AML Investigations and Case Management: A Guide to Detecting and Combating Money Laundering
Money laundering can be a challenge for leading financial institutions. Learn more about how AML practices help prevent and combat this financial crime.
DESAFÍO
Los métodos tradicionales de lucha contra el blanqueo de capitales no están a la altura de la complejidad de los mercados.
La presión de los mercados de capitales para hacer cumplir la legislación contra el blanqueo de capitales sigue intensificándose, y los reguladores exigen una mayor detección y notificación de las actividades sospechosas. Sin embargo, muchas empresas siguen confiando en la monitorización basada en reglas, creada para la vigilancia de las operaciones, y no en programas integrales de lucha contra el blanqueo de capitales, lo que les deja sin una verdadera visión de 360° del comportamiento de los clientes. La fragmentación de los datos, la complejidad de las pautas de negociación y la sofisticación de las redes de agentes malintencionados ocultan el riesgo real, lo que da lugar a falsos positivos, largas investigaciones y riesgos críticos que no se detectan.
6 billones
Se prevé que los flujos financieros ilícitos alcancen Entre 4,5 y 6 billones de dólares en 2030
70%
de los ejecutivos espera que el riesgo de delitos económicos aumente en 2025
CÓMO LO RESOLVEMOS
Inteligencia de decisiones para una detección más inteligente de delitos económicos en los mercados de capitales
Unificar datos fragmentados
Conecte los datos internos y externos en una visión única y fiable de los clientes, contrapartes, emisores y participantes en el mercado relacionados, eliminando los silos que ocultan el riesgo.
Contexto en las redes comerciales
Una entidades, transacciones y comportamientos para revelar relaciones y patrones ocultos en mercados complejos, proporcionando una visión real de 360° de la actividad de los clientes.
Diferenciar el riesgo real con el Contexto
Utilice el Contexto de los datos conectados para potenciar los análisis basados en expertos y la IA explicable, ayudando a los equipos a centrarse en el verdadero riesgo de blanqueo de capitales y a reducir los falsos positivos.
Hacer operativos/integrar en las operaciones las decisiones de confianza en materia de lucha contra el blanqueo de capitales
Incorpore decisiones/decisiones humanas y de IA directamente en la monitorización y las investigaciones para acelerar los resultados, mantener la auditabilidad y estar preparado para los reguladores.
EL IMPACTO
Lo que hemos conseguido
73% de las alertas
enviado para investigación adicional
75% de reducción
en las alertas de falsos positivos
Reducción del 80
en tiempo de investigación
Por qué Quantexa
Contexto para la lucha contra el blanqueo de capitales en los mercados
Trabaje con más eficacia
Aplique la resolución de entidades, la generación de grafos y la puntuación basada en el contexto para potenciar una IA que priorice los riesgos reales y acelere las investigaciones.
Obtenga una visión real de 360° del cliente
Unifique la información/conocimientos basados en el comportamiento y las relaciones en todas las redes de clientes para ver el panorama completo, detectar los riesgos con mayor precisión y mejorar la precisión de las alertas.
Poder Confiable, Explicable
Cree Contexto a partir de datos conectados y análisis avanzados para identificar el riesgo real, aplicar factores de mitigación y justificar claramente cada alerta con IA transparente y preparada para los reguladores.
Escala con confianza
Ejecute las operaciones de lucha contra el blanqueo de capitales en una plataforma segura y de nivel empresarial diseñada para soportar los crecientes volúmenes de la banca corresponsal y la creciente complejidad del mercado, sin comprometer el rendimiento ni el control.
All context in one location
Analysts and investigators have access to all information in one workflow with highly configurable case management.
soluciones orientadas a resultados
Soluciones de inteligencia de decisiones basadas en nuestra plataforma
Modernización de datos
Construir una base fundacional de datos de confianza para aportar Contexto a la toma de decisiones.
Más informaciónInteligencia sobre el cliente
Mejore la experiencia del cliente y acelere el crecimiento de los ingresos con una visión de 360° conectada de los clientes.
Más informaciónConozca a su cliente
Detecte riesgos en tiempo real para identificar riesgos desconocidos y ofrecer calificaciones de riesgo más precisas.
Más informaciónGestión de riesgos
Revolucione la evaluación de riesgos con una comprensión holística de los prestatarios, sus contrapartes y sus relaciones.
Más informaciónFraude y seguridad
Descubra los riesgos ocultos del fraude con un enfoque contextual de la detección y la prevención.
Más informaciónDelitos económicos
Reduzca los falsos positivos y céntrese en el riesgo real modernizando su monitorización, detección e investigación del blanqueo de capitales.
Más informaciónPreguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la monitorización tradicional de transacciones y la monitorización contextual?
Basado en reglasmonitorización de la transaccióntienen varias limitaciones y dificultades, que históricamente han obstaculizado su eficacia en la detección y prevención de delitos económicos.
Por ejemplo, las reglas y los umbrales deben crearse y actualizarse manualmente, lo que hace que el sistema sea menos adaptable a las amenazas cambiantes y emergentes. Del mismo modo, los sistemas basados en reglas también suelen analizar transacciones individuales de forma aislada y pueden no ofrecer una visión completa del comportamiento o las relaciones de los clientes y las contrapartes. Pueden pasar por alto las conexiones entre transacciones o cuentas aparentemente no relacionadas, que pueden ser cruciales para identificar redes de fraude más complejas o tramas de blanqueo de capitales.
En cambio, al combinarmúltiples conjuntos de datos internos y externos todo a la vez, la monitorización contextual transforma la visión del riesgo para obtener una comprensión más clara de los clientes, las contrapartes, sus relaciones y comportamientos en tiempo real. Mediante el uso de Resolución de entidades y técnicas de generación de redes, la monitorización contextual se centra en las relaciones holísticas más que en el riesgo de transacción de forma aislada.
Este Contexto añadido ayuda a identificar el riesgo oculto y genera menos alertas, más precisas.Las instituciones pueden reducir el aumento del cumplimiento y los costes operativos y llevar a cabo procesos de riesgo más eficaces y eficientes basados en la inteligencia sin sustituir los sistemas existentes.
¿Cómo acelerar el proceso de investigación?
Convertir los datos en inteligencia es imprescindible para reducir los procesos manuales, identificar las conexiones críticas y acabar con los silos entre equipos. ParaInvestigaciones contra el blanqueo de capitales, el cambio a un enfoque basado en la inteligencia va más alláun único evento, relación o actividad, permitiendo una comprensión más holística de los clientes, empleados, contrapartes y su riesgo relacionado. Con las amplias capacidades de la plataforma de Quantexa, los responsables de inteligencia disponen de una potente herramienta que puede ejecutar diferentes tareas analíticas, cubriendo un enfoque basado en el riesgo e integrando datos de terceros y fuentes externas para una investigación más profunda.A diferencia de los sistemas tradicionales, los sistemas de QuantexaSoftware de lucha contra el blanqueo de capitalesvisualiza las conexiones ocultas a través de un Contexto adicional.
¿Cómo pueden los bancos sortear las complejidades de la lucha contra el blanqueo de capitales?
La evolución de las complejidades y tipologías de la lucha contra el blanqueo de capitales, impulsada por la multiplicidad de canales, líneas de empresa y productos, ha dado lugar a una mayorretos en los servicios financieros.Con la plataforma para la inteligencia de decisiones de Quantexa, lasSoftware de lucha contra el blanqueo de capitales puede transformar el enfoque de los bancos a lacumplimiento de la normativa sobre delitos económicos. Mejora de la cobertura de riesgos, identificación de tipologías complejas, identificación del riesgo real, reducción de los falsos positivos y aumento de la eficiencia.
