uFlow para equipos de riesgo y crédito
Cambia tu política de crédito en horas, probala contra tus históricos y mejora tu aprobación y tu mora, sin depender de IT.
El área de riesgo compite por velocidad y precisión: quien ajusta la política más rápido aprende más rápido. uFlow te da la autonomía para hacerlo tú mismo, sin esperar un desarrollo por cada cambio.
Autonomía sin depender de IT
Editas cada política como un flujo o árbol de decisión con un editor visual drag-and-drop, y la publicas sin escribir código. El cambio que antes tardaba meses de desarrollo pasa a horas, y lo hace tu equipo. Es lo que permite que el análisis de crédito lo defina riesgo y no el backlog de desarrollo.
- Editor no-code para reglas y flujos.
- De meses de desarrollo a horas.
- El área de riesgo publica sin IT.
Prueba antes de arriesgar la cartera
Antes de publicar, simulas cada cambio contra datos históricos (backtesting) y corres dos estrategias en paralelo sobre tráfico real con champion/challenger. Cambias la política con evidencia, y vuelves a una versión anterior de forma controlada si hace falta.
- Backtesting contra tus históricos.
- Champion/challenger sobre tráfico real.
- Reactivación controlada de versiones.
Tus modelos y datos, en una sola decisión
Ejecutas tus modelos de scoring y ML en producción sin mantener entornos propios, y combinas burós, datos alternativos y tus reglas en un único punto de decisión, con el detalle del porqué de cada resultado.
- Modelos propios en producción.
- Burós y datos alternativos combinados.
- Motivos de cada aprobación o rechazo.
Resultados con dato
Colsubsidio bajó su mora del 25% al 12% y Lulo Bank aumentó su capacidad de procesamiento casi un 300%, ambos tras automatizar sus decisiones con uFlow (fuentes: La República, Colombia Fintech y evento de uFlow con TransUnion).
Todo lo que necesitas saber
¿Puedo cambiar una política sin pedirle un desarrollo a IT?+
Sí. Editas y publicas la política desde el editor visual, sin código. IT participa en la integración y la seguridad, no en cada ajuste de una regla o un umbral.
¿Cómo pruebo un cambio antes de ponerlo en producción?+
Simulándolo contra datos históricos (backtesting) y corriéndolo en paralelo a la política vigente con champion/challenger, para comparar su desempeño sobre tráfico real antes de reemplazarla.
¿Cuánto puede mejorar mi mora o mi aprobación?+
Depende de cada operación, pero hay resultados públicos: Colsubsidio pasó de 25% a 12% de mora y Lulo Bank elevó su capacidad de procesamiento casi 300% y su aprobación hasta 12%, con fuente citable.
¿Tu equipo de riesgo depende de IT para cambiar una política?
Te mostramos cómo se diseña, se prueba contra datos históricos y se publica, sin desarrollo de por medio.