Los avances en IA y análisis de datos han revolucionado la forma en que las empresas interpretan el comportamiento del consumidor, lo que permite estrategias de marketing más personalizadas y toma de decisiones en tiempo real.
Para proteger la integridad del sistema financiero, las instituciones deben ser conscientes de los riesgos de delitos financieros asociados con los diferentes tipos y tipos de transacciones que ocurren en un día en particular. En los últimos años, los avances tecnológicos y el análisis de datos han contribuido a realizar un seguimiento eficaz de las transacciones de forma constante.
Los rigurosos requisitos de cumplimiento normativo y los crecientes niveles de datos han desafiado a las instituciones a desarrollar e implementar procesos y sistemas adecuados de monitoreo de transacciones. Los organismos reguladores están poniendo a las instituciones financieras en primera línea para luchar contra diferentes delitos financieros, desafiando a las instituciones a cumplir con las mayores expectativas de cumplimiento normativo, especialmente los requisitos de supervisión de transacciones como parte del marco general de cumplimiento.
El uso de procesos manuales de monitoreo de transacciones, datos y tecnologías heredadas ya no son efectivos debido a los enormes volúmenes de datos que se producen en diferentes plataformas y canales, y la complejidad de las regulaciones de cumplimiento. Tradicionalmente, las instituciones financieras han dependido en gran medida del proceso manual de supervisión de las transacciones, incluida la intervención humana en el proceso de presentación de informes reglamentarios.
Esta práctica también prevalece hoy en día, pero las instituciones están en camino de implementar tecnologías avanzadas para implementar procesos de análisis de datos, para cumplir de manera efectiva con las obligaciones de monitoreo de transacciones. Las instituciones se beneficiarán al eliminar la revisión física de los detalles y la redacción de narrativas manuales para la actividad sospechosa identificada manualmente.
Las instituciones financieras que inviertan en tecnologías para mejorar el proceso de monitoreo de transacciones se verán beneficiadas a través de la identificación y reporte de transacciones sospechosas de manera oportuna.
El uso de la analítica de datos ayudará a analizar y gestionar las enormes cantidades de datos de transacciones y el flujo de información dentro y fuera de las instituciones financieras, ya que es imposible para los humanos seguir el ritmo de los macrodatos utilizando técnicas manuales de supervisión e investigación.
Los retrasos en las alertas de riesgo relacionados con las transacciones también están creciendo más rápido, lo que los equipos de operaciones y cumplimiento no pueden manejar fácilmente y realizar una revisión significativa de las transacciones financieras o de clientes complejas e interconectadas.
Avances en IA y análisis de datos
Las técnicas avanzadas de análisis de datos, como el uso de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP) y automatización cognitiva, pueden utilizarse para automatizar o acelerar el proceso de supervisión de las transacciones utilizando diferentes umbrales y escenarios de transacción. Esto reduce los costos operativos y de cumplimiento porque el tiempo de las operaciones y los equipos de cumplimiento se invierten mejor y se centran en las transacciones de riesgo clave que ocurren a través de diferentes canales y sistemas.
La IA y el ML ayudan a perfilar a los clientes en función de su fuente única de fondos, datos demográficos y riesgos. También mejoran el proceso de evaluación de riesgos, lo que conduce a la implementación de programas de cumplimiento basados en riesgos más efectivos, incluido el monitoreo de transacciones y la presentación de informes reglamentarios.
El uso de la IA y el ML permiten evaluar los riesgos de las transacciones sospechosas de forma predictiva, donde los umbrales y escenarios de las transacciones se actualizan periódicamente en función del análisis predictivo de riesgos.
La IA y el ML ayudan a redefinir los escenarios y umbrales de transacción para los clientes, en función de perfiles de riesgo actualizados y actuales, lo que ayuda a minimizar los falsos positivos. La IA y el ML ayudan a generar alertas de transacciones relevantes y de calidad basadas en datos de transacciones en tiempo real vinculados con perfiles de riesgo actualizados de los clientes.
La IA y el ML capturan datos de transacciones de diferentes fuentes de datos vinculadas, como sistemas de información internos, datos de sanciones, medios de comunicación, sitios web regulatorios, base de datos de transacciones sospechosas notificadas anteriormente, etc.
Los datos capturados se utilizan para realizar análisis significativos y profundos para la identificación de patrones sospechosos potenciales y ocultos o para ser alertas rojas, teniendo en cuenta los umbrales de transacción, los escenarios y los perfiles de riesgo actualizados de los clientes relevantes.
Las capacidades de IA y ML dan como resultado posibles transacciones o patrones sospechosos, lo que permite a los equipos de cumplimiento realizar revisiones e investigaciones detalladas, según los requisitos normativos aplicables, como los requisitos de cumplimiento contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo (ALD/CFT).
Reflexiones finales
En el cambiante panorama de la seguridad financiera, las instituciones se enfrentan a la apremiante responsabilidad de proteger el sistema financiero contra las actividades delictivas. Si bien los métodos manuales tradicionales de monitoreo de transacciones alguna vez tuvieron prominencia, el gran volumen de datos de transacciones, junto con las intrincadas regulaciones de cumplimiento, los ha hecho inadecuados. Los rápidos avances tecnológicos, en particular en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), ofrecen una solución prometedora.
Estas herramientas no solo agilizan el proceso de monitoreo de transacciones al identificar con precisión patrones sospechosos, sino que también se adaptan dinámicamente a los perfiles de riesgo cambiantes, reduciendo los falsos positivos. En consecuencia, al aprovechar el poder del análisis de datos y las tecnologías modernas, las instituciones financieras pueden lograr un cumplimiento más eficiente, salvaguardar sus operaciones de posibles amenazas y garantizar la estabilidad e integridad del sistema financiero mundial.
