Las revisiones de cumplimiento con análisis de datos son fundamentales para identificar irregularidades y mejorar la precisión del monitoreo de transacciones financieras. Los especialistas en cumplimiento requieren la disponibilidad de puntos de datos relevantes y precisos para realizar análisis y revisiones de alertas de transacciones, incluidos los verdaderos y falsos positivos.
El análisis de datos ayuda a los equipos de cumplimiento a utilizar datos relevantes para el análisis, lo que ayuda en la realización de evaluaciones, revisiones y monitoreo de riesgos de cumplimiento relevantes. Los enfoques de análisis de datos utilizan procesos habilitados por la tecnología para capturar los datos de clientes y transacciones, disponibles en los sistemas.
El análisis de datos amplía en gran medida el universo de datos que se pueden utilizar para el análisis de manera significativa.
El rendimiento del análisis de datos semánticos aplicado a los grandes conjuntos de datos de clientes que contienen múltiples transacciones y perfiles puede ayudar a superar problemas como puntos de datos de clientes irregulares o inexactos. El análisis semántico de los datos evalúa el riesgo de contenido negativo de las noticias, sin la complejidad y el coste de la normalización de los datos.
Mejora de las revisiones de cumplimiento con análisis de datos
El uso de la analítica de datos por parte de las instituciones financieras para reducir los falsos positivos, profundizar en miles de transacciones o puntos o filas de clientes para hacer evaluaciones informadas.
Una vez que los grandes conjuntos de datos de clientes se clasifican para su análisis, se pueden utilizar para comparar los falsos positivos informados con los patrones de comportamiento reales, la información del perfil y las últimas actividades de los clientes.
El uso del análisis de datos puede ayudar a las instituciones financieras a priorizar las transacciones y actividades más complejas y riesgosas, y definir los escenarios y umbrales de transacción relevantes para los clientes.
El análisis de datos ayuda a reducir el tiempo para revisar la enorme cartera de clientes y los puntos de datos individuales de los clientes, a través de las capacidades de inteligencia artificial (IA), que funcionan a través de algoritmos inteligentes que penetran instantáneamente en los archivos de datos e identifican la información relevante para producir datos significativos para el análisis y la evaluación de riesgos.
El análisis de datos pone de relieve las inexactitudes de los datos, que deben corregirse para realizar el análisis de datos pertinente, para el desarrollo de un plan de mitigación de riesgos significativo, con el fin de reducir los casos generales de falsos positivos.
A través del análisis de datos, el especialista en cumplimiento puede identificar los patrones de transacción ocultos y los vínculos con otras transacciones. La capacidad predictiva de análisis de datos puede identificar instantáneamente los enlaces ocultos de diferentes transacciones relacionadas con diferentes clientes o cuentas. Esta capacidad permite a los especialistas en cumplimiento realizar revisiones transaccionales específicas y cruzadas, para identificar la verdadera causa de los falsos positivos y los casos de verdaderos positivos no notificados.
En consecuencia, se revisan y actualizan los escenarios de transacción, los umbrales y los perfiles de los clientes, para garantizar que se mejoren los escenarios y umbrales positivos reales y se vinculen con los perfiles de los clientes. El proceso ayuda a ponerse en contacto con los clientes cuyos perfiles se han modificado y necesitan actualizarse.
El uso del enfoque de análisis de datos ayuda a los especialistas en cumplimiento a definir los escenarios de transacción correctos y los umbrales basados en los perfiles de clientes existentes y las regulaciones de datos aplicables.
El enfoque de análisis de datos ayuda a aumentar la confianza de los especialistas en cumplimiento en los datos disponibles de clientes y transacciones, que se utilizarán para el análisis y el monitoreo de manera consistente.
Reflexiones finales
En un panorama financiero en rápida evolución, los especialistas en cumplimiento confían cada vez más en el análisis de datos para mejorar la precisión y la eficiencia de su trabajo. Con el vasto universo de datos de clientes y transacciones disponibles, el análisis de datos no solo permite una revisión más completa de las alertas de transacciones, sino que también reduce significativamente los falsos positivos. Al utilizar procesos impulsados por la tecnología, como el análisis de datos semánticos y las capacidades de IA, los equipos de cumplimiento pueden profundizar en grandes conjuntos de datos, identificar irregularidades y descubrir patrones de transacciones ocultos. Esta ventaja tecnológica simplifica tareas complejas como la normalización de datos, ayuda en la evaluación de riesgos y garantiza revisiones más específicas.
En última instancia, la integración de la analítica de datos garantiza que las estrategias de cumplimiento se actualicen dinámicamente, fomentando la confianza en los datos disponibles y facilitando decisiones más informadas y oportunas en el cumplimiento normativo.
