Contexto y restricciones
Bancor es el Banco de Córdoba, un banco provincial. Su plataforma digital es un entorno de producción regulado: todo lo que se le agrega tiene que cumplir los requisitos de seguridad, compliance y auditoría del banco antes de llegar a un empleado o a un cliente.
En lugar de correr experimentos al costado de esa plataforma, el banco montó una capacidad de ingeniería de IA adentro. Caramel provee ese equipo: ingenieros senior embebidos con la gente del banco, trabajando sobre sus sistemas y sus datos.
La decisión de arquitectura
Los agentes y las herramientas LLM se construyen dentro de la plataforma y conectados al conocimiento y a los sistemas del banco, no como un asistente aparte. La generación aumentada por recuperación (RAG) apoya cada respuesta en la documentación propia del banco, y los componentes corren en producción, no en un sandbox.
El razonamiento es el que aplicamos en todos lados: la automatización y el soporte a la decisión sólo rinden cuando actúan sobre los sistemas que la organización ya opera. Un asistente al costado de la plataforma agrega un canal; un equipo de ingeniería adentro agrega capacidades.
Qué ganó el cliente
- Procesos críticos automatizados dentro de la plataforma del banco.
- RAG corriendo en producción bancaria, apoyado en la documentación propia del banco.
Stack
- LLM Integration
- AI Agents
- Python
- NLP
- Azure