El motor de decisiones 100% web, cloud y NoCode más flexible

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.

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.

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.

Sí. Puedes implementar modelos de inteligencia artificial entrenados en Python directamente en tus flujos de decisión, sin mantener entornos propios.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.