casos de uso · Verificación KYC
Dar de alta a un cliente es leer un DNI, una escritura, una factura de suministro y un formulario, y comprobar que los cuatro concuerdan. Es trabajo documental, es el cuello de botella de toda apertura de cuenta y va sobre los documentos que menos quieres mandar a ningún sitio.
cómo funciona
Tres pasos, con el componente que hace el trabajo en cada uno.
paso 01
gemma-4-26b Un modelo multimodal lee la foto del DNI, la escritura escaneada y la foto de móvil de una factura, y devuelve campos estructurados. Sin etapa de OCR aparte que ajustar y con las entradas incómodas que los clientes mandan de verdad resueltas como llegan.
paso 02
deepseek-v4-flash Nombre contra nombre, domicilio contra domicilio, sociedad contra la persona que dice representarla, fechas contra validez. La mayoría de expedientes concuerdan y pasan. El valor está en detectar con fiabilidad los que no.
paso 03
review queue Un expediente marcado llega con la discrepancia señalada y los dos valores uno al lado del otro, así la revisión es una decisión y no una búsqueda. Nada se aprueba ni se rechaza sin una persona, porque esa decisión está regulada y es suya.
drop-in
Apunta el SDK de OpenAI, o LangChain, LlamaIndex, el pipeline que ya tengas, a Helmcode. Mismas llamadas, mismas formas, modelos privados en infraestructura de la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # 1 · read the ID, the deed and the bill as images fields = client.chat.completions.create( model="gemma-4-26b", messages=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": RETURN_JSON}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": scan}}, ], }], response_format={"type": "json_object"}, ) # 2 · cross-check against the form, flag what disagrees mismatches = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[{ "role": "user", "content": fields + form, }], )
por qué aquí
Lo que cambia al ejecutarlo sobre modelos abiertos en infraestructura que controlas.
Una carpeta de fotos de DNI es el objetivo más atractivo de todos tus sistemas. Inferencia solo en la UE con cero logs la mantiene fuera de un tercero y el despliegue on-premise la mantiene dentro de la red en la que ya está.
Una campaña o un lanzamiento multiplican la cola durante quince días y luego baja. La tarifa plana absorbe el pico sin una conversación de presupuesto y sin que la cola sea el motivo de que la campaña rinda menos.
Esto es la comprobación documental, no el screening de sanciones y PEP. Eso son problemas de cotejo contra listas, hay proveedores dedicados que lo hacen bien y no vamos a fingir lo contrario. Esto va antes y les entrega el dato limpio.
sectores
Los sectores donde este caso tiene tracción, cada uno con su página y su normativa.
// faq
Lo que preguntan los equipos de alta y de compliance antes de que un modelo lea un documento de identidad.
La parte de screening no y probablemente tampoco las comprobaciones de vida y de autenticidad documental, que son un campo especializado. Sustituye la lectura y el contraste manuales que hay alrededor, que es donde normalmente se van los días.
Puede notar que algo es inconsistente: una tipografía que no corresponde, una fecha que no puede ser, un campo que contradice otro documento. No es una comprobación forense de autenticidad y usarlo como tal sería el modo equivocado de usarlo.
Mantén a una persona en la decisión. Más allá de la normativa de prevención de blanqueo que rige quién puede aprobar a un cliente, una decisión automatizada con efectos jurídicos sobre alguien mete en juego el artículo 22 del RGPD. El diseño sensato es un modelo que prepara el expediente y una persona que lo firma.
// empezar
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.
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