Integración de fraude en investigaciones AML: Estrategias de cumplimiento

Los delincuentes financieros están en constante evolución, utilizando tecnologías avanzadas y tácticas complejas para evadir la detección. Los datos sobre fraude en registros, inicios de sesión, monitoreo y transacciones son muy valiosos para entender las intenciones de los usuarios. Sin embargo, cuando estos datos se aíslan, se limitan al equipo de fraude, perdiendo la oportunidad de mejorar los esfuerzos de AML. Indicadores clave, como IPs de jurisdicciones de alto riesgo, anomalías en dispositivos o comportamientos atípicos, a menudo no se comparten, limitando la capacidad de agilizar investigaciones AML y cumplir con los reportes regulatorios.

Fraude y lavado de dinero están conectados, siendo el fraude el primer paso de muchos esquemas de lavado. Sin embargo, los equipos que los enfrentan suelen trabajar de forma aislada, sin compartir datos o conocimientos. Integrar señales de fraude en los procesos de AML permite tener una visión más completa del comportamiento del cliente, agilizar investigaciones, resolver alertas más rápido y mejorar el cumplimiento. Este enfoque unificado ayuda a combatir delitos financieros con mayor eficiencia, precisión y menor costo.

Un enfoque unificado para investigaciones de fraude y AML

Para enfrentar a las redes criminales, las organizaciones deben unificar la detección de fraude con los procesos de AML en un marco colaborativo y fluido. Superar los silos ofrece tres ventajas clave:

1. Detección de riesgos mejorada y mayor contexto: Al integrar datos de fraude en los procesos de AML, las investigaciones se enriquecen con información que no se ve al usar solo datos de AML. Al conectar indicadores de fraude, como anomalías en IPs o dispositivos compartidos entre cuentas, con datos de AML, se obtiene una visión más clara de las intenciones de los usuarios y patrones sospechosos. Esto mejora la precisión y reduce los falsos positivos.
2. Colaboración y transparencia mejoradas: Una solución unificada para los equipos de fraude y AML facilita la colaboración. Ambos equipos acceden a datos clave, lo que simplifica el seguimiento de actividades sospechosas y la comunicación en casos complejos. Esta integración elimina puntos ciegos y revela redes ocultas y riesgos que un sistema fragmentado no detectaría.
3. Mayor eficiencia y ahorro de costos: Unificar los esfuerzos en una sola solución elimina la necesidad de cambiar entre sistemas, reduciendo la duplicación de trabajo y los problemas de transferencia de datos. La visibilidad conjunta de señales de fraude y AML permite identificar y abordar riesgos más rápido, disminuyendo el tiempo de investigación y los costos de cumplimiento gracias a una mayor productividad.

Filtrar defraudadores antes del AML: una defensa rentable

Antes de que los equipos de aml inicien el filtrado, las organizaciones deberían centrarse en bloquear a los defraudadores desde los procesos de registro. Las herramientas de detección de fraude que analizan huellas digitales y señales de dispositivos pueden identificar usuarios sospechosos desde el principio. Indicadores como la ausencia de presencia verificable en línea, uso de navegadores anónimos, antigüedad del correo electrónico, exposición a filtraciones de datos y configuraciones de dispositivos sospechosas ofrecen información valiosa sobre posibles defraudadores.

Interceptar a usuarios de alto riesgo temprano ayuda a las empresas a evitar los costos asociados con los procesos de aml/kyc, conservando recursos y protegiendo la integridad de su base de clientes. Este enfoque proactivo reduce la carga financiera de gestionar usuarios de alto riesgo en los flujos de aml, permitiendo que los equipos se concentren en clientes legítimos con un menor riesgo de costosas remediaciones.

Ideas clave de fraude para equipos AML

Los datos de fraude aportan valor a todo el proceso de cumplimiento, no solo en el registro, al mejorar los esfuerzos de AML al proporcionar contexto esencial para las investigaciones. A continuación, cómo señales específicas de fraude apoyan diferentes etapas del cumplimiento:

• Direcciones IP
  • Casos de uso: registro, filtrado de pagos y monitoreo de transacciones
    El análisis de direcciones IP ayuda a identificar usuarios de jurisdicciones restringidas o de alto riesgo. Durante el registro, previene la entrada de individuos de alto riesgo al sistema. En el filtrado de pagos y monitoreo de transacciones, señala accesos no autorizados y destinos de pago sospechosos, lo que ayuda a detectar posibles rutas de lavado de dinero.

• Direcciones de correo electrónico y números de teléfono
  • Caso de uso: Registro
    El análisis de correos electrónicos y números de teléfono puede revelar identidades sintéticas o contactos desechables utilizados frecuentemente por defraudadores. Los usuarios con una presencia en línea limitada vinculada a sus datos de contacto pueden ser marcados como de alto riesgo, ya que los usuarios legítimos suelen tener una huella digital establecida.
• Antigüedad del correo electrónico
  • Caso de uso: Registro
    Evaluar la antigüedad de una cuenta de correo electrónico, a través de registros de filtraciones de datos, permite conocer su autenticidad. Los correos establecidos con una historia más larga generalmente se consideran más confiables, mientras que los correos recién creados pueden indicar un mayor riesgo de fraude, permitiendo a los equipos filtrar en la etapa de registro antes de que los usuarios lleguen al filtrado AML.
• Huella digital del dispositivo
  • Casos de uso: Registro, monitoreo continuo y monitoreo de transacciones
    La huella digital del dispositivo detecta configuraciones sospechosas asociadas con fraude. Durante el registro, bloquea defraudadores; en el monitoreo continuo, señala inicios de sesión inusuales, y en transacciones, identifica anomalías en el comportamiento del usuario.

• Cuentas vinculadas
  • Casos de uso: Registro, monitoreo de transacciones
    Identificar dispositivos y IPs compartidos entre varias cuentas puede revelar grupos relacionados con fraude o lavado de dinero. Este análisis bloquea redes de alto riesgo durante el registro y marca cuentas conectadas en el monitoreo de transacciones.
• Discrepancias geográficas
  • Casos de uso: Filtrado de pagos, monitoreo de transacciones
    Monitorear ubicaciones de transacciones en regiones inesperadas o de alto riesgo aporta información clave. Las discrepancias geográficas son señales de acceso no autorizado o transferencias sospechosas, ofreciendo contexto valioso para el filtrado de pagos y el monitoreo de transacciones.

• Actividad de tarjetas de crédito
  • Casos de uso: Filtrado de pagos, monitoreo de transacciones
    Cambios en el uso de tarjetas, como cambiar de tarjeta tras un rechazo, pueden indicar intentos de lavado de dinero. Esto es útil en el filtrado de pagos para marcar comportamientos sospechosos y en el monitoreo de transacciones para rastrear tácticas de lavado.
• Patrones de comportamiento
  • Casos de uso: Monitoreo continuo, monitoreo de transacciones
    Monitorear comportamientos como intentos repetidos de inicio de sesión o cambios en el uso de dispositivos ayuda a detectar anomalías. El monitoreo continuo identifica apropiaciones de cuentas, mientras que el monitoreo de transacciones marca desviaciones que pueden indicar fraude.
• Evaluación dinámica de riesgos
  • Casos de uso: Monitoreo continuo, monitoreo de transacciones
    La evaluación dinámica en tiempo real compara actividades actuales con datos históricos y comportamientos de usuarios para identificar patrones inusuales. Esta capacidad permite a los equipos de AML responder rápidamente a amenazas emergentes.

Poniendo en práctica los datos de fraude con reglas de velocidad

Para convertir datos de fraude en monitoreo accionable, los equipos de AML pueden usar reglas de velocidad que rastrean patrones y responden rápidamente a amenazas. Estas reglas ayudan a identificar actividades sospechosas y mejorar investigaciones AML:

• Direcciones IP y uso de dispositivos
  • Ejemplo de regla de velocidad: Establecer límites para monitorear la frecuencia de cambios de IP o dispositivos en un periodo definido. Una regla podría marcar cuentas que cambian de IP varias veces en una sola sesión o que cambian de dispositivo repetidamente. Esto ayuda a detectar patrones que sugieren intentos de acceso no autorizado o cuentas comprometidas.
• Cambios de tarjetas de crédito
  • Ejemplo de regla de velocidad: Rastrear el número de cambios de tarjeta de crédito en un periodo específico. Si una cuenta cambia frecuentemente de tarjeta tras rechazos, podría ser un intento de evadir detección o de mover fondos. Estas reglas pueden marcar estos patrones en tiempo real, permitiendo investigar rápidamente comportamientos sospechosos.
• Behavioral Patterns
  • Ejemplo de regla de velocidad: Definir límites para intentos repetidos de inicio de sesión, cambios inesperados de dispositivo o variaciones en los canales de comunicación. Comparando con datos históricos o normas de grupo, estas reglas identifican comportamientos inusuales que indican apropiaciones de cuentas o intención fraudulenta, mejorando la relevancia de las alertas.

Estas reglas pueden ajustarse según los requisitos de cumplimiento y el nivel de tolerancia al riesgo de la organización. Al aplicar límites dinámicos, los equipos de AML superan la detección estática y logran monitoreo adaptativo en tiempo real, mitigando proactivamente los riesgos de delitos financieros.

Datos de fraude para investigaciones AML más rápidas y precisas

Incorporar datos de fraude en las investigaciones AML aporta contexto que mejora la toma de decisiones y acelera la resolución de casos. Los datos integrados optimizan los procesos de cumplimiento y controlan costos mediante:

• Automatización: Automatizar el intercambio de información de fraude con herramientas AML minimiza tareas manuales, permitiendo a los equipos enfocarse en casos de alto riesgo que requieren supervisión humana.
• Menos falsos positivos: Compartir datos entre equipos enriquece las investigaciones AML, reduciendo falsos positivos y evitando escalaciones innecesarias.
• Rastros de auditoría completos: Un sistema unificado proporciona documentación trazable de casos, apoyando el cumplimiento regulatorio y reduciendo el riesgo de multas.

Cómo SEON mejora las investigaciones AML

Las soluciones de SEON para la prevención de fraude y lavado de dinero están diseñadas para integrarse fácilmente con los flujos de trabajo AML, proporcionando una visión integral desde el registro hasta el monitoreo de transacciones.

• Detección temprana de fraude: Identifica comportamientos riesgosos durante el registro, bloqueando a usuarios de alto riesgo antes de las etapas de AML y KYC.
• Solución unificada de fraude y AML: Facilita la colaboración entre equipos, utilizando datos contextuales para mejorar la eficiencia y anticiparse a los riesgos.
• Estrategias de riesgo personalizadas: Reglas configurables, umbrales ajustables y señales de datos adaptables por región garantizan que los procesos de cumplimiento se alineen con las necesidades del negocio.
• Reportes simplificados: El reporte impulsado por IA simplifica las presentaciones regulatorias, proporcionando registros seguros y trazables, reduciendo errores y ahorrando tiempo.

Construyendo una defensa unificada

Incorporar datos de fraude en las investigaciones y flujos de trabajo AML permite a los equipos tomar decisiones de riesgo más rápidas y fundamentadas, optimizar el cumplimiento y mejorar los reportes regulatorios. Las soluciones de SEON ofrecen a los equipos AML un enfoque integral y basado en datos para gestionar riesgos a lo largo del ciclo de vida del cliente.