Resumen ejecutivo:
Financiera Efectiva, parte del Grupo EFE y supervisada por la SBS, es especialista en atender préstamos de consumo del sector emergente y líder en bancarización con más de 3.5 Millones de créditos otorgados.
El desafío a resolver
El proceso de verificación de identidad dependía de comprobaciones manuales sin biometría, lo que generaba demoras en la aprobación de créditos, exposición a suplantaciones, riesgos de incumplimiento regulatorio y una mala experiencia de usuario. Ante un crecimiento proyectado a cientos de miles de validaciones mensuales, y la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos (Big Data) que no podían ser gestionados con recursos on-premise por sus limitaciones de capacidad y cómputo, Financiera Efectiva requería una solución segura y escalable.
Solución propuesta
Morris & Opazo, como socio especialista en datos y analítica, propuso desplegar una infraestructura mediante clústeres optimizados en EMR que, gracias a la computación distribuida y escalable, permite procesar grandes volúmenes de datos en menor tiempo. Se implementó una plataforma de autenticación biométrica integrada con la API de RENIEC utilizando Amazon Rekognition para la validación facial. AWS Lambda y API Gateway exponen el servicio, mientras que Step Functions orquesta todo el flujo —desde la creación y finalización de los clústeres hasta la automatización de cada paso— optimizando costos y eficiencia. Además, Amazon S3 almacena la evidencia y genera PDFs, se aplicaron prácticas avanzadas de seguridad (TLS 1.2, JWT y cifrado con AWS KMS) y se habilitó un portal backoffice integrado con Azure AD.
Beneficios:
El uso de tecnologías cloud permitió a la organización acceder a capacidades de cómputo que no serían posibles en entornos locales, procesar grandes volúmenes de información en solo unas horas gracias a la computación paralela y pagar únicamente por el uso de los recursos, desplegándolos solo cuando se requieren. Como resultado, el tiempo de verificación se redujo de minutos a segundos, posibilitando realizar hasta 850 000 validaciones mensuales sin aumentar personal. A su vez, se disminuyó el fraude por suplantación, se fortaleció el cumplimiento de KYC/AML y mejoró la experiencia del cliente al eliminar pasos manuales. Con un consumo mensual estimado de ~USD 806,42 (un ARR cercano a 10 000 USD), la inversión se compensa con menores costos operativos y mayores ingresos gracias a la agilización en la aprobación de créditos.
Tecnologías usadas:
Algunos de los servicios de AWS utilizados fueron:
Amazon Rekognition, AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon S3, AWS KMS, Amazon Cognito
Resultados:
Logró procesar un volumen alto de información en tan solo unos minutos y con unos costos acotados y predecibles por lotes de datos mensuales.
Diagrama referencial de solución:
