Cómo las tecnologías de Red Hat permiten construir la arquitectura tecnológica de un neobank con agentes de inteligencia artificial

El ecosistema financiero actual demanda innovación constante, agilidad, y una experiencia de usuario digital impecable. En este contexto, los neobancos han emergido como una respuesta ágil y moderna frente a los bancos tradicionales, apalancando la tecnología desde su núcleo. Para crear una arquitectura tecnológica robusta, escalable y segura, Red Hat ofrece un conjunto de soluciones que permiten a los neobancos operar con eficiencia, integrarse con diversos servicios y habilitar el uso de inteligencia artificial mediante agentes inteligentes.

¿Qué es un neobank?

Un neobank es una entidad financiera 100% digital que ofrece servicios bancarios a través de aplicaciones móviles y plataformas web, sin necesidad de una infraestructura física. Su arquitectura está diseñada desde el inicio para ser cloud-native, orientada a microservicios, con una fuerte integración de automatización y machine learning.

Componentes tecnológicos clave para un neobank con Red Hat

A continuación, exploramos cómo las tecnologías de Red Hat pueden articular una arquitectura moderna para un neobank:

Red Hat OpenShift: Plataforma base cloud-native

OpenShift es el corazón de la arquitectura. Esta plataforma de Kubernetes empresarial permite desplegar y gestionar microservicios de forma segura, escalable y con alta disponibilidad. Gracias a OpenShift, el neobank puede ejecutar aplicaciones críticas, APIs, motores de reglas, modelos de IA y conectores de integración con alta eficiencia.

Red Hat Application Foundations: Herramientas para acelerar el desarrollo de aplicaciones

Incluye tecnologías como:

• Red Hat Build of Quarkus: Framework Java nativo para Kubernetes, ideal para servicios rápidos y ligeros.

• Red Hat OpenShift Service Mesh: Gestión y observabilidad del tráfico entre microservicios.

• Red Hat OpenShift Serverless: Permite ejecutar funciones bajo demanda, optimizando recursos.

Los neobancos deben integrarse con terceros como pasarelas de pago, sistemas regulatorios, CRMs, entre otros. Red Hat Integration permite:

• Exponer APIs de forma segura.

• Conectar sistemas legados y SaaS.

• Utilizar mensajería con Apache Kafka (AMQ Streams) para eventos en tiempo real.

Red Hat Ansible Automation Platform: Automatización de operaciones

Desde la creación de infraestructura hasta el despliegue de modelos de inteligencia artificial, Ansible facilita la automatización completa, incluyendo:

• Automatización de pipelines DevSecOps.

• Gestión de configuraciones y compliance.

• Orquestación de tareas de entrenamiento y despliegue de modelos.

Red Hat OpenShift AI: Plataforma para inteligencia artificial empresarial

Permite al equipo de ciencia de datos y MLOps:

• Entrenar, versionar y desplegar modelos de machine learning.

• Integrar modelos predictivos en tiempo real dentro de los servicios del neobank.

• Ejecutar agentes de inteligencia artificial que ofrezcan atención personalizada, detección de fraudes o recomendaciones financieras automatizadas.

Red Hat OpenShift Data Foundation: Almacenamiento persistente

Proporciona almacenamiento resiliente y escalable para datos de clientes, logs transaccionales y datasets de entrenamiento de modelos.

Agentes de inteligencia artificial en la arquitectura

Los agentes inteligentes pueden operar como microservicios en OpenShift, conectarse con modelos de IA entrenados en OpenShift AI, y comunicarse a través de APIs. Algunos casos de uso incluyen:

• Asistentes financieros personales (chatbots o apps): analizan comportamiento y brindan sugerencias.

• Análisis de riesgo de crédito automatizado.

• Detección de fraudes en tiempo real mediante análisis de transacciones.

• Atención al cliente 24/7 mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Quarkus y los agentes AI

Quarkus se posiciona como una plataforma ideal para construir agentes de inteligencia artificial modernos gracias a su bajo consumo de recursos, arranque rápido y su compatibilidad con tecnologías emergentes. Según las demostraciones y publicaciones de Markus Eisele y Daniel Oh, Quarkus permite integrar de forma eficiente modelos de lenguaje (LLMs), conectores a APIs externas y procesamiento asíncrono mediante extensiones como RESTEasy Reactive, Kafka, y Scheduler.

Con su soporte nativo para contenedores y su ejecución optimizada en entornos cloud-native, es posible desarrollar agentes autónomos que reaccionen a eventos, consulten fuentes de información, razonen utilizando LLMs, y ejecuten tareas específicas en diferentes dominios, desde operaciones de TI hasta asistentes inteligentes empresariales. Además, con Quarkus se pueden construir agentes como aplicaciones modulares y observables, que aprovechan herramientas como OpenTelemetry y Grafana para trazabilidad y análisis.