Perfil de usuario: El profesional de servicios financieros

Perfil: Banca, préstamos, seguros y gestión patrimonial — correspondencia con clientes, memorandos de crédito, notas de siniestros, documentos de pólizas y material regulatorio. Objetivo principal: Conseguir la velocidad de un modelo grande sin poner los datos de los clientes donde no corresponde.

Tu problema no es escribir. Es que casi todo aquello sobre lo que escribes contiene el nombre, el número de cuenta o la fecha de nacimiento de alguien. Esta guía trata de configurar Rephlo para que eso se quede en tu equipo.

Rephlo es una herramienta, no un programa de cumplimiento. Te da controles técnicos —procesamiento local, redacción y enrutamiento— que te ayudan a trabajar con cuidado. No te hace a ti ni a tu entidad conforme con ninguna normativa, y nada de lo aquí expuesto es asesoramiento jurídico. Confirma tu configuración con quien sea responsable de la política de datos en tu organización antes de procesar datos reales de clientes con cualquier herramienta de IA.

Configuración recomendada

Proveedores

• Trabajo diario sin datos de clientes (borradores internos, investigación general, formato): GPT-5.4 o Claude Sonnet 4.6.
• Datos de clientes o de cuentas: un modelo en la nube con la redacción activada (ver más abajo), o un modelo en el dispositivo cuando prefieras que nada salga del equipo.
• Residencia de datos corporativa: OpenAI-Compatible apuntando a tu endpoint de Azure OpenAI, para que las solicitudes permanezcan dentro del tenant y la región de tu propia organización.

Nota: Azure OpenAI se conecta mediante el tipo de proveedor OpenAI-Compatible — elige OpenAI-Compatible, introduce el endpoint de tu despliegue de Azure como Base URL y el nombre del despliegue como Model Name.

Activa esto primero

Abre Settings ▸ Privacy y configura tres cosas antes de tu primera tarea real:

1. Scrub PII Before Cloud — elimina la información personal detectada de una solicitud antes de que llegue a un proveedor en la nube.
2. Also detect dates & addresses (on-device AI) — añade las categorías que más importan en tu trabajo. Consulta la tabla siguiente para ver qué detecta cada capa.
3. Block send if redaction is uncertain — cuando el detector no tiene la certeza de haberlo captado todo, Rephlo retiene la solicitud en lugar de enviarla igualmente. Para el trabajo regulado, este es el ajuste que convierte la redacción de un «casi siempre» en un «o se detiene».

Capa de redacción	Detecta	Requiere
Coincidencia de patrones (siempre activa)	Correo, teléfono, SSN, datos completos de tarjeta (número, caducidad, código de seguridad)	Nada — sin descarga
IA en el dispositivo (opcional)	Nombre, fecha de nacimiento, dirección y otros identificadores — permiso de conducir, pasaporte, DNI/identificación nacional, NIF, números de cuenta bancaria	Descarga única de un modelo de ~1,16 GB

Los números de cuenta bancaria, los identificadores fiscales y las fechas de nacimiento están todos en la segunda capa. Si te saltas esa descarga, no se están redactando — y Rephlo mostrará esas categorías como no disponibles en lugar de omitirlas en silencio.

Knowledge Spaces

• Space: Product & Policy Terms (tarifas, condiciones de pólizas, información precontractual).
• Space: Regulatory Guidance (circulares, cartas de supervisión, notas internas de interpretación).
• Space: Templates & Approved Language (informaciones obligatorias, redacción de denegaciones, plantillas de respuesta a reclamaciones).
• Mantén el material específico de clientes fuera de los Spaces compartidos. Adjunta esos archivos a una única conversación, donde se redactan al salir y no quedan como índice.

Comandos esenciales

1. "Plain-Language Explainer"

   • Prompt: "Reescribe esta cláusula para que la entienda un cliente sin formación financiera. Mantén intactas todas las condiciones materiales, comisiones y plazos. No suavices las obligaciones ni añadas tranquilizaciones que no estén en el texto."
   • Uso: Selecciona una cláusula de una póliza, una condición del préstamo o un párrafo informativo.

2. "Complaint Response Draft"

   • Prompt: "Redacta una respuesta a esta reclamación de un cliente. Reconoce el problema concreto planteado, indica qué se ha comprobado y expón los próximos pasos con fechas. Tono neutro y factual: sin reconocer responsabilidad y sin especular sobre la causa."
   • Uso: Selecciona el texto de la reclamación tras confirmar que la redacción está activada.

3. "Credit Memo Skeleton"

   • Prompt: "Convierte estas notas en un memorando de crédito estructurado: perfil del prestatario, finalidad, fuentes de reembolso, riesgos principales, mitigantes y recomendación. Marca como 'no consta' todo lo que las notas no cubran, en lugar de deducirlo."
   • Uso: Selecciona notas en bruto del analista o el resumen de una llamada.

4. "Claims Note Summary"

   • Prompt: "Resume este expediente de siniestro en: qué ocurrió, fechas, apartados de cobertura citados, importes, puntos pendientes y siguiente actuación. Conserva todas las cifras exactamente."
   • Uso: Selecciona la correspondencia del siniestro o las notas del perito.

5. "Regulatory Change Impact"

   • Prompt: "Lee esta actualización normativa y enumera: qué ha cambiado, a quién aplica, la fecha de entrada en vigor y qué procesos nuestros toca de forma plausible. Separa lo que dice el texto de lo que estás deduciendo."
   • Uso: Selecciona una circular o una nota de criterio, con el Space Regulatory Guidance adjunto.

6. "Figure Check"

   • Prompt: "Enumera todas las cifras de este documento con su etiqueta y unidad. Señala las que sean internamente incoherentes, aparezcan con otro valor en algún otro punto o carezcan de referencia al periodo."
   • Uso: Selecciona un borrador de informe antes de enviarlo.

Ejemplo de flujo: Responder a una reclamación

1. Confirma: Comprueba en la pestaña Privacy que la redacción está activa y la capa en el dispositivo descargada.
2. Adjunta: Adjunta el archivo de la reclamación a un chat en lugar de añadirlo a un Space.
3. Resume: Ejecuta "Claims Note Summary" para fijar los hechos y las fechas.
4. Redacta: Ejecuta "Complaint Response Draft".
5. Reincorpora: Vuelve a poner tú mismo los nombres y números de cuenta reales, en tu sistema de registro. La redacción los eliminó al salir — el modelo nunca los tuvo, así que no puede devolverlos.
6. Revisa: Firma una persona. Siempre.

Ejemplo de flujo: Documentos escaneados y extractos

Buena parte de lo que llega es un escaneo — un formulario firmado, un extracto fotografiado, un siniestro enviado por fax.

1. Comprueba el idioma: Settings ▸ Privacy ▸ Scanned document language debe coincidir con el documento, no con la aplicación. Leer una página en japonés o coreano con el reconocedor equivocado produce texto inservible.
2. Adjunta el escaneo: Rephlo reconoce el texto en tu propio ordenador — no se sube nada para leerlo. Los escaneos largos se indexan hasta un límite de 200 páginas y se marcan con Partial OCR.
3. La redacción también cubre las imágenes: si una imagen adjunta contiene información personal, la imagen se sustituye por su texto redactado en lugar de enviarse como imagen.
4. Conoce el límite: el OCR lee texto. No puede captar una cara, una firma ni una letra manuscrita que no consiga leer. Para un escaneo donde eso importe, mantén Block send if redaction is uncertain activado y Rephlo retendrá lo que no pueda leer.

Dónde ejecutar cada solicitud

Con qué trabajas	Configuración recomendada	Por qué
Comentario de mercado, borradores de procesos internos	Cualquier modelo en la nube	No hay datos de clientes
Correspondencia con clientes, notas de siniestros	Modelo en la nube + redacción + block-if-uncertain	Calidad completa del modelo, identificadores eliminados localmente
Información privilegiada, expedientes de operaciones	Modelo en el dispositivo, o Force Local for Sensitive	Ninguno de tus contenidos sale del equipo
Datos masivos de cartera, números de cuenta a gran escala	Replantéate la herramienta	La redacción actúa por solicitud, no es una canalización de datos

La combinación que conviene conocer

La configuración a la que acaba llegando casi todo el mundo en trabajo regulado es redactar localmente y luego usar un modelo grande en la nube: los identificadores personales se eliminan en tu equipo, y el resto de la solicitud —que es la parte que realmente necesita un modelo capaz— sí llega a uno. Obtienes calidad de modelo de frontera en el razonamiento sin entregar los identificadores.

La alternativa, ejecutar todo en un modelo en el dispositivo, mantiene todo tu contenido en local pero te deja un modelo notablemente más pequeño. Consulta Modelos en el dispositivo frente a la nube para una comparación honesta de a qué renuncias.

Consejos para servicios financieros

La redacción no es reversible para ti

La redacción protege la solicitud; no te devuelve una tabla de equivalencias. Trabaja según el patrón anterior: envía redactado, recibe la estructura y reincorpora tú los identificadores en tu propio sistema.

Nunca dejes que un modelo invente una cifra o una referencia

Los modelos producen números fluidos y erróneos, y referencias muy seguras a normas que no dicen lo que se afirma. Trata toda cifra y toda referencia como no verificada hasta que la hayas contrastado con la fuente. "Figure Check" te ayuda a encontrar inconsistencias — no confirma que algo sea correcto.

Decide la retención del historial de forma deliberada

Settings ▸ Privacy ▸ History retention ofrece Forever, 90 días, 30 días o Immediate. El historial es un registro útil de cuándo se hizo el trabajo — y también una copia de tus entradas. Elige la opción que corresponda a las normas de conservación de tu organización en lugar de dejar el valor predeterminado.

La exportación no incluye tus claves

Export Data genera un ZIP con comandos, plantillas, Spaces e historial de uso. Las claves de API y los secretos cifrados se excluyen deliberadamente, así que la exportación se puede entregar a una auditoría o guardar como copia de seguridad sin riesgo.

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