El motor de decisiones 100% web, cloud y NoCode más flexible
Automatiza y eficientiza el proceso de evaluación crediticia sin depender del área de IT.
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Cuéntanos sobre tu operación de crédito y te mostramos el motor funcionando con tu caso.
¿Qué es un motor de decisiones de crédito?
Un motor de decisiones de crédito es el sistema que recibe una solicitud, consulta las fuentes de datos que hagan falta, aplica la política de riesgo y devuelve una respuesta —aprobado, rechazado o a revisión— con el límite y las condiciones que correspondan. Reemplaza el criterio repartido entre planillas, código del core y comités por una política única, ejecutable y versionada, que se aplica igual a todas las solicitudes y deja registro de qué versión decidió cada caso. uFlow es un motor de decisiones NoCode: la política la diseña y publica el área de riesgo, sin desarrollo de por medio.
Si querés el detalle completo —arquitectura, gobierno, modelos y qué mirar antes de elegir uno— está en la guía definitiva del motor de decisiones.
¿Qué hace que un motor de decisiones sea NoCode y 100% cloud?
Un motor de decisiones NoCode es el que permite que el área de riesgo diseñe, pruebe y publique sus políticas de crédito sin escribir código ni pedirle un desarrollo a IT. uFlow lo resuelve con una interfaz drag-and-drop y fórmulas de sintaxis familiar para quien usa planillas de cálculo: el flujo se arma de forma visual e intuitiva, sin perder poder de expresividad. Que sea 100% cloud significa además que no hay servidores que aprovisionar ni versiones que instalar. La plataforma nació con ese objetivo, devolverle a las áreas de riesgo el manejo directo de sus políticas, y está certificada bajo ISO/IEC 27001:2022.
¿Por qué AWS reconoció a uFlow como caso de éxito?
Amazon Web Services reconoció a uFlow como caso de éxito por el uso eficaz de sus herramientas y la calidad de las soluciones que entrega a sus clientes. No es una insignia comercial: AWS lo otorga después de revisar cómo está construida la plataforma, y en este caso apunta a la arquitectura serverless sobre servicios administrados en la nube, que es la que sostiene la escalabilidad y la disponibilidad del motor. Para una institución que está evaluando proveedores, es una validación técnica externa y verificable, no una afirmación del propio vendedor.
¿Cómo se conectan los bureaux y proveedores de datos al motor?
Los bureaux y proveedores ya homologados se integran con unos pocos clics: uFlow mantiene los conectores y el motor recibe los datos por API REST dentro del mismo flujo, sin que tu equipo tenga que desarrollar una integración por cada fuente. Puedes definir en qué orden se consulta cada una y bajo qué condición, para no gastar una consulta cara cuando una regla previa ya resolvió el caso. Esas fuentes son la materia prima del análisis de crédito: cuantas más entran al flujo, menos depende la decisión de lo que declare el solicitante.
¿Qué aporta una arquitectura serverless en un motor de decisiones?
Una arquitectura serverless elimina la capacidad que habría que aprovisionar de antemano: el motor escala con el volumen y no obliga a rearmar nada cuando llega un pico por una campaña o por un canal nuevo. uFlow fue uno de los primeros motores del mercado en reconvertir su arquitectura a serverless sobre servicios administrados en la nube, con escalabilidad y disponibilidad superiores a las arquitecturas tradicionales. Para el área de IT eso significa menos infraestructura que sostener; para el negocio, que un pico de originación no se traduzca en una caída del servicio.
¿Qué más ejecuta el motor además de reglas: geolocalización, modelos y notificaciones?
Además de consumir información y orquestar fuentes, el motor ejecuta dentro de la misma política cálculos geoespaciales, los modelos que entrenó tu equipo y las notificaciones que el proceso necesite. Los cálculos GIS comparan la posición de un cliente contra coordenadas o polígonos sin salir de la decisión; los modelos se entrenan en Python y corren en la misma evaluación que las reglas; y los envíos de email y SMS se disparan desde el propio flujo. Todo queda registrado en la misma transacción, así que la trazabilidad no se parte entre sistemas.
- Cálculos GIS: compara la posición de un cliente contra coordenadas o polígonos, dentro de la política.
- Modelos de IA entrenados en Python, ejecutados en la misma decisión.
- Envío automático de emails y SMS desde el propio flujo.
¿Qué hace el agente de IA dentro del editor de políticas?
El editor de uFlow incluye un agente de inteligencia artificial que acompaña al analista mientras arma la política: describe la condición en lenguaje natural y el agente la construye, con ejemplos y prevención de errores. También audita el orden en que se ejecuta la política y propone optimizarlo, y lee la documentación comercial que la decisión necesita, tanto de personas físicas como de personas jurídicas: balances, estados contables y comprobantes. Extrae los datos del documento y los deja disponibles para las reglas dentro de la misma decisión.
- Construye la condición a partir de una indicación en lenguaje natural, con ejemplos y prevención de errores.
- Audita el orden en que se ejecuta la política y propone optimizarlo.
- Reconoce documentación comercial de personas físicas y jurídicas: balances, estados contables y comprobantes.
- Extrae los datos del documento y los deja disponibles para las reglas, dentro de la misma decisión.
- Disponible en los nodos binarios y de cálculo del editor.
¿Cómo se leen los documentos del solicitante y se convierten en datos para decidir?
Un agente lee los documentos que el solicitante adjunta y los convierte en variables de la política. Recibos de sueldo, balances, extractos bancarios, facturas, declaraciones de impuestos y documentos de identidad.
No termina en la extracción. Esas variables se combinan entre sí y con el resto de los datos de la solicitud: se calculan valores derivados y se decide sobre ellos, dentro de la misma política y de la misma transacción.
Es la diferencia entre leer un documento y poder decidir con él. Un OCR devuelve texto; acá el documento entra al flujo como dato evaluable, queda en la traza y se puede consultar después.
- Recibos de sueldo, balances y extractos bancarios
- Facturas, declaraciones de impuestos y documentos de identidad
- Los datos del documento se combinan con los de burós y tus propias fuentes
- Se calculan valores derivados y las reglas deciden sobre ellos
- Todo en la misma transacción, sin un proceso aparte
¿Cómo se explica en texto por qué se decidió cada caso?
Otro agente toma el resultado de la transacción y lo redacta en lenguaje claro: qué datos se consultaron, qué reglas se aplicaron y qué determinó el resultado.
El texto se arma sobre la traza de la decisión, y la traza sigue siendo el registro de referencia. El resumen no reemplaza la evidencia técnica, la vuelve legible para quien no va a recorrer el detalle nodo por nodo.
- Atención al cliente puede responder por qué se rechazó una solicitud sin escalar a riesgo
- El equipo de riesgo revisa casos límite sin abrir la traza completa
- Queda una explicación legible ante una auditoría, junto a la evidencia técnica
El motor en producción, con la fuente de cada dato
Cifras propias de la plataforma, acumuladas sobre su operación en Latinoamérica.
- +300M
transacciones procesadas
Acumulado histórico de la plataforma sobre su operación en Latinoamérica.
Fuente: Métrica propia de la plataforma uFlowDato al julio de 2026
- +30
proveedores de datos integrados
Integraciones productivas con bureaus y fuentes de datos de la región, disponibles desde el motor.
Fuente: Métrica propia de la plataforma uFlowDato al julio de 2026
- +80
implementaciones en Latinoamérica
Implementaciones acumuladas en entidades financieras y fintechs de la región.
Fuente: Métrica propia de la plataforma uFlowDato al julio de 2026
- 66
puntos de NPS
Net Promoter Score medido sobre la base de clientes de uFlow.
Fuente: Encuesta de satisfacción propia de uFlowDato al julio de 2026
- +25
años de experiencia del equipo en el sector financiero
Trayectoria del equipo fundador y del equipo técnico en crédito y decisiones de riesgo.
Fuente: Trayectoria declarada por uFlowDato al julio de 2026
El servicio más ágil para tomar decisiones inteligentes
Editor Gráfico
Edita todas tus políticas como flujos o árboles de decisión, 100% web, con una interfaz drag-and-drop. Ramifica en varios caminos con un solo nodo y extrae muchas variables de un JSON o XML de una sola vez. Simula cada cambio contra datos históricos antes de publicar.
Plantillas reutilizables
Guarda un conjunto de nodos como plantilla y reutilizala en otros flujos, privada o compartida con todo el equipo, para no rehacer la misma lógica ni perder consistencia.
Portabilidad de políticas
Descarga una política completa a un archivo y vuelve a subirla cuando la necesites: backups propios fuera de la plataforma y copia entre entornos, sin depender de nadie.
API REST
Integración sencilla con cualquier sistema: core, onboarding o frontend.
Machine Learning
Implementa modelos de IA sin mantener entornos propios de Python, y monitorea su desempeño en producción con métricas y alertas de drift.
Dashboard
Dashboard por política con el volumen de transacciones, la tasa de aprobación y de rechazo y los principales motivos de rechazo, en tiempo real y sin exportar datos. Cada decisión con su porqué —reglas aplicadas y motivos— para optimizar políticas y responder auditorías.
Cloud / Serverless
Plataforma 100% serverless en la nube, con escalabilidad y disponibilidad para acompañar los picos de demanda.
Versionado automático
Guarda todas las versiones de tus políticas y reactiva una anterior de forma controlada y rápida.
Seguridad
Autenticación 2FA, tokens JWT, datos cifrados y credenciales protegidas con mecanismos robustos de hashing.
Múltiples fuentes de datos
Bureaux homologados, webservices propios o de terceros y archivos planos, con caché.
Precios claros
Trabajamos con un modelo de costos transparente y previsible, que definimos con cada cliente según su operación: sin sorpresas ni costos ocultos.
Empresas que confían en uFlow
Lo que se puede verificar de la infraestructura
- ISO/IEC 27001:2022
certificación de seguridad de la información
Es la única certificación de uFlow. La plataforma está alineada a PCI DSS y a los marcos de buenas prácticas de arquitectura en la nube, que no son certificaciones.
Fuente: Certificado ISO/IEC 27001:2022 N.º 2024CRI-308, emitido por el certificador acreditado NYCE, vigente hasta abril de 2027Dato al julio de 2026
- < 5 min
objetivo de recuperación (RPO)
Respaldos geográficamente dispersos sobre una infraestructura serverless en la nube.
Fuente: Documentación de seguridad e infraestructura de uFlowDato al julio de 2026
- 2
zonas de disponibilidad en distintas regiones
Redundancia de una infraestructura serverless en la nube sobre la que corre el motor.
Fuente: Documentación de seguridad e infraestructura de uFlowDato al julio de 2026
Casos de éxito
“Nos encanta trabajar con uFlow como proveedor porque las respuestas son inmediatas, los tiempos se cumplen y se anticipan a posibles errores. Ese nivel de atención no lo obtenés tan fácil de ningún proveedor.”
Roberto Arriaga
Gerente de Riesgos Crediticios · RappiCard México
“El motor de uFlow nos ayuda a manejar múltiples solicitudes de crédito de forma optimizada y con un tiempo de respuesta mucho más corto. La modificación de reglas que antes llevaba meses, ahora se gestiona en horas y sin un equipo técnico.”
Felix Diaz
Director de Riesgo de Crédito · Credijamar
“Con uFlow nos integramos de forma más fácil a diferentes sistemas para la toma de decisiones, optimizamos los parámetros de todas las políticas de originación e implementamos modelos de machine learning.”
Sergio Arboleda
Líder Riesgo Analítica · Juancho te presta
“Haber implementado este motor de decisiones nos permitió desarrollar más rápidamente nuevas funcionalidades de producto, con soporte técnico constante que aceleró la integración.”
Laura Apicella
CRO · RappiPay Colombia
Todo lo que necesitas saber
¿Por qué el motor de decisiones de uFlow es NoCode?+
Porque las políticas se diseñan con una interfaz drag-and-drop y fórmulas con sintaxis similar a las planillas de cálculo, permitiendo que las áreas de riesgo creen y modifiquen flujos de decisión sin escribir código ni depender de IT.
¿Qué significa que uFlow sea serverless?+
uFlow ejecuta su API mediante servicios administrados en la nube, lo que elimina la necesidad de mantener infraestructura propia y garantiza escalabilidad y disponibilidad superiores.
¿Cómo se integra uFlow con mis sistemas actuales?+
A través de su API REST documentada con Swagger y autenticación con tokens JWT, uFlow se conecta fácilmente con cualquier core, onboarding o frontend de forma rápida y segura.
¿uFlow permite usar modelos de machine learning?+
Sí. Puedes implementar modelos de inteligencia artificial entrenados en Python directamente en tus flujos de decisión, sin mantener entornos propios.
¿El motor entrega los motivos de cada decisión de crédito?+
Sí. Cada decisión registra el input, las reglas aplicadas, el resultado y sus motivos. Esa evidencia sirve para justificar un rechazo ante el cliente y para reconstruir la decisión ante un regulador.
¿Puedo simular una política contra datos históricos antes de publicarla?+
Sí. Puedes probar cada cambio contra datos históricos (backtesting) en entornos de testing antes de pasarlo a producción, para cambiar políticas sin sorpresas y con vuelta atrás inmediata a una versión anterior.
¿Cómo monitoreo el desempeño de mis modelos en producción?+
El motor permite seguir el desempeño de tus políticas y modelos con reportes y métricas en tiempo real, incluyendo señales de drift, para detectar a tiempo cuándo un modelo pierde precisión y ajustarlo.
¿uFlow tiene API para integrar el motor de decisiones?+
Sí. uFlow se integra mediante una API REST: tu sistema envía los datos del solicitante y el motor devuelve la decisión con su detalle —reglas aplicadas, datos consultados y resultado— lista para usar en tu core, tu onboarding o tu app. La referencia técnica está en la documentación de uFlow.
¿Puedo probar dos versiones de una política a la vez (champion/challenger)?+
Sí. Con champion/challenger, uFlow corre dos estrategias en paralelo sobre tráfico real y compara cuál rinde mejor antes de reemplazar la vigente. Es la forma de mejorar una política de crédito con evidencia y sin arriesgar toda la cartera.
¿uFlow procesa decisiones de crédito en lote (batch)?+
Sí. Además de decisiones en tiempo real por API, uFlow permite procesar grandes volúmenes en lote (batch): por ejemplo, re-evaluar una cartera completa o correr una política nueva sobre un archivo de solicitudes.
¿Puedo ejecutar código Python dentro del flujo de decisión?+
Sí. uFlow incluye un nodo de Python para lógica avanzada, transformaciones o cálculos a medida dentro del mismo flujo de decisión, sin salir del motor ni mantener servidores aparte.
¿uFlow entrena modelos de machine learning?+
No. uFlow ejecuta y gobierna modelos, no los entrena: tus data scientists siguen entrenando donde ya trabajan (su notebook, Python, la nube que usen) y uFlow pone ese modelo a decidir en producción. Es una decisión de diseño: no te obliga a migrar tu ciencia de datos y mantiene separado el desarrollo del modelo de su ejecución y control, que es lo que pide una buena gestión de riesgo de modelo.
¿Puedo usar mis propios modelos de scoring en uFlow?+
Sí. Llevas tu modelo del notebook a producción sin reescribirlo y sin mantener entornos propios de Python. Una vez adentro, queda versionado, se ejecuta dentro de la política junto a tus reglas, se monitorea con métricas y alertas de drift, y cada decisión que produce queda trazada y explicable.
¿Qué análisis se puede hacer dentro de la plataforma y qué no?+
Dentro: el dashboard de cada política muestra el volumen de transacciones, la tasa de aprobación y de rechazo y los principales motivos de rechazo, sin exportar ni procesar datos afuera. A eso se suman la simulación contra datos históricos (backtesting), champion/challenger, el re-scoring masivo en batch, el monitoreo con alertas de drift y el detalle del porqué de cada decisión. Fuera: el entrenamiento de modelos a medida y la analítica exploratoria profunda —cortes ad hoc, cohortes, tableros de BI—, que siguen en las herramientas de tu equipo. uFlow es la capa de decisión y su monitoreo, no un reemplazo de tu stack de ciencia de datos.
¿Puedo ver la tasa de aprobación de mi política en tiempo real?+
Sí. Cada política tiene su propio dashboard con el total de transacciones, cuántas se aprobaron y cuántas se rechazaron, con su tasa. El panel refleja las transacciones del día en curso (sin la última hora), pensado para detectar a tiempo un desvío después de un cambio de política.
¿Cómo sé por qué se rechazan las solicitudes de crédito?+
El dashboard agrupa los rechazos por motivo y muestra los principales con su cantidad de ocurrencias. Así ves si un solo criterio concentra la mayoría de los rechazos —por ejemplo una validación normativa o una regla de endeudamiento— y decides con datos si la política está bien calibrada o está dejando afuera clientes buenos.
¿Necesito exportar datos para analizar mis decisiones de crédito?+
No para el seguimiento operativo: el volumen, las tasas de aprobación y rechazo y los motivos principales se ven dentro de la plataforma, sin exportar ni procesar nada por fuera. Para análisis exploratorio profundo o entrenamiento de modelos sigues usando las herramientas de tu equipo de analítica.
¿El dashboard se adapta a cómo nombro mis variables?+
Sí. Se configura una vez por política: indicas qué variable guarda el estado de aprobación, qué valor representa un caso aprobado y en qué variable queda el motivo del rechazo. No hay que renombrar nada en tus flujos —el panel se adapta a tu nomenclatura, no al revés.
¿uFlow sirve para prevenir fraude?+
Sí, como capa de orquestación y decisión. uFlow no verifica biometría ni detecta deepfakes por sí mismo —eso lo hacen tus proveedores de identidad y antifraude—, pero los coordina: consulta a varios en paralelo, cruza sus señales con tus reglas, geolocalización y modelos, y decide en milisegundos aprobar, rechazar o derivar a revisión manual, con la traza de cada decisión.
¿Puedo derivar solicitudes sospechosas a revisión manual?+
Sí. Los nodos de decisión rutean cada caso a tres carriles: aprobación automática, rechazo automático y revisión manual. La franja gris —ni claramente legítima ni claramente fraudulenta— cae en revisión, con toda la evidencia lista para el analista, para que tu equipo mire solo los casos que lo ameritan.
Conversemos sobre tu proceso de decisión
Revisamos cómo decides hoy y te mostramos cómo se resolvería en el motor, con tus fuentes y tus políticas.