En el ecosistema financiero actual, el risk modeling no es un proceso estático. Los modelos deben ser sometidos a ciclos continuos de "Backtesting" y revisiones de desempeño que detecten desviaciones antes de que se conviertan en pérdidas operativas o de capital.
Nuestra metodología en Maya Data Intelligence se centra en la transparencia del algoritmo. Evitamos las "cajas negras" en favor de modelos interpretables que permitan a los directivos financieros entender no solo el resultado, sino los conductores fundamentales del riesgo en su balance.
Foco en Argentina
Adaptamos parámetros para contextos de alta volatilidad y liquidez restringida.
Escalabilidad Operativa
Modelos diseñados para integrarse con sistemas CORE existentes mediante APIs eficientes.