Artículos
Estrategia de riesgo crediticio en microcréditos
Los prestamistas de microcréditos se enfrentan a riesgos crediticios específicos que requieren una estrategia operativa y enfocada para reducir la probabilidad de impago y mejorar el reembolso. Este artículo define cuatro grupos de riesgo principales (negocio, país, sector y prestatario) y propone controles prácticos: análisis crediticio estructurado, garantías personales y colateral, límites de LTV y plazo, precios basados en riesgo, revisiones de cartera, provisiones, cobranzas y uso selectivo de datos alternativos. También muestra cómo codificar estas políticas como lógica de decisión auditable.
Canvas Fingerprinting: Un método silencioso para rastrear usuarios en línea
Canvas fingerprinting utiliza el elemento canvas de HTML5 para generar un identificador de dispositivo repetible basado en cómo un navegador renderiza gráficos. Este artículo explica cómo funciona la técnica, su papel en el device fingerprinting entre sitios, sus límites prácticos y los métodos de suplantación más comunes.
Los beneficios de usar un motor de decisiones SaaS frente a una hoja de cálculo
Las hojas de cálculo funcionan para decisiones sencillas. Empiezan a fallar cuando las reglas crecen, los datos cambian rápido y los equipos necesitan una lógica repetible que puedan auditar y actualizar sin trabajo manual. Este artículo explica por qué un motor de decisiones SaaS es una mejor opción, desde la automatización y los cambios de reglas en tiempo real hasta la gestión de una lógica de decisión más compleja.
6 razones para usar un motor de reglas en lugar de código Python
Mantener la lógica de decisión en Python puede funcionar al principio. Este artículo describe 6 razones para usar un motor de reglas en lugar de código Python, incluidas el mantenimiento, la consistencia, la adaptabilidad, la colaboración y la integración.
Mejorar la seguridad de inicio de sesión con un motor de reglas
Este artículo explica cómo un motor de reglas utiliza lógica de decisión para detectar toma de cuentas y ataques de bots. Cubre la autenticación escalonada, incluyendo OTP y otros desafíos, la integración con PST y ejemplos prácticos de reglas que puedes implementar para bloquear rápidamente inicios de sesión sospechosos.
Externalización vs. internalización del cobro de deudas: consideraciones clave e impactos potenciales
Elegir entre internalizar y externalizar el cobro de deudas se reduce a control, coste, experiencia y riesgo. Este artículo desglosa las principales compensaciones, desde el tipo de deuda y la economía de recuperación hasta el impacto en la marca y la flexibilidad operativa, para que puedas decidir qué enfoque se adapta a tu negocio.
Modelos de operaciones antifraude
Elegir un modelo antifraude empieza con 2 preguntas: cuánto control quieres y cuánta experiencia en fraude tienes internamente. Este artículo compara los enfoques externalizado, híbrido e interno, y muestra dónde encaja cada modelo en las operaciones de eCommerce.
La emocionante evolución del fingerprinting del navegador
El fingerprinting del navegador va mucho más allá de las cookies. Este artículo sigue cómo evolucionaron los métodos desde los identificadores básicos del navegador hasta el fingerprinting basado en canvas, WebGL y dispositivos, y por qué cada paso cambió el equilibrio entre detección, privacidad y prevención del fraude.
Cómo configurar el proceso de aprobación de crédito
Este artículo explica cómo configurar un proceso de aprobación de crédito de 8 pasos, desde la solicitud hasta el desembolso, y cómo cada etapa debe respaldar una lógica de decisión automatizada y auditable. Cubre verificación, consultas de crédito, underwriting, resultados de aprobación, documentación y desembolso, y señala que los pasos varían según la finalidad del préstamo.
Cómo probar correctamente una tabla de decisión
Empieza por definir el propósito de la tabla. Luego itera. Elabora casos de prueba a partir de cada condición y acción, ejecútalos, verifica los resultados y refina la lógica de decisión hasta que funcione de forma predecible. Usa conjuntos de datos sintéticos y rangos de valores válidos cuando los resultados faltantes sean aceptables, o recurre a pruebas exhaustivas de casos límite, manualmente o con una herramienta, cuando la tabla deba devolver siempre un resultado.