Sardine named a Leader in The Forrester Wave™: Financial Crime Management Solutions, Q3 2026

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Colaboración en el trabajo remoto: El hackatón de Sardine

Kazuki Nishiura
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Colaboración en el trabajo remoto: El hackatón de Sardine
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Este año, Sardine celebró su primer hackatón interno.

Aquí van algunas estadísticas rápidas

  • 49 personas de 7 países participaron 🌎
  • 2 personas crearon un PR por primera vez 🎉
  • ¡20 proyectos! 🚀

Fue un hackatón exitoso que produjo muchas ideas que ya hemos lanzado o que estamos lanzando a nuestros clientes en las próximas semanas.

Fue un hackatón totalmente remoto de 2 días. Participaron 20 equipos y cada uno tuvo 4 minutos para presentar sus ideas junto con demos. Nuestros jueces, así como el público, votaron por las soluciones favoritas según cuatro criterios: creatividad, impacto en el negocio, presentación e implementación. Los ganadores recibieron excelentes premios usando los servicios de nuestros clientes: tarjetas de regalo de raise.com, criptomonedas de coinbase o blockchain.com, y una billetera ledger nanoX.

Presentamos a los jueces

Siempre preferimos construir cosas junto a nuestros clientes. Esta vez, invitamos a algunos de nuestros clientes como jueces de nuestro hackatón.

Ilan Zimmer - Director, Payments Fraud Risk at coinbase
Ilan Zimmer - Director, Payments Fraud Risk at coinbase
Matt Chiogioji - Product manager at blockchain.com
Matt Chiogioji - Product manager at blockchain.com
Matt Vega - Director of Fraud Strategy at novo.co
Matt Vega - Director of Fraud Strategy at novo.co

Premio a la creatividad 1: KYC con prueba de conocimiento cero

Con el proceso de KYC actual, toda la información personal identificable (PII) se comparte con los comercios para que puedan realizar el KYC. Esto significa que hay múltiples puntos donde podría producirse una filtración de datos o una invasión de la privacidad.

En esta sesión, Chandan presentó una demo usando Snarky JS

snarky JS
KYC report

Premio a la creatividad 2: visualización del movimiento del mouse

Sardine recopila varios datos de comportamiento del usuario, incluido el movimiento del mouse, y los usa para la prevención de fraude. Sin embargo, hoy en día es difícil para nuestros clientes entender por qué cierta sesión se marca como riesgosa.

Este proyecto consiste en crear un panel orientado al cliente para visualizar el movimiento del mouse y un mapa de calor de una sesión determinada

heatmap visualization
Biometric Visualization Dashboard

Premio a la solución de negocio: Evidencia de disputa

Se proyecta que el chargeback será un problema de 50.000 millones de dólares solo en EE. UU. Algunos informes indican que el 85% de los chargebacks son ilegítimos. Los comercios tienen que disputar esos chargebacks, pero este es un trabajo intensivo que requiere conocimiento y experiencia específicos.

Sardine ya recopila diversa información y está al tanto del flujo de transacciones. Podemos automatizar gran parte de los procesos de evidencia de disputas. En este hackatón, construimos un flujo en el que los analistas pueden redactar fácilmente evidencia de disputa a partir de plantillas prellenadas con varios puntos de datos y documentos convincentes, y enviarla al procesador con un solo clic.

Chargebacks
Dispute dashboard
Dispute dashboard 2

Mejor presentación: ATO

La apropiación de cuentas es uno de los problemas que podemos resolver con inteligencia de dispositivo y biometría de comportamiento. Cat y Nadya presentaron algunas mejoras relacionadas con mostrar datos históricos de sesión de un usuario determinado, para facilitar la identificación de cambios en la ubicación de IP, información del dispositivo, etc.

ATO references
Challenges
Session Data

Mejor implementación: barra de acciones

Nuestros clientes pasan horas usando nuestro panel en sus operaciones diarias. Hoy en día, cierta navegación o acción requiere varios clics.

Este proyecto ofrece una paleta de barra de acciones que permite una navegación rápida mediante el teclado y aumenta la productividad diez veces.

Navigation

Gran campeón: IA de soporte de Sardine

En nuestros canales de Slack, las mismas consultas tienden a reaparecer una y otra vez. Esto ocurre tanto en canales internos como externos. A veces, el conocimiento queda limitado a unas pocas personas. A pesar de que nuestra documentación contiene numerosas respuestas a preguntas frecuentes, a menudo pasan desapercibidas, lo que genera redundancia.

Hemos creado un bot de Slack utilizando tecnología LLM. El bot está entrenado con documentación interna y externa.

Aquí van algunos ejemplos del bot en acción.

Support bot
Slack Conversation

Cuando el bot no puede encontrar la respuesta, también puede crear un ticket de soporte.

Slack conversation 2

Los LLM también son buenos generando resúmenes, así que aquí va otro caso de uso.

Slack conversation 3

Otros proyectos destacados

Customer 360

Uno de los valores de Sardine es «el cliente primero». Hoy en día, la información sobre los clientes se almacena en varios sistemas diferentes (asana, notion, zendesk, salesforce, servicio de autenticación, servicio de feature flags, etc.). La herramienta Customer 360 ofrece un lugar único para toda la información sobre el cliente.

Customer 360

Rule Revealer (se lanzará el 6 de julio)

Cuando los usuarios revisan una sesión, pueden ver qué reglas se activan, pero no saben por qué.

Para cada regla, ahora mostramos los valores de las características, así como la definición de la regla en el momento de la sesión, lo que facilita entender por qué se activan las reglas.

Rule Revealer

Rule Changelog (se lanzará el 6 de julio)

Una mala configuración de reglas puede resultar costosa para el negocio. Construimos una experiencia de usuario para comparar fácilmente el antes y el después de un cambio, facilitando así su revisión.

Rule Changelog

KBA dinámico (autenticación basada en conocimiento)

La autenticación basada en conocimiento (por ejemplo, dónde se realizó tu última transacción) es una medida de seguridad para verificar la identidad del usuario mediante preguntas basadas en su conocimiento. Estas suelen implementarse de forma basada en reglas y presentan algunos problemas, entre ellos:

  • Es difícil idear y mantener preguntas útiles
  • A menudo requiere una coincidencia exacta (por ejemplo, la ubicación de la última transacción se registró en el sistema como «Whole Foods Market», y el usuario podría escribir «whole foods»)

Construimos un prototipo de KBA dinámico que usa un LLM tanto para generar preguntas como para evaluar las respuestas.

Dynamic KBA

Funciones sociales del panel

Hay mucha demanda de colaboración entre los expertos en riesgo. Construimos un prototipo de chat dentro de nuestro panel.

Dashboard Social Features

Nota final

En general, sentimos que nuestro hackatón fue un gran éxito. Algunas de las ideas presentadas aquí ya se están implementando o se encuentran en desarrollo activo. Por ejemplo, Rule Revealer y Rule Changelog se lanzaron el 6 de julio. Nos encanta lanzar funciones basadas en los comentarios de nuestros clientes, así que si te interesa alguna de las ideas presentadas aquí, comunícate con tu contacto en Sardine.