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Arquitectura de IA Privada

IA Privada para Bancos y Entidades Financieras

Modelos de IA que cumplen con la SFC y la Ley 1581, porque corren en tu infraestructura y los datos de clientes nunca salen de la entidad.

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Transferencia Externa
Datos de clientes y consultas permanecen completamente internos
SFC
Cumplimiento
Sin tercerización de procesamiento de datos a proveedores de IA
RAG
Conocimiento Interno
Modelo conectado a bases documentales internas
Auditoría
Cada Consulta
Cada interacción con la IA registrada y trazable

Las entidades financieras en Colombia tienen potencial de IA en procesos internos, procesamiento documental y atención al cliente, pero cada API de IA pública es un problema regulatorio. Enviar datos de clientes a OpenAI o Microsoft vulnera los requisitos de la SFC sobre confidencialidad y control de datos. La IA privada elimina este conflicto.

Los desafíos más frecuentes

1

El uso de IA en la entidad choca con los requisitos de la SFC

La normativa de la SFC exige que las entidades mantengan control sobre su infraestructura de TI y el procesamiento de datos de clientes. El uso de IA pública para datos financieros no está aprobado legalmente en la mayoría de las entidades, y está ocurriendo de todas formas.

2

Automatizar procesos internos con IA sin exponer datos al exterior

Procesamiento de solicitudes de crédito, revisión documental, consulta de políticas internas: todos casos de uso que la IA puede acelerar masivamente, si los datos no salen de la entidad.

3

Cumplir Ley 1581 con proveedores de IA pública es estructuralmente difícil

Incluso con contratos de protección de datos con Microsoft o Google, demostrar que datos personales se procesan exclusivamente en Colombia y que no se usan para entrenamiento de modelos es complejo con IA pública.

El enfoque de CCsolutions

CCsolutions implementa modelos de IA en tu infraestructura, on-premises, en tu segmento de nube privada o en un servidor dedicado en un datacenter colombiano de tu elección. Los datos de clientes no salen de la infraestructura.

Los casos de uso más comunes en entidades financieras colombianas: búsqueda inteligente en políticas internas y manuales de cumplimiento via RAG, apoyo en decisiones de crédito mediante análisis estructurado de datos, resumen automatizado de expedientes de crédito y documentos contractuales.

La operación corre en Kubernetes, mantenible, escalable, con el mismo monitoreo y los mismos trails de auditoría que el resto de tu infraestructura. El modelo es parte de tu TI, no un servicio externo.

Tecnologías

Llama 3 Mistral vLLM RAG Kubernetes GPU Nodes HashiCorp Vault Audit Logging

Preguntas frecuentes

¿El sistema de IA privada cuenta como tercerización de TI según la SFC?

No, si el sistema opera on-premises o en infraestructura controlada por la entidad. CCsolutions puede construir y transferir el sistema o asumirlo en operación administrada, con contrato de servicio alineado a las circulares externas de la SFC.

¿Puede el modelo manejar documentos confidenciales de la entidad?

Sí. Via RAG, los documentos internos se indexan y quedan accesibles para la IA sin que los datos salgan del sistema. Los permisos de acceso por documento se mantienen.

¿Tienen experiencia implementando en entidades financieras colombianas?

Sí. Conocemos el marco regulatorio de la SFC, incluyendo las circulares externas sobre riesgo operativo y gestión de TI.

¿Listo para empezar?

Analizamos tu situación de forma gratuita y mostramos qué es posible en tu caso específico.

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