 📑.
• ScamProtect: Utiliza biometría conductual e inteligencia de dispositivos para identificar fraudes de Pago Autorizado por el Usuario (APP), donde el usuario está técnicamente autenticado pero es manipulado socialmente 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Escenarios Operativos

• Puntuación en Tiempo Real: Entrada: Flujo de transacciones ISO 20022 → Proceso: Extracción de características mediante Railgun y puntuación mediante modelo OpenML → Salida: Decisión de bloqueo/permiso + explicación 📑.
• Implementación de Modelos: Entrada: Científico de datos carga modelo en Python → Proceso: Transpilación a byte-code Java mediante el SDK de Feedzai → Salida: Modelo en producción intercambiado en caliente sin tiempo de inactividad 📑.

IA Generativa y Marcos Agénticos

Feedzai ha integrado GenAI principalmente para la potenciación de analistas en lugar de ejecución autónoma.

• RiskOps Copilot: Utiliza LLM para generar automáticamente narrativas de SAR y resumir grupos complejos de alertas, reduciendo el tiempo de investigación manual 📑.
• Límites Agénticos: Aunque 'ScamAlert' proporciona asesoramiento interactivo a los consumidores, la toma de decisiones agéntica totalmente autónoma para el bloqueo de transacciones sigue gobernada por reglas deterministas 🧠.

Guía de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Latencia de Railgun: Evaluar la latencia de extremo a extremo del pipeline de puntuación al utilizar modelos OpenML complejos en comparación con modelos nativos de Feedzai 🌑.
• Gestión de Estado: Validar la sobrecarga de memoria al mantener perfiles con estado para millones de entidades en la cuadrícula de memoria de Railgun 🧠.
• Explicabilidad: Auditar las explicaciones 'Whitebox' para decisiones asistidas por GenAI y garantizar el cumplimiento con los estándares de Gestión de Riesgo de Modelos (MRM) 📑.