El aprendizaje automático en el control de sanciones ha revolucionado la forma en que las instituciones financieras detectan y previenen las transacciones ilícitas, reduciendo los falsos positivos y mejorando la precisión de las comprobaciones de cumplimiento. El uso de técnicas y capacidades de aprendizaje automático (ML) ayuda a mejorar el proceso de realización de la detección de sanciones, lo que garantiza el cumplimiento normativo.
Las herramientas de ML tienen la capacidad de extraer datos en tiempo real de diferentes fuentes de datos, conjuntos de datos, campos de datos, archivos, sitios web vinculados y portales disponibles. Por lo tanto, el uso de ML ayuda a las instituciones a mejorar el proceso de cumplimiento normativo, especialmente contra el lavado de dinero y la lucha contra el financiamiento del terrorismo (ALD/CFT).
El uso de ML en los procesos de cumplimiento permite revisar y actualizar oportunamente los programas y políticas de cumplimiento. Los modelos de ML ayudan a detectar cambios en el comportamiento del cliente mediante el análisis de sus transacciones y actividades.
Esta técnica de análisis de datos se puede implementar para enriquecer el proceso de cumplimiento, incluido el monitoreo de transacciones. Esto permitirá detectar clientes o clientes con actividad o comportamiento sospechoso para su investigación y denuncia.
De hecho, lo que falta en los dispositivos tradicionales de análisis del comportamiento es la vinculación de datos y la identificación de patrones de transacciones ocultos, que pueden surgir porque los lavadores de dinero generalmente están un paso por delante.
El aprendizaje automático comprende los parámetros de cribado en función de las fuentes de datos disponibles y vinculadas, y de los conjuntos de datos. El aprendizaje automático identifica a los clientes y sus transacciones en función de los factores de coincidencia del perfil vinculado, como la coincidencia de nombre completo y exacto, la fecha de nacimiento, la nacionalidad, la jurisdicción, las fuentes de ingresos, el propósito de la cuenta y la transacción, etc.
Aprendizaje automático en el cribado de sanciones
El uso de algoritmos habilitados para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) exige la entrada de datos de identificación o coincidencia relevantes y correctos para realizar una evaluación profunda y relevante de las sanciones.
El aprendizaje automático ayuda a los especialistas en cumplimiento a contrarrestar diferentes desafíos de detección, como errores tipográficos, cadenas de datos incompletas, uso de apodos, diferencias ortográficas, etc. El aprendizaje automático ayuda a identificar y comprender datos más amplios y diferentes conjuntos de datos, y permite la extracción de datos significativos para la toma de decisiones.
Las capacidades de ML permiten el mantenimiento y el uso de conjuntos de datos y campos de datos correctos de miles de transacciones, para realizar la revisión y el monitoreo de transacciones.
El uso de ML ayuda a evitar una selección inadecuada de nombres y, en última instancia, aumenta la eficiencia de las medidas contra el lavado de dinero (AML) a través de la identificación de coincidencias verdaderas en el momento de la incorporación y durante la relación con los clientes. El aprendizaje automático, basado en los parámetros de entrada, realiza la detección de nombres, la detección de sanciones, la detección de listas negativas y varias otras evaluaciones para mejorar el cumplimiento normativo. Los algoritmos de ML detectan y reducen el riesgo de identificar a un cliente que no es una persona sancionada.
Los algoritmos de ML pueden resolver imprecisiones en la búsqueda de sanciones, como las listas de vigilancia, y las sanciones internacionales pueden contener nombres que pertenezcan a Rusia u otras nacionalidades que no utilicen el alfabeto latino, lo que puede dar lugar a imprecisiones en la búsqueda de nombres. El aprendizaje automático ayuda a utilizar big data complejos, con cientos de millones de nombres y grandes escenarios de comparación, y proporciona resultados de datos significativos para las decisiones de cumplimiento.
El ML garantiza que todas las listas negativas de personas o entidades, las fuentes de medios vinculadas, las listas de sanciones y las listas negativas internas se tengan en cuenta al realizar el proceso de selección. Los parámetros de búsqueda relevantes se extraen en función de la búsqueda que se va a realizar, y los datos disponibles en las listas se escanean instantáneamente para identificar las coincidencias exactas o cercanas para tomar mejores decisiones de cumplimiento.
A medida que el aprendizaje automático aprende con el tiempo en función de los datos y las experiencias prácticas, el proceso de escaneo y búsqueda se vuelve más preciso con el tiempo.
Reflexiones finales
El aprendizaje automático (ML) ha revolucionado el panorama de la detección de sanciones y el cumplimiento normativo. Al aprovechar la capacidad del ML para extraer y procesar rápidamente datos de una gran cantidad de fuentes, las instituciones pueden ampliar sus medidas contra el lavado de dinero (AML) y el financiamiento del terrorismo (CFT). Los métodos tradicionales a menudo se quedan cortos en la detección de patrones de transacciones ocultos o en la conciliación de discrepancias como errores tipográficos y caracteres no latinos.
Sin embargo, el aprendizaje automático llena estos vacíos, comprendiendo los intrincados parámetros de detección, refinando la identificación del cliente y rectificando las imprecisiones de la búsqueda de nombres. Además, el aprendizaje automático se adapta continuamente, evolucionando su precisión con cada nueva entrada de datos. Este aprendizaje continuo garantiza que los programas de cumplimiento se mantengan dinámicos, actualizados y un paso por delante, convirtiendo vastos datos en información procesable para una toma de decisiones segura y eficiente.
