perivonexal - Tecnología Financiera

Casos de Estudio en Fintech

Análisis detallados de proyectos reales que transformaron el panorama de las herramientas financieras digitales durante 2024-2025

Análisis Predictivo

Automatización de Carteras de Inversión mediante IA

Duración 18 meses
Sector Gestión de Activos
Metodología Machine Learning

Este proyecto exploró cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar la gestión de carteras diversificadas. Durante el desarrollo, nos enfocamos en crear sistemas que pudieran adaptarse a las fluctuaciones del mercado sin intervención humana constante.

Análisis de Datos Históricos

Recopilación y procesamiento de 15 años de datos de mercado para entrenar los modelos predictivos

Desarrollo del Algoritmo

Implementación de redes neuronales capaces de identificar patrones en múltiples clases de activos

Pruebas en Entorno Controlado

Validación del sistema durante 8 meses con carteras simuladas antes del lanzamiento

73% Reducción en volatilidad
2.4x Mejora en diversificación
45min Tiempo de rebalanceo

Carmen Vázquez

Especialista en Algoritmos Financieros

Blockchain

Sistema de Pagos Descentralizados para PYMES

Implementación 12 meses
Usuarios Objetivo PYMES Europeas
Tecnología Smart Contracts

La necesidad de reducir costes de transacción para pequeñas empresas nos llevó a desarrollar una plataforma basada en tecnología blockchain. El reto principal fue crear una interfaz lo suficientemente simple para usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

  • Reducción del 65% en comisiones por transferencias internacionales
  • Tiempos de liquidación de 4 horas frente a los 3-5 días tradicionales
  • Trazabilidad completa de todas las transacciones sin intermediarios
  • Integración directa con sistemas contables existentes
  • Cumplimiento automático de regulaciones fiscales europeas
847 Empresas registradas
€2.3M Volumen mensual
99.7% Disponibilidad del sistema

Rocío Mendoza

Arquitecta de Sistemas Blockchain

Análisis de Riesgo

Modelo Predictivo para Evaluación Crediticia

Desarrollo 14 meses
Datos Procesados 2.8M registros
Precisión 94.2%

La evaluación tradicional de riesgo crediticio presentaba limitaciones significativas para perfiles no tradicionales. Desarrollamos un modelo que incorpora más de 150 variables alternativas, desde patrones de gasto hasta comportamiento en redes sociales profesionales.

  • Incorporación de datos de comportamiento digital y transaccional
  • Análisis de patrones de consumo en tiempo real
  • Evaluación de estabilidad laboral mediante fuentes alternativas
  • Detección temprana de señales de deterioro financiero
  • Personalización de ofertas crediticias según el perfil de riesgo
38% Reducción morosidad
156% Aumento aprobaciones
0.8s Tiempo respuesta
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