Data Pub Octubre: Motor de crédito impulsado por IA en Bankaya
29 de Octubre de 2025
Francys Lanza Garcia
Modalidad
Bankaya desarrolló un motor de decisión de crédito de baja latencia que responde en segundos. Este motor utiliza fuentes de datos alternativas (eventos dentro de la aplicación, geolocalización, señales del dispositivo y transacciones en tiempo real) para evaluar perfiles con poco o nulo historial crediticio.
Este motor está construido sobre un Feature Store unificado capaz de servir features en batch y en streaming, con versionado, linaje y consistencia estricta entre lo que el modelo ve en entrenamiento y en predicción. Sobre esta infraestructura se ejecutan pipelines de CI/CD/CT que permiten entrenar, validar y desplegar modelos en horas, con validaciones offline/online, despliegues canarios y rollback seguro, garantizando paridad de entorno (dependencias, runtimes y vistas de features) entre desarrollo y producción.
Este motor ha mejorado la conversión, disminuido el riesgo del portafolio y acelerado los tiempos de aprobación, a la vez que ha permitido implementaciones sin fricción con socios comerciales. Al automatizar los ciclos de entrenamiento y despliegue, el equipo libera tiempo para enfocarse en innovación y nuevos productos, manteniendo el motor de crédito actualizado ante cambios de comportamiento y de mercado.
La agenda es la siguiente:
7:00pm - 7:30pm Bienvenida y Anuncios
7:30pm - 8:45pm Integración de Rust y Python con PyO3
8:45pm - 10:00pm Chelas, pizzas y networking!
Más sobre los ponentes
Francys es Data Scientist especializada en soluciones de Machine Learning para riesgo y fraude en servicios financieros, con más de seis años de experiencia. Diseña, entrena, despliega y opera modelos en producción con foco en robustez y observabilidad end-to-end (desempeño, drift y calidad de datos), manteniéndolos siempre alineados a los KPIs del negocio. Ha liderado iniciativas de MLOps —incluyendo CI/CD/CT, feature stores y plataformas de monitoreo— que reducen el time-to-value y escalan casos de uso de IA a producción de forma segura y confiable. Combina criterio técnico y visión estratégica para generar impacto medible y habilitar productos de datos sostenibles.