Nuestra Historia de Innovación
Desde 2018, hemos revolucionado las finanzas personales mediante algoritmos de aprendizaje automático que comprenden verdaderamente las necesidades individuales de cada usuario.
Metodología Evolutiva
Nuestro enfoque combina investigación académica rigurosa con aplicación práctica, creando soluciones que se adaptan constantemente a los patrones financieros cambiantes de nuestros usuarios.
Fundación y Investigación Inicial
Comenzamos con un equipo de tres investigadores en Cartago, enfocándonos en algoritmos de clustering para segmentar comportamientos financieros. Nuestros primeros modelos analizaron más de 50,000 transacciones bancarias colombianas.
Desarrollo de Algoritmos Predictivos
Implementamos redes neuronales recurrentes (LSTM) para predecir patrones de gasto personal. Durante la pandemia, nuestros modelos se adaptaron automáticamente a los cambios drásticos en hábitos de consumo, manteniendo precisión del 89%.
Personalización Avanzada
Lanzamos nuestro sistema de recomendaciones híbridas que combina filtrado colaborativo con análisis de contexto temporal. Cada usuario recibe sugerencias únicas basadas en más de 200 variables financieras y comportamentales.
Enfoque de Investigación Aplicada
Nuestro laboratorio en Valle del Cauca combina técnicas de aprendizaje profundo con economía conductual para crear modelos que no solo predicen, sino que comprenden el 'por qué' detrás de cada decisión financiera.
- Modelos de atención temporal que capturan estacionalidad en gastos familiares colombianos
- Algoritmos de detección de anomalías que identifican oportunidades de ahorro ocultas
- Sistema de retroalimentación continua que mejora las recomendaciones con cada interacción
- Integración de datos macroeconómicos locales para contextualizar decisiones personales
En 2024, publicamos tres artículos en revistas internacionales sobre la aplicación de transformers en finanzas personales, estableciendo nuevos estándares para la industria latinoamericana.
Ventajas Competitivas
Lo que nos distingue en el ecosistema fintech latinoamericano no son solo nuestros algoritmos, sino nuestra comprensión profunda del comportamiento financiero regional.
Adaptación Cultural
Nuestros modelos incorporan patrones específicos del mercado colombiano: desde ciclos de pago quincenal hasta gastos estacionales como diciembre y mitad de año, creando recomendaciones verdaderamente localizadas.
Aprendizaje Continuo
Cada transacción alimenta nuestros algoritmos de aprendizaje por refuerzo. El sistema no solo aprende qué funciona, sino que evoluciona con los cambios en hábitos financieros de cada usuario individual.
Transparencia Algorítmica
A diferencia de las "cajas negras" tradicionales, nuestros usuarios pueden entender exactamente por qué reciben cada recomendación, fomentando confianza y mejores decisiones financieras a largo plazo.