En mayo, los co-fundadores de Oscilar, Neha Narkhede y Sachin Kulkarni, fueron los invitados del podcast PitchIt de Fintech Nexus, presentado por Todd Anderson.
En esta conversación, nuestros fundadores y Todd Anderson (Director de Contenidos de Fintech Nexus), discuten la historia de la fundación de Oscilar y la importancia de las soluciones sin código y basadas en IA en el cambiante panorama fintech.
También destacan la importancia del talento diverso en ingeniería, el creciente desafío de combatir el fraude, estar casados como co-fundadores, el recorrido de autofinanciación de la empresa, y mucho más.
Durante toda la conversación, Neha y Sachin muestran la rica experiencia que aportan a Oscilar, basándose en sus roles previos en Confluent, Facebook y LinkedIn, para subrayar el papel crucial de los datos en tiempo real y el aprendizaje automático en enfrentar problemas complejos como la detección de fraudes y la toma de decisiones de riesgo.
Puedes escuchar el podcast aquí.
Transcripción del Podcast:
Todd:
En el episodio de hoy, me acompañan los co-fundadores de Oscilar, Neha Narkhede y Sachin Kulkarni. Neha, Sachin y yo hablamos sobre la historia de la fundación detrás de Oscilar, la importancia de las soluciones sin código, la eficiencia de las soluciones listas para usar, que ahora es lo que Oscilar ofrece, soluciones listas para usar, los beneficios de tener talento ingenieril de Ubers y Apples del mundo: realmente es diverso en términos del talento que tienen en Oscilar, la creciente importancia de cómo se ajusta el fraude y combatir el fraude dentro de las organizaciones, estar casados como co-fundadores y la singularidad que conlleva, recaudar capital y mucho más.
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Feliz de charlar sobre cualquiera de nuestros productos digitales. Todd@fintechnexis.com y mi dirección de correo estará en las notas del programa.
Sin más preámbulos, presento a los co-fundadores de Oscilar, Neha Narkhede y Sachin Kulkarni. Espero que disfruten del programa. Buenos días, Neha y Sachin.
Bienvenidos al podcast. ¿Cómo están los dos?
Neha:
Todo bien. Bien. Muchas gracias por recibirnos.
Sachin:
Gracias, Todd.
Todd:
Por supuesto, me gusta comenzar el episodio si podemos conocer un poco su historia.
Quizás Neha, empezaré contigo. Y luego Sachin, seguiré contigo. Cuéntanos un poco sobre tu trayectoria, de dónde has estado profesionalmente hasta ahora, y qué te llevó finalmente a querer comenzar una empresa juntos.
Neha:
Sí, soy cofundadora de Oscilar y también cofundadora de Confluent, que es una empresa tecnológica pública. Anteriormente dirigí producto y tecnología en Confluent, donde fui testigo de muchas aplicaciones de transmisión de eventos y datos en tiempo real. Antes de eso, dirigí la carta de flujos de datos en LinkedIn, donde mi cofundador y yo iniciamos Apache Kafka, lo que eventualmente llevó a Confluent.
Y la razón para comenzar Oscilar, de una manera realmente breve, es que vi muchos casos de uso en datos en tiempo real, y el de más rápido crecimiento e interesante era la detección de fraudes y la toma de decisiones de riesgo. Y eso fue lo que llevó a Oscilar.
Sachin:
¡Hola! Así que antes de Oscilar, estuve en Facebook por más de una década. De hecho, once años y medio más o menos, donde fui el Director Senior de Ingeniería responsable de construir la nube privada de Facebook. También construí el backend para Facebook Live, videos de Instagram en vivo, y el backend para Facebook Messenger.
Y así, en el camino, mejoramos la confianza y seguridad de la plataforma de Facebook en general construyendo sistemas de procesamiento de datos en tiempo real a gran escala que detectan varios tipos de fraudes, así como problemas como la integridad del video, personas que intentan infringir derechos de autor de videos, entre otros problemas. Y creo que es una anécdota divertida donde mi organización, la organización de infraestructura de video, eventualmente ganó un Emmy en la categoría técnica, por supuesto. Y así hubo una broma entre mis amigos donde, por supuesto, se burlaban de mí y me llamaban director ganador de un Emmy.
Todd:
No es mala cosa que te llamen.
Sachin:
Exactamente.
Todd:
Así que siempre pregunto a mis invitados, ¿qué los impulsa, y finalmente qué los llevó a querer comenzar su propio negocio? Quiero decir, escucho historias como mis padres eran emprendedores, y estaba un poco inculcado en mí.
Neha, mencionaste encontrar un problema a través del viaje en otras empresas en las que estabas que querías iniciar Oslor en particular. Pero, ¿de dónde viene ese impulso cuando se trata de ser un emprendedor?
Neha:
Para mí, fue realmente la solución compleja que realmente es la toma de decisiones de riesgo hoy para un problema realmente específico y en crecimiento, que es el aumento del fraude y el riesgo online. Así que el contexto detrás de eso y cómo llegamos a esto es que durante la última década, a medida que las empresas se volvieron más digitales, hubo un aumento explosivo en las transacciones online, acelerado aún más por la pandemia.
Así que hoy, muchos de nosotros esperamos manejar las acciones más importantes de nuestras vidas, ya sea solicitar un préstamo hipotecario o transferir dinero a través de una billetera de persona a persona. Esperamos que todo esto suceda en línea, de manera instantánea y segura. Y el fuerte aumento en las transacciones online ha resultado en un aumento dramático en los riesgos de todo tipo.
No solo es riesgo de fraude, es riesgo de crédito, riesgos de seguros, y demás. Y la realidad es que la tecnología de riesgos de la mayoría de las empresas no ha mantenido el ritmo de esta proliferación de transacciones. Y no es que estos costos sean sustanciales.
Cuando vi el costo, riesgo crediticio y de fraude ahora le cuestan a los consumidores más de 8.8 mil millones anualmente. Y personalmente, vi esta tendencia desarrollarse en tiempo real en Confluent cuando presencié una gran variedad de aplicaciones utilizando datos de transmisión de eventos y siendo una de las principales donde las empresas tuvieron que unir muchos sistemas distribuidos junto con tuberías de machine learning para resolver este problema.
Y aún así, tuvieron este problema de dependencia de la ingeniería que no podían resolver lo suficientemente rápido. Y antes de lanzarnos, hablé con cientos de líderes de fraude y riesgo para ver cuáles eran sus desafíos. Y resulta que enfrentan desafíos similares: proporcionar autonomía a los equipos de riesgo, asegurar el acceso a los datos más relevantes en el momento adecuado, desarrollar modelos de machine learning relevantes.
Y por lo tanto, la complejidad de esta solución fue realmente intrigante para mí. Y Sachin puede decir más, pero no estaba sola en querer construir una nueva solución aquí.
Sachin:
Sí, creo que lo que nos dimos cuenta es que estábamos en algunas de las principales empresas tecnológicas con gran talento y aún encontramos que los sistemas existentes eran engorrosos y, en muchos casos, ineficaces para lidiar con el fraude.
Y no era solo las empresas en las que estábamos. También hablamos con personas que habían trabajado en estos sistemas, digamos Twitter y algunas otras empresas, y tuvimos la misma sensación de que este no era solo en estas empresas. Si sales de las principales empresas tecnológicas, el problema empeora porque no necesariamente tienen acceso al talento que tienen estas empresas.
Y así, estábamos convencidos de que este problema necesita ser resuelto. También había una anécdota personal que decía absolutamente, hay mucho más, ¿verdad? Donde creo que uno de mis tíos mayores, está en sus 70, recibió una llamada telefónica un día diciendo que hay algo inusual en su cuenta, por lo que comparta el código que enviamos a sus estimados para que podamos revertir esa actividad.
Por supuesto, esto era una estafa, pero él, al estar en sus 70, no está realmente al tanto de todo lo que está sucediendo en diferentes tipos de estafas. Así que les dio ese número y, por supuesto, drenaron su cuenta de inmediato. Y eso nos hizo pensar, ¿verdad?
Este es un problema real para personas reales. No está solo en los márgenes. Las personas están perdiendo sus ahorros de vida.
Y no creo que sea razonable esperar que cada una de estas personas se eduque completamente sobre cómo detener estas cosas. Eso no va a suceder. Necesitamos sistemas en su lugar.
Necesitamos que las empresas puedan hacer esto por sus usuarios, protegerlos de este tipo de actividad. Y así, creo que lo personal y lo profesional se encontraron, por así decirlo, ayudándonos a darnos cuenta que, sí, esto es lo que necesitamos construir y resolver este problema.
Todd:
A medida que nos adentramos más en nuestra conversación, un poco más sobre la solución que estás construyendo. ¿De dónde viene el nombre Oscilar?
Sachin:
Sí, el riesgo en línea nunca es realmente estático. Como todos los líderes con los que hablamos y nuestras experiencias también señalaron, las empresas tienen que elegir en algún lugar del espectro de facilidad de uso y atrapar toda actividad fraudulenta que desean tener. Y suele ser un espectro.
Tienes que elegir diferentes puntos en diferentes etapas de tu empresa y dependiendo de lo que veas, nos gustaría que las personas no tuvieran que hacer esa elección. La facilidad de uso debe estar ahí mientras atrapas todo el fraude, pero no es posible en todos los casos. Una especie de esa oscilación.
Era un espectro interesante del equilibrio. Muy bien, Oscilar es similar a Oscilación.
Todd:
Cuéntanos un poco más sobre la empresa. ¿Hay un tipo de cliente perfecto al que sirven y dónde se encuentran hoy en términos de su viaje? Y Neha, cuéntanos un poco más sobre lo que estás construyendo en Oscilar.
Neha:
Sí, durante los últimos dos años, hemos estado trabajando en secreto junto a un equipo de ingenieros de clase mundial para construir esta primera plataforma de gestión de riesgos impulsada por IA en tiempo real que mejora drásticamente la calidad y velocidad del riesgo de evaluación. Anunciamos la compañía públicamente el mes pasado, y la reacción ha sido muy positiva.
Y estamos ansiosos por hacer crecer significativamente la empresa en los próximos meses y años. Y dónde estamos en el viaje de desarrollo de clientes es trabajando con docenas de clientes fintech. Por ejemplo, nos asociamos con empresas fintech líderes como Slope y Super para aplicar nuestra tecnología para ayudarles a asegurar y reducir el riesgo de sus transacciones en línea, tanto B2B como B2C, y nuestros productos actualmente son dobles:
Ofrecemos un producto de detección de fraudes, así como un producto de evaluación de crédito, y por lo general los clientes comienzan con un producto y muy fácilmente se actualizan al otro.
Así que realmente estamos ansiosos por aumentar el alcance de nuestros productos en sectores industriales con la oportunidad de construir una empresa realmente icónica que pueda hacer que internet sea más seguro.
Todd:
Y así, al investigar para este episodio, mirando sus antecedentes y mucha de la información que tienen en su sitio web, obviamente dejan muy claro la parte sin código de esta solución.
Entonces, ¿por qué sin código? Y luego, primero cuéntanos un poco más sobre los beneficios, y luego, ¿cuánta curva de aprendizaje hay entre los ejecutivos de servicios financieros? Algunos de los clientes que mencionaste con sin código, desde mi perspectiva, estoy empezando a escucharlo mucho más en fintech y servicios financieros. Pero cuéntanos un poco más sobre esa decisión y cómo los clientes están adaptándose a lo que estás construyendo.
Sachin:
Sí, buena pregunta.
Así que creo que como parte de la investigación, una cosa que nos dimos cuenta es que los equipos de riesgos, los equipos de operaciones de riesgo o analistas, tienen mucho conocimiento sobre el dominio del negocio, los tipos de fraudes que quieren detectar, y demás, ¿verdad? Pero puede que no sean necesariamente aquellos que escriben el código. Y así tuvimos esta separación de responsabilidades, donde estaba el equipo de riesgos que conoce el negocio y luego está el equipo de ingeniería que construye el sistema. Y nos dimos cuenta de que esa separación estaba causando varios problemas.
Los equipos de riesgo no eran autónomos. Tenían que depender constantemente de los ingenieros para construir cosas o hacer pequeños ajustes, y eso les retrasaba y hacía sus esfuerzos de detección de fraudes mucho menos efectivos. Creo que ahí es donde entra sin código, donde no tienes que depender de los ingenieros para hacer pequeños cambios.
Los ingenieros pueden centrarse en el producto principal, mientras que el equipo de operaciones de riesgo puede probar muchas cosas, experimentar muy rápidamente y aplicar todo su conocimiento del negocio para resolver el problema sin estar bloqueados. Y así, esa autonomía era realmente importante. Y así hemos construido el sistema de una manera que los equipos pueden comenzar en minutos.
Es intuitivo, no necesitas saber nada más. No hay un nuevo DSL que necesiten aprender. Siempre que sepan SQL, están listos para empezar.
Y esencialmente hemos visto que la mayoría de los equipos de analistas ya conocen SQL, por lo que pueden comenzar. Y es muy coherente con sus experiencias y lo que necesitan saber. Y así, obtener esa señal de riesgo, comenzando desde, okay, está surgiendo un patrón de fraude, encontrar una solución, implementarla, luego ver que el fraude disminuye o se detecta rápidamente, eso debería suceder en minutos.
Y con eso como objetivo, sin código fue el camino a seguir. No podríamos haber hecho eso sin sin código.
Todd:
También haces un punto de que la solución está lista para usar.
¿Qué tan rápido es eso para los clientes cuando dicen, bien, tengo todas estas opciones de fraudes potenciales, tengo todas estas opciones de crédito, pero no puedo permitirme hacer una prueba de concepto de doce meses o 18 meses? Y de repente ahora estamos comenzando a funcionar. Necesitamos comenzar hoy, necesito proteger a mis clientes hoy, y necesito seguir trayendo nuevos clientes.
Entonces, ¿qué tan importante fue eso para centrarse en listas para usar? Y ¿qué tan rápido llega al mercado en comparación con quizás la forma tradicional de POC?
Sachin:
Sí, absolutamente. Así que creo que las soluciones listas para usar son increíblemente importantes debido al tiempo para llegar al mercado.
Creo que diste en el clavo. Hay tantos vectores de riesgo en juego con los que las personas tienen que lidiar, esperar que pongan todos esos juntos en un período de tiempo muy corto. No sucede si sigues el enfoque de POC.
Es cierto que lleva varios meses reunirlo todo, y así sucesivamente. Y así, el juego listo para usar es realmente importante. Les permite salir al mercado rápidamente, pero también escalar los existentes o agregar nuevos productos, nuevas capacidades encima de productos existentes.
Y así, tener modelos de ML listos para usar que ofrecemos les da una pista mucho más corta para llegar al mercado. Eso no los excluye de hacer una sintonización detallada o tener sus propios modelos de machine learning, etc. Así que no es uno o el otro.
Así que las personas usan uno para comenzar listo para usar. Y luego con el tiempo, a medida que aprenden más, pueden agregar sus propias características personalizadas en la misma plataforma. No tienen que aprender una nueva plataforma o hacer las cosas de manera diferente.
Así que creo que esa combinación es muy poderosa.
Todd:
Tocaste mi próxima pregunta, que era, ¿la mayoría de los clientes o aquellos con los que estás hablando buscan una de tus soluciones? ¿Un tipo de conjunto completo de soluciones? ¿Cómo están mirando las diversas cosas que ofreces actualmente?
Sachin:
Sí, Oscilar está diseñado para ser una plataforma modular.
Así que no es todo o nada, ¿verdad? Y así la mayoría de los clientes empiezan con una solución. Y tenemos varias. Tenemos soluciones en torno a la evaluación de crédito. Tenemos soluciones para la toma de cuentas, ID sintético, monitoreo de transacciones, y así sucesivamente. Y así la mayoría de los clientes empiezan con uno y luego con el tiempo expanden a otro. Eso hace que todo el proceso sea mucho más sencillo para ellos.
Están resolvendo un problema, ven éxito allí. Esto funciona muy bien. Genial.
Ahora empecemos a agregar más. Así que hemos visto que las personas comienzan en el monitoreo de transacciones y con el tiempo comienzan a usar la solución para la evaluación de crédito, y viceversa. Así que creo que ambos son posibles.
Esa actualización es perfecta. No tienes que hacer un proceso separado. Y una de las razones por las que es perfecta es que no imponemos un esquema de datos específico.
Descubrimos que los clientes estaban gastando mucho tiempo mapeando datos entre su formato interno de datos y el formato que imponía un proveedor. Y eso era inaceptable. ¿Verdad? Porque eso iba a tomar semanas a meses.
Y ese no es el tiempo que las personas tienen o deberían estar gastando en esto. Y así no imponemos un esquema, lo que significa que están gastando cero tiempo en hacer cualquier mapeo. Cualquier esquema que tengan, envíen esos datos.
Nosotros lo descubriremos de una forma casi automática.
Todd:
Hemos hablado un poco sobre sus antecedentes. También tienen personas en el equipo que han trabajado para Apple, Uber y LinkedIn.
Digo, ¿qué tan importante es al diseñar una solución o soluciones como las que están desarrollando tener esas diferentes perspectivas en la mesa y emparejarlas con sus propios trasfondos porque tienen tanta experiencia, ya sea en Apple o Uber, que les da las perspectivas que el cliente podría tener finalmente?
Sachin:
Sí, absolutamente. Así que creo que la diversidad de perspectivas es increíblemente importante.
Si ves nuestros antecedentes y de dónde provienen las diferentes personas que hemos contratado y nuestro equipo fundador. Hay redes sociales, hay sorteo del mercado como Uber, Apple, una de las principales empresas tecnológicas del mundo, experiencias muy diferentes, y esas nos ayudan a diseñar una solución que funcionará en un amplio conjunto de casos. Y así creo que esa diversidad era importante, fuimos muy intencionales al contratar personas y traer al equipo fundador con mucha de esta experiencia.
Y esto surgió en nuestras conversaciones con más de 100 líderes de riesgo con los que hablamos antes de comenzar la empresa. Estaba claro que los desafíos son similares, pero hay suficientes diferencias también que deben tenerse en cuenta en la solución.
Y así creo que en ese aspecto la diversidad del equipo de ingeniería fue realmente buena.
Todd:
Y en estos días tienes a Uber que se está convirtiendo en una empresa de servicios financieros, Apple se está convirtiendo en una empresa de servicios financieros. Quiero decir, se está empezando a mezclar en todos los diferentes sectores que estas soluciones. Estoy seguro de que como fundador, miras, bien, el fintech está aquí, pero Apple se está convirtiendo en un fintech y otros se están convirtiendo en fintech.
El universo se está expandiendo.
Neha:
Tienes razón. Eso es lo que vemos.
Esa es la tendencia. Y esa es una de las razones por las que estamos tan emocionados de traer este tipo de solución al mercado.
Todd:
Sí. Sobre la parte del fraude, obviamente tocaste esto anteriormente en nuestra conversación con la llegada de COVID y fuimos a tantas transacciones digitales o más transacciones digitales que nunca antes habíamos visto en un plazo bastante corto. ¿Crees que el fraude está finalmente recibiendo la atención que merece en fintech y servicios financieros, que se ha elevado casi al tope de la lista? Y ¿crees que con eso los defraudadores comparten abiertamente en público? ¿Pueden los buenos actores o los luchadores hacerlo mejor compartiendo tal vez no necesariamente en un espacio público con muchas de las cosas que manejan, sino de alguna manera que puedan ayudarse mutuamente, porque al final, si J. P. Morgan es golpeado, no ayuda a Bank of America, incluso si son competidores.
Neha:
Sí, exactamente. Si estudias los últimos cinco años y las tendencias, ciertamente ha habido un creciente interés debido al gran problema del fraude.
¿Verdad? Y si miras a los bancos en el pasado, formaron un consorcio y lo tienen donde se unieron y desde una perspectiva de vía de pagos tienen algo ahí. Creo que necesitamos un consorcio abierto similar de todos los vendedores de fraudes donde todos puedan unirse y fomentar este intercambio de datos, lo que mejora los productos de todos en comparación con cuando operaban en su propio paisaje. Pero lo que está sucediendo ahora, al menos lo que veo, es que hay algunas startups que están tratando de formar sus propios consorcios y tratando de mantenerlo cerrado a sus propios clientes, y eso solo limita los datos que sus clientes pueden obtener de sí mismos.
Y realmente espero un consorcio que sea más independiente, que pueda reunir a todos los proveedores y así ser una herramienta mucho más poderosa en nuestro kit para combatir el fraude.
Todd:
Mencionaste que han estado en secreto por un par de años. ¿Cuál es, si no la más grande, alguna de las lecciones que han aprendido desde que comenzaron hasta que lanzaron recientemente, tuvieron todo ese tiempo en secreto? ¿Cuáles son las cosas que has aprendido, tal vez sobre ti mismo siendo fundador o sobre la empresa que puedas compartir con otros que puedan escuchar el episodio?
Neha:
Bueno, sobre mí misma, lo que he aprendido es a no comparar el viaje de Oscilar con el de mi empresa anterior, Confluent, donde vimos una gran cantidad de éxito en un tiempo muy reducido. Y si hay algo que cambiaría sobre nuestro viaje en Oscilar, es que deberíamos haber comenzado la empresa mucho antes de lo que realmente hicimos.
Alguna investigación es muy útil, pero comenzar antes habría sido aún más útil.
Sachin:
Y creo que en cierto sentido el momento fue realmente adecuado. Neha siendo co-creadora de Kafka y cofundadora de Confluent, estaba claro que el tiempo real y la IA en tiempo real están en nuestro ADN.
La tecnología finalmente ha alcanzado lo que el mundo necesita para detectar el fraude rápidamente. Así que creo que eso vino muy bien. Así que sí, tal vez un poco antes hubiera estado bien, pero creo que el momento es justo para que la tecnología despegue.
Todd:
Cuéntanos más sobre cuán grande es el equipo hoy. Mencionaste talento de ingeniería de primer nivel. ¿Cuál es la composición del equipo? ¿Es el 90% ingenieros? Cuéntanos un poco más sobre los que te rodean, ayudándote a construir Oscilar.
Sachin:
Tenemos un equipo fantástico.
Somos alrededor de 30 personas, mayormente ingenieros con décadas de experiencia de Facebook, ahora Meta, Google, Uber, Confluent, y demás, que tienen una gran experiencia en construir sistemas de IA en tiempo real altamente escalables. Y así creo que esa es la experiencia que hemos estado buscando. También tenemos analistas y científicos de datos que han lidiado con fraude y machine learning toda su carrera efectivamente.
Y así también aportan una perspectiva interesante y diferente sobre cómo se utiliza el sistema en tiempo real, una perspectiva de lo que necesitamos construir, no solo de la manera en que se construye la ingeniería, sino también una vista de usuario de lo que necesita suceder. Así que creo que esa combinación ha sido excelente, y creo que en el mundo post-COVID donde ser primero remoto o virtual es la norma, por supuesto, nuestro equipo está distribuido a través de EE. UU. y Europa. Creo que esa diversidad de ideas también es útil porque aunque hay muchas similitudes, también hay diferencias en cómo se utilizan las cosas y los patrones de fraude a través de Europa y EE. UU.
Todd:
Sí. Veo que han recaudado algunos capitales externos de inversores. ¿Cómo fue la recaudación de fondos en comparación con empresas anteriores, al menos para ti Neha? ¿Qué aprendiste que tal vez no conocías sobre Oscilar a través de esos lanzamientos a inversores y hablando con inversores, que tal vez deberíamos hacer esto o potencialmente implementar eso a lo largo del camino? ¿Aprendes cosas como esas en presentaciones? Cuéntanos un poco más sobre cómo fue la recaudación de fondos.
Neha:
Sí, así que como parte de nuestro lanzamiento público, anunciamos que estamos autofinanciando la empresa con $20 millones, optando por no tomar financiamiento externo para poder construir y escalar rápidamente la empresa. Tenemos la suerte de haber recibido un fuerte interés de inversores, y esperamos explorar las oportunidades de recaudación de fondos en el momento adecuado en el futuro para traer a los asesores adecuados a la empresa.
Todd:
Así que tenemos solo unos minutos más.
Me gusta finalizar un poco más ligero de lo que empezamos. Y así algunas preguntas divertidas para terminar. Pero primero, sé que ustedes dos están casados. ¿Cómo es trabajar con su cónyuge? ¿Hubo alguna reserva? En última instancia, cuando piensas en comenzar una empresa o trabajar en la misma empresa juntos, ¿juega algo? Solo una curiosidad de mi parte.
Sachin:
Neha, ¿quieres que tome esto?
Neha:
Sí.
Sachin:
Así que en realidad hablamos con varios cofundadores que eran parejas para aprender de sus experiencias sobre lo que funcionó, lo que no funcionó.
Y una cosa que dijeron consistentemente es, tener una separación clara de responsabilidades. Si tienes eso, aumentas las posibilidades de éxito dramáticamente. Si no lo tienes, fallarás.
Tienes una alta posibilidad de fallar si no tienes una separación clara. Y así antes de comenzar, pensamos, okay, esto tiene sentido. Tengamos una separación limpia de esa manera. Esta fue una lección clara.
Y así lo hicimos. Así Neha se enfoca mucho en el mercado, los aspectos del producto de la empresa, etc., y yo me enfoco en los aspectos de ingeniería, desarrollar el producto, y eso también se adapta a nuestros intereses y fortalezas. Y así ha salido realmente bien. Lo haría de nuevo.
Todd:
Así que sobre esas preguntas. ¿Tienen un libro favorito o el último libro que leyeron?
Neha:
Bueno, tengo demasiados libros favoritos para nombrar uno, pero el último libro que leí, que realmente me fascinó, fue Outlived de Dr. Peter Attia.
Todd:
Sachin, ¿algún favorito en el lado del libro?
Sachin:
Creo que en el lado del libro, estoy pasando la mayor parte de mi tiempo leyendo sobre crianza de hijos.
Todd:
Sí, los hijos… Tengo dos. Así que es una aventura que nunca termina, eso es seguro. Obviamente, como fundadores, necesitan estar frescos y presentes para su equipo. ¿Hacen algo en específico para relajarse, desconectar del trabajo y no agotarse?
Neha:
Me encanta relajarme jugando con nuestro hijo.
Es realmente divertido ver el mundo a través de sus ojos y realmente librarse del peso de tu cuerpo.
Sachin:
Me gusta jugar al fútbol, así que todos los domingos el tiempo de fútbol me da buen ejercicio y luego me siento como, okay, esto es bueno, me siento mejor, conozco a algunos amigos en el camino, etc. Y luego, por supuesto, jugar con mi hijo es lo más destacado de la semana, diría.
Todd:
Mencionaste el fútbol.
Estoy suponiendo que es tu deporte favorito. ¿Tienes algún otro deporte que practiques o equipos deportivos que puedas preferir?
Sachin:
No juego al fútbol americano, pero apoyo a los Steelers. Fui a Carnegie Melon en Pittsburgh.
Ganaron el Super Bowl ese año. Ese fue mi primer año en Estados Unidos. Los he seguido desde entonces.
Fantástico. No están yendo tan bien recientemente. Espero que vuelvan a sus muchas maneras pronto.
Todd:
Sí, veremos. ¿Lugar de vacaciones favorito?
Neha:
Para mí, son los Dolomitas italianos.
Sachin:
Me encanta ir a India.
Es una gran combinación, conocer a la familia. Hay mucha comida interesante. Tengo una lista de 20 lugares donde quiero comer cada vez que voy.
Diferentes lugares para visitar. La cultura es colorida, divertida. Es mi lugar favorito para ir.
Todd:
Y la pregunta final, ¿cuál es tu mayor inspiración? ¿Qué te inspira a seguir adelante, a esforzarte cada día? ¿Qué te inspira?
Neha:
Para mí, es mi papá quien me inspiró a ser una pensadora independiente y una emprendedora. Y me esfuerzo por hacer esto y seguir teniendo éxito para hacerlo orgulloso desde donde esté.
Sachin:
Para mí, mis padres también, fue una combinación interesante que también tienen un negocio juntos que administran y operan y son personalidades muy diferentes también.
Mi mamá es de “lograr las cosas rápidamente y demás. Y mi papá es más un pensador, y así que esa combinación funcionó bastante bien para ellos. Y Neha y yo no somos tan diferentes.
Somos similares en muchos aspectos, pero sí, al aprender de mis padres cómo lo operaron y cómo comenzaron un negocio, no fue fácil para una mujer iniciar un negocio en esos días. Esto fue hace varias décadas, así que sí, diría que mis padres serían mi inspiración.
Todd:
Bueno, Neha y Sachin, agradezco mucho que pasen un rato conmigo, y gracias por venir al programa. Si alguien quisiera contactarse y comenzar una conversación o quisiera hablar con ustedes, ¿cómo pueden hacerlo? ¿Cómo pueden comunicarse con ustedes o cómo pueden comunicarse con Oscilar?
Neha:
Una forma de contactarnos es a través de nuestra página de contacto. Otra forma de contactarme es a través de LinkedIn.
Todd:
Muy bien, nuevamente, agradezco que hayan venido al programa. Éxito continuo para ustedes y su equipo, y esperamos volver a tenerlos en el futuro.
Neha:
Gracias por tenernos. Fue muy divertido.
Todd:
Por supuesto. Gracias.
Sachin:
Gracias, Todd.
Neha:
Adiós.
Todd:
Gracias.
¿Listo para dar autonomía a tu equipo de riesgos?
Como puedes ver, en Oscilar estamos construyendo un sistema operativo de riesgos que permite a los equipos de riesgos tomar el control completo sobre sus operaciones, sin necesidad de depender de recursos de ingeniería costosos.
Después de hablar con cientos de profesionales de la industria, nos dimos cuenta de que a pesar de los diferentes tipos de desafíos de fraude en varios sectores, todavía hay mucho que mejorar en las capacidades de detección y prevención en tiempo real que dependen de cientos de proveedores de datos. Por eso nuestro equipo de ingeniería tiene experiencia con empresas donde estos problemas requieren soluciones a gran escala.
Si tienes curiosidad sobre lo que la plataforma puede hacer en acción, considera agendar una demostración con nosotros a continuación.
