Política de cookies

GNOSS usa cookies, propias y de terceros, con finalidad principalmente técnica y necesaria para prestación de nuestros servicios y mostrarles contenido relevante. Más información en nuestra política de cookies.

ACEPTA para confirmar que has leído la información y aceptado su instalación. Puedes modificar la configuración de tu navegador.

INDUSTRIAS

Banca, Finanzas y Gestión de riesgos

Impulsamos la transformación digital del sector financiero con soluciones que convierten datos en conocimiento accionable.

Control operativo en mercados volátiles

Las instituciones financieras operan en un entorno de fragmentación de datos crónica y exigencias regulatorias en constante evolución. Nuestra plataforma despliega una infraestructura semántica que unifica la lógica del negocio con la ejecución técnica. Mediante una ontología dinámica basada en estándares RDF y OWL-DL, facultamos a las entidades para transformar datos aislados en una ventaja estratégica inmediata, permitiendo que la inteligencia artificial —potenciada por LLMs y razonamiento formal— actúe con precisión absoluta en la gestión del riesgo.

Factor diferencial

Factor

A diferencia de las soluciones de IA convencionales que dependen exclusivamente de la probabilidad, nuestra arquitectura se basa en la determinación lógica.

  1. Ontología como infraestructura: No es una capa de visualización; es el motor que define cómo su institución comprende el mundo.
  2. Agilidad estructural: El desarrollo semántico permite que la plataforma evolucione a la velocidad del mercado, permitiendo que los equipos de riesgos y tecnología hablen el mismo idioma.
  3. Seguridad y auditoría: Cada decisión tomada por la IA puede ser rastreada hasta su origen en la ontología, cumpliendo con los estándares más estrictos de gobernanza bancaria.

Core Offerings

Core Offerings

Vigilancia y mitigación de riesgo sistémico

La gestión de riesgos moderna fracasa no por falta de datos, sino por la incapacidad de conectarlos. Nuestra infraestructura de grafos de conocimiento permite:

  • Análisis de propagación en red: Modelar las dependencias de contraparte y la exposición cruzada en tiempo real.
  • Simulación de crisis: Ejecutar escenarios de estrés donde el motor de inferencia lógica deduce impactos de segundo y tercer orden que los modelos relacionales son incapaces de detectar.
  • Soberanía de decisión: Pasar de informes retrospectivos a una postura operativa proactiva.

Integridad y cumplimiento de capital (AML/KYC)

La lucha contra el crimen financiero requiere una comprensión profunda del contexto, no solo reglas aisladas.

  • Prospección semántica: Unir registros de transacciones, estructuras de propiedad y listas de sanciones en un único “tejido de verdad”.
  • IA de confianza (LLM + Ontology): Desplegar modelos lingüísticos que operan exclusivamente sobre la ontología corporativa, garantizando que cada alerta de cumplimiento sea explicable, auditable y libre de alucinaciones.
  • Evolución regulatoria ágil: Adaptar el modelo de datos a nuevos marcos normativos en días, no meses, mediante la reconfiguración de la capa ontológica con incidencia mínima en los sistemas de producción.

Optimización de tesorería y liquidez

Garantice la eficiencia del capital mediante una visión consolidada de la liquidez global.

  • Interoperabilidad total: Conectar sistemas legacy dispersos mediante un estándar RDF universal, eliminando los silos de información.
  • Razonamiento automatizado: Utilizar lógica OWL-DL para identificar ineficiencias en el despliegue de capital y optimizar el balance conforme a restricciones lógicas y legales complejas.