Optimización de decisiones

Modelos predictivos para transformar sus flujos de datos en decisiones mensurables

Scrizena analiza continuamente los indicadores operativos y de mercado y luego proporciona recomendaciones clasificadas por nivel de riesgo. Cada actuación se publica diariamente.

Accede al panel de control Analizar el rendimiento

+4,8%

Rentabilidad neta acumulada (30 días)

91,2%

Precisión de los modelos activos.

24h

Frecuencia de publicación de informes

Metodología

Del flujo de datos sin procesar a recomendaciones prácticas

El procesamiento analítico sigue una cadena fija y auditable. Ningún paso está oculto para el usuario final.

Ingestión

Los datos de mercado, operativos y de transacciones se recopilan continuamente a través de conectores API dedicados.
Estandarización

Los datos sin procesar se limpian, estructuran y se les marca la hora antes de cualquier cálculo.
Modelado

Los modelos predictivos estiman la probabilidad de cada escenario y su nivel de riesgo asociado.
Restitución

Las recomendaciones se priorizan, se documentan y luego se entregan al panel de usuario.

Arquitectura de tres capas

El proceso analítico se basa en tres capas independientes: recaudación, cálculo y restitución. Esta separación permite aislar un único fallo sin interrumpir todo el sistema. Cada capa registra sus propios registros de ejecución, que se pueden ver desde el módulo de auditoría.

Conectores API REST y FIX
Exportación programable en CSV y JSON
Compatibilidad con los principales brokers y ERP.
Autenticación de dos factores para acceso compartido

Motor de decisiones

Cuatro módulos para cubrir todo el ciclo de toma de decisiones

Cada módulo funciona de forma autónoma y puede activarse o desactivarse según el perfil de riesgo definido.

Pronóstico

Módulo de análisis predictivo

Evalúa varios escenarios de mercado a partir de series de tiempo largas e identifica correlaciones significativas entre variables.

Riesgo

Panel de evaluación de riesgos

Muestra la exposición por categoría de activos e informa los umbrales de tolerancia excedidos según el perfil definido.

Alerta

Sistema de alerta en tiempo real

Notifica cualquier discrepancia significativa entre el pronóstico y los datos observados, en menos de un minuto.

Informes

Motor de informes automatizado

Genera un informe diario estructurado sin intervención manual, archivado para su posterior consulta.

Protocolo de transparencia

Un informe de desempeño publicado todos los días, sin excepción.

La estructura del informe sigue siendo la misma de un día para otro. Ningún dato se modifica después de la publicación.

Ejemplo de estructura de informe diario
Fecha	Cartera	Rendimiento diario	Desviación versus pronóstico	Estado
12/03	Acciones - Modelo A	+0,31%	-0,02 puntos	Cumple
12/03	Bono — Modelo B	+0,08%	-0,05 puntos	Cumple
12/03	Diversificado - Modelo C	-0,12%	+0,18 puntos	Bajo vigilancia

Las columnas y el formato son fijos. Sólo los valores varían de un día a otro.

Trazabilidad total

Cada decisión se registra con su marca de tiempo, la versión del modelo utilizado y el estado exacto de los datos de entrada. Este historial permanece visible en cualquier momento.

Normas de auditoría

El método de cálculo permanece estable en el tiempo y puede extraerse para un control independiente. Los informes archivados nunca se modifican retroactivamente.

Funcionamiento interno

Una infraestructura diseñada para funcionar sin supervisión continua

Los modelos se ejecutan en segundo plano, independientemente de la presencia del usuario. Los parámetros de riesgo, una vez definidos, se aplican automáticamente a cada nuevo ciclo de cálculo. No se requiere ninguna acción manual para mantener los informes publicados.

Scrizena: infraestructura de informes y procesamiento analítico

Casos de uso

Tres contextos de aplicación concretos

Un mismo motor de decisión se adapta a diferentes objetivos en función de los datos transmitidos.

Análisis de los mercados financieros.

Los modelos evalúan la volatilidad y la correlación entre clases de activos para ajustar la exposición de una cartera según un umbral de riesgo fijado de antemano. Las recomendaciones se transmiten antes de la apertura de las sesiones correspondientes.

Frecuencia de cálculo: Datos de mercado continuos y en streaming
Indicador monitoreado: Exposición por clase de activo
Salir: Recomendación de asignación clasificada por riesgo

Eficiencia operativa

Los datos operativos (plazos, costos, tasas de error) se comparan con puntos de referencia históricos para identificar discrepancias persistentes. El sistema informa de los procesos cuya deriva supera el umbral configurado.

Frecuencia de cálculo: Diariamente, en base a datos consolidados
Indicador monitoreado: Brecha operativa versus referencia
Salir: Informe de anomalías clasificado por gravedad.

Previsión de crecimiento estratégico

Los modelos proyectan múltiples trayectorias de crecimiento basadas en datos históricos de ingresos y costos. Cada trayectoria va acompañada de un intervalo de confianza, actualizado con cada nuevo ciclo de datos.

Frecuencia de cálculo: Mensual, con actualización provisional
Indicador monitoreado: Trayectoria de ingresos proyectada
Salir: Escenarios clasificados con intervalo de confianza

Acceda al panel y vea el primer informe de rendimiento tan pronto como se publique

La implementación comienza con la definición de su perfil de riesgo, seguido de la activación de los modelos correspondientes.

Accede al panel de control

Puesta en servicio dentro de las 48 horas hábiles siguientes a la validación del perfil de riesgo.