PayTrust
Risk API + identity graph para detectar anillos de mulas
Risk API que analiza cada transacción contra un identity graph cross-transacción. Detecta anillos multicuenta, nombres que no coinciden, y patrones de mula típicos que las reglas tradicionales pasan por alto. Fail-safe: nunca bloquea automáticamente sin tu autorización.
Casos de uso
Problemas concretos que PayTrust resuelve.
Anillos de cuentas mueven dinero entre sí para lavar bonos.
Identity graph los detecta por CLABE compartida, nombre similar, o patrón de retiros coordinados.
Usuarios crean múltiples cuentas para reclamar el mismo beneficio.
Detección de identidad-duplicada por CURP, teléfono, IP, huella de dispositivo.
Vendedores fantasma con documentos válidos pero patrones sospechosos.
Score de riesgo por transacción + rings de vendedores relacionados.
Cómo funciona
Arquitectura simplificada. Los detalles técnicos completos viven en el hub de developers.
Transacción → PayTrust API → Identity graph query
→ Reglas + Feature store
→ Score (0-100) + factores explicables
↘ Solo marca en tu ledger (no bloquea)Qué incluye
Detecta redes de cuentas que operan como una sola.
Compara titular vs contraparte, detecta cesión de cuenta.
Nunca bloquea automáticamente; tu operador decide con evidencia.
30+ features listas, agrega las tuyas sin retraining.
Sneak peek técnico
Un vistazo a cómo se integra. Docs completas con ejemplos multi-lenguaje en el hub de developers.
curl -X POST https://api-trust.paybridge.com.mx/v1/score \
-H "X-API-Key: $PAYTRUST_KEY" \
-d '{
"tx_id": "tx_abc",
"user_id": "usr_123",
"amount": 5000,
"counterparty_name": "MARIA LOPEZ",
"counterparty_clabe": "012345678901234567"
}'
# Response: { "score": 82, "factors": ["name_mismatch", "new_clabe"] }https://sandbox-api-trust.paybridge.com.mx/v1https://api-trust.paybridge.com.mx/v1Diferenciadores
- Identity graph
- Anillos + mulas
- Name-match
- Config mutable en vivo
Preguntas frecuentes
- ¿Es solo-marca o bloqueante?
- Solo-marca por default. Tu operador decide. Puedes activar bloqueo automático por score threshold desde config si lo prefieres.
- ¿Qué datos necesita?
- Mínimos: user_id, transaction_id, amount, counterparty_name. Opcionales: IP, dispositivo, CLABE — mientras más, mejor precisión.
- ¿Comparte datos entre tenants?
- No sin tu consentimiento explícito. Si activas PayNetwork, contribuye señales anonimizadas (k-anonymity K=2).
- ¿Cómo se entrena el modelo?
- Reglas + feature store hoy. XGBoost + retraining con feedback loop en roadmap Q4.
Docs completas con endpoints, ejemplos y sandbox pre-cargado en el hub técnico. O habla con nuestro equipo para un demo guiado.