Caso de Estudio
Una fintech de evaluación de riesgo para bancos estaba perdiendo tiempo y precisión por un problema fácil de subestimar: la gestión manual de todo su ciclo de evaluación. Crear el assessment, dar de alta al banco, configurar el setup y sacar los reportes de BI significaba copiar y pegar datos entre sistemas, sin ningún proceso automatizado de por medio. Los despliegues de backend y frontend tampoco tenían un flujo fijo, y cuando aparecía una inconsistencia en los cálculos de riesgo, nadie la detectaba hasta que ya había afectado algo. A medida que la empresa sumaba más bancos como clientes, ese proceso no solo se volvía más lento — se volvía más riesgoso.
Renaiss diseñó una arquitectura orientada a eventos sobre AWS que automatizó el ciclo completo de evaluación de riesgo, de punta a punta. Un tópico interno en Amazon SNS orquesta las operaciones críticas de la plataforma, y handlers en Java resuelven cada proceso que antes era manual —alta de assessments, cierre, creación de clientes, setup— apenas se publica un mensaje. Esta arquitectura desacopla la lógica de negocio de la intervención manual y deja el sistema listo para integrarse con otros sistemas más adelante.
En paralelo, se automatizaron los despliegues de backend y frontend con pipelines dedicados y un flujo de build estandarizado en Maven, se reforzó la validación de archivos con Lambda y Fargate corriendo de forma independiente del backend principal, y se corrigieron las inconsistencias en las fórmulas de cálculo de riesgo con verificación de control en cada cambio. Del lado del intercambio de información con los bancos, se reforzó la infraestructura SFTP existente y se automatizó con Python la creación de usuarios y llaves criptográficas.
La automatización eliminó por completo el trabajo manual entre sistemas. Los procesos que antes tomaban tiempo del equipo ahora se resuelven en minutos, con mucho menos riesgo de que un error llegue a datos financieros sensibles. Los despliegues se volvieron predecibles y dejaron de generar caídas por error humano. La confiabilidad de los datos de riesgo mejoró de forma sostenida, gracias a una validación que corrige de forma proactiva en lugar de esperar a que algo falle. Y todo esto se construyó sin pausar la operación: gran parte del trabajo se hizo sobre un sistema que ya estaba en producción, con bancos usándolo activamente.
La automatización de punta a punta reemplazó un proceso que consumía tiempo del equipo y generaba errores en cada paso.
Pipelines automatizados eliminaron las caídas del sistema causadas por errores humanos en el proceso de despliegue.
La validación proactiva corrige inconsistencias en los cálculos de riesgo antes de que lleguen a un reporte de negocio.
Cada operación queda registrada, cumpliendo con los estándares de auditoría que exige el sector financiero.
El sistema se actualizó mientras bancos reales lo usaban activamente, sin interrumpir el servicio en ningún momento.
La arquitectura orientada a eventos deja a la empresa preparada para sumar más bancos sin rehacer la base tecnológica.
Diagnóstico y relevamiento
Auditamos el ciclo completo de evaluación de riesgo, los despliegues manuales y los procesos de validación existentes para identificar dónde se originaban los errores y qué necesitaba resolver la nueva arquitectura.
Arquitectura orientada a eventos
Implementamos un tópico interno con AWS SNS que orquesta las operaciones críticas de la plataforma, con handlers en Java que ejecutan cada proceso al recibir el mensaje correspondiente.
Automatización de despliegues
Construimos pipelines de backend y frontend con un flujo de build multi-módulo en Maven que respeta un orden estricto de dependencias.
Confiabilidad de datos
Mejoramos la arquitectura de validación de archivos y corregimos las fórmulas de cálculo de riesgo, verificando cada cambio con consultas de control antes y después de aplicarlo.
Intercambio seguro e integración
Reforzamos la infraestructura SFTP existente sobre AWS Transfer Family y automatizamos con Python el onboarding de bancos nuevos.
Dashboards y traspaso
Sumamos indicadores clave a los tableros de BI construidos sobre Athena y QuickSight, y dejamos un sistema que el equipo del cliente puede monitorear y extender de forma autónoma.
Trabajamos sobre todo con bancos y empresas del mercado de capitales en proyectos de modernización tecnológica: infraestructura, sistemas core e incorporación de IA a procesos reales. También tomamos proyectos de otros sectores cuando la exigencia técnica es la misma — varios de los casos de esta sección lo son. En todos los casos, entramos como equipo técnico senior embebido, no como una mesa de soporte tercerizada.
Tenemos base en Rosario, Argentina, y trabajamos con clientes en toda Latinoamérica. Eso significa conocimiento directo del contexto regulatorio y operativo de la región — por ejemplo la normativa del BCRA para fintechs argentinas — y coordinación en el mismo huso horario, sin la fricción de trabajar con un equipo a 10 horas de diferencia.
Nuestro trabajo está en la intersección de infraestructura cloud, arquitectura de aplicaciones e IA: diseño de arquitectura cloud-native, automatización de infraestructura, plataformas, pipelines de datos e integración de GenAI. No hacemos soporte cloud genérico — construimos y operamos sistemas que necesitan escalar.
Nuestra mayor profundidad es en AWS. También trabajamos con Azure y GCP según el stack que ya tenga el cliente — el objetivo siempre es adaptarnos a tu entorno, no imponer un proveedor.
Sí — es uno de los problemas en los que más trabajamos. Modernizar una aplicación suele implicar alguna combinación de: separar un monolito en servicios, migrar a infraestructura cloud-native, reemplazar dependencias obsoletas o mejorar el pipeline de CI/CD para que el equipo entregue más rápido. Siempre arrancamos con un diagnóstico técnico antes de recomendar un camino.
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