Lideré el Diseño de una Plataforma de Riesgo Predictivo, Consiguiendo Grandes Clientes y Reduciendo los Costes de Cumplimiento en un 50%

Identificando los problemas centrales de usabilidad y cumplimiento

Planteamiento del problema

“La experiencia de usuario de Merkle Science se ve obstaculizada por una excesiva complejidad de datos y una personalización limitada, lo que dificulta que los oficiales de cumplimiento y los analistas forenses detecten y prevengan eficazmente los delitos relacionados con criptomonedas.”

Objetivos y métricas de éxito

1. Optimizar los dashboards: Reducir en un 30% el tiempo que los oficiales de cumplimiento dedican a ordenar datos.
2. Mejorar las herramientas de reporte: Hacer que las tareas diarias de los analistas forenses sean un 25% más eficientes.
3. Diferenciación competitiva: Ofrecer funciones fáciles de usar pero altamente personalizables que superen a la competencia (Chainalysis, Elliptic).

Análisis competitivo

1. Chainalysis: Potentes funciones forenses pero una UI complicada y abrumadora.
2. Elliptic: Más fácil de usar pero con personalización limitada.
3. Nuestra ventaja: Un enfoque híbrido— funcionalidad profunda con una interfaz limpia y monitoreo de transacciones basado en comportamiento que destaca en el mercado.

Prototipo: Diseño iterativo para una usabilidad óptima

Mapeé los flujos de trabajo esenciales (resumen de transacciones, revisión de alertas, reporte de casos) y me centré en la claridad de la navegación y el mínimo desorden.

El siguiente paso fue incorporar elementos de marca , placeholders de gráficos y esquemas de color preliminares. Luego empecé a probar con oficiales de cumplimiento seleccionados para confirmar el flujo lógico de los datos.

Finalmente, construí prototipos interactivos en Figma con lógica de filtrado avanzada y transiciones dinámicas de gráficos. También me aseguré de que mostrara un mecanismo de reporte robusto, incluyendo una función de “adjuntar evidencia” para los equipos forenses.

Probar y refinar: Validando las mejoras de usabilidad

Una vez refinado el prototipo, pasamos a ciclos de mejora continua:

1. Métricas de tiempo por tarea: Observamos un 20% de aumento en el engagement del usuario y un 15% de disminución en los tiempos de finalización de tareas.
2. Personalización del dashboard: Reduje la sobrecarga de gestión de datos en un 30% para los oficiales de cumplimiento.
3. Reporte forense: Disminuí el tiempo medio de investigación en un 25% , gracias a funciones de exportación completas.

Cuando me incorporé a Merkle Science, la plataforma ya gestionaba funcionalidades críticas como el monitoreo de transacciones , las investigaciones forenses y la formación en cumplimiento . Sin embargo, la UI y los flujos de trabajo eran demasiado complejos, lo que exigía curvas de aprendizaje pronunciadas y resultaba muy ineficiente.

Había algunas preguntas inmediatas que tenía desde el principio:

¿Quiénes son exactamente nuestros usuarios principales (p. ej., oficiales de cumplimiento vs. analistas forenses vs. reguladores)?

¿Cuáles son sus mayores puntos de dolor con el análisis de riesgo de criptomonedas?

¿Cómo podemos simplificar la presentación de datos sin perder detalles críticos?

Para responder a estas preguntas, organicé un taller multidepartamental (con product managers, el responsable de soporte al cliente, desarrolladores y marketing) para aclarar las capacidades actuales de la plataforma e identificar los principales retos de los usuarios. El resultado del taller dejó claro que el segmento de oficiales de cumplimiento de nuestra base de usuarios sufría sobrecarga de datos, y que el segmento de analistas necesitaba historiales de transacciones exhaustivos y una generación de reportes rápida.

Idear: Creando soluciones que equilibran la profundidad de datos y la claridad

Con los insights de investigación y los hallazgos competitivos en mano, lideré sesiones de lluvia de ideas para proponer y priorizar soluciones.

Propuse los siguientes conceptos:

Dashboard personalizable para que los oficiales de cumplimiento elijan qué widgets aparecen, asegurando que los datos relevantes surjan primero. Y filtros avanzados para segmentar las transacciones por puntuación de riesgo, geografía o tipo de wallet.

Kit forense mejorado para historiales de transacciones detallados (metadatos ricos, superposiciones visuales de datos y vistas de línea de tiempo) y un generador de reportes con exportación en un clic y plantillas personalizadas para investigadores o equipos legales.

La idea del monitoreo basado en comportamiento era introducir patrones de machine learning que marcaran transacciones anómalas antes de que escalen. También presentar las alertas de actividad sospechosa en un feed claro y simplificado.

Durante una demo interna, un oficial de cumplimiento de un cliente piloto bromeó: “Por fin no siento que los datos me estén gritando.” Este pequeño comentario validó nuestra convicción de que la usabilidad era tan crucial como la funcionalidad pura.

Lanzamiento e impacto: Generando confianza y consiguiendo grandes clientes

Adquisición de clientes de alto perfil

Tras la implementación, los clientes existentes recomendaron Merkle Science a exchanges de cripto más grandes.

Conseguí pruebas con Binance , Crypto.com y una sesión de testeo en vivo con agencias del gobierno de EE. UU.

Organismos reguladores: Participé en programas piloto con las fuerzas del orden federales, mostrando el robusto análisis forense de la plataforma y su diseño fácil de usar.