AIBeta

PayDetect

Motor híbrido ML + LLM para detección de fraude en tiempo real

Fraude detectado con ML clásico (XGBoost) para volumen + LLM (Claude / Bedrock) para casos ambiguos. Tiering automático por sensibilidad (fail-closed), budget por operador, y prompts versionados con guardrails.

Tiering hit

72%

En Haiku (más barato). Solo 28% escala a Sonnet/Opus.

Latencia

<2 s p95

Tier 1 (Haiku). Tier 2/3 más lento.

Cost per case

~$0.008 USD

Promedio con tiering.

Guardrails

100%

PII sensible bloqueado antes del prompt.

Casos de uso

Problemas concretos que PayDetect resuelve.

Fraud analyst assistant

Problema

Tu analista revisa 200 alertas/día y le toma 5 min cada una.

Solución

PayDetect resume el caso, sugiere hipótesis, y genera reporte. El analista solo confirma.

Chargeback dispute prep

Problema

Cada dispute requiere armar evidencia de KYC + audit + histórico.

Solución

LLM lee el reason_code, arma el evidence package, y sugiere argumento ganador.

Real-time risk enrichment

Problema

Necesitas señal de riesgo sobre transacciones exóticas sin regla previa.

Solución

LLM analiza el patrón + histórico del usuario y devuelve risk factors explicables.

Cómo funciona

Arquitectura simplificada. Los detalles técnicos completos viven en el hub de developers.

Caso → PayDetect
  → Fast-path (ML/XGBoost) — 72% resuelto acá
  → Escala a LLM Tier 1 (Haiku) si score ambiguo
  → Tier 2 (Sonnet) si Tier 1 no suficiente
  → Tier 3 (Opus) para casos complejos
Guardrails inspeccionan cada prompt antes de salir.

Qué incluye

Híbrido ML + LLM

Modelo rápido primero, LLM solo cuando aporta valor.

Fail-closed por sensibilidad

PII sensible nunca sale de tu VPC. Guardrails duros.

Budget per tenant

Cuota controlada. Degradación grácil sin inventar.

Tiering dinámico

Haiku → Sonnet → Opus según urgencia y budget.

Sneak peek técnico

Un vistazo a cómo se integra. Docs completas con ejemplos multi-lenguaje en el hub de developers.

bashsneak peek

curl -X POST https://api-detect.paybridge.com.mx/v1/analyze \
  -H "X-API-Key: $PAYDETECT_KEY" \
  -d '{
    "case_id": "case_abc",
    "context": {
      "user_history": "...",
      "transaction": {...},
      "alerts": ["velocity_high", "new_device"]
    }
  }'
# Response: { "verdict": "suspicious", "confidence": 0.87, "factors": [...] }

Sandbox: https://sandbox-api-detect.paybridge.com.mx/v1

Producción: https://api-detect.paybridge.com.mx/v1

Diferenciadores

ML + LLM tiering
Fail-closed
Budget per tenant
Prompts versionados

Preguntas frecuentes

¿Se puede desactivar el LLM?: Sí. Solo-ML es una config válida — costo bajo, latencia baja, sin LLM.
¿Qué modelos usa?: Claude en AWS Bedrock (Haiku / Sonnet / Opus). Fallback a modelos open-weight en VPC si compliance lo requiere.
¿Cómo protege PII?: Guardrails de sensibilidad — datos SENSITIVE_PII (CURP, CLABE completa, etc.) nunca llegan al LLM. Solo hashes/máscaras.
¿Tiene feedback loop?: Sí. El analista marca cada respuesta útil/no útil, y eso alimenta el fine-tuning y el reranking.

Prueba PayDetect

Docs completas con endpoints, ejemplos y sandbox pre-cargado en el hub técnico. O habla con nuestro equipo para un demo guiado.

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