Imagina buscar una aguja en un pajar mientras sigues acumulando más y más paja encima. Esa es la realidad diaria de los analistas de AML que se ven desbordados por cientos (o incluso miles) de alertas. Los falsos positivos y las alertas de baja prioridad saturan los flujos de trabajo, generando ineficiencias y desgaste. Este ciclo abrumador alimenta la fatiga por alertas y, con los analistas ocupados gestionando señales irrelevantes, los riesgos reales inevitablemente se escapan.

Las empresas necesitan estrategias más inteligentes que prioricen la precisión y la calidad de las alertas en lugar del volumen. Al enfocarse en la exactitud, los equipos pueden filtrar el ruido y garantizar que las amenazas genuinas reciban la atención que merecen.

Cómo los volúmenes altos de alertas perjudican a tu empresa

Cuando los analistas están inundados de alertas, es mucho más difícil identificar amenazas reales. Las señales críticas pueden quedar enterradas entre el ruido, dando a los actores maliciosos más tiempo para mover fondos, crear identidades sintéticas o realizar capas de transacciones sin ser detectados.

Y cuando el equipo finalmente identifica el problema, a menudo puede ser demasiado tarde, lo que deriva en consecuencias serias. El agotamiento causado por las notificaciones constantes aumenta los errores y reduce la satisfacción laboral, debilitando la capacidad de la organización para detectar y prevenir fraudes y lavado de dinero. El exceso de alertas también impacta en la experiencia del cliente: los falsos positivos retrasan aprobaciones y revisiones de cuentas, erosionan la confianza y empujan a los usuarios hacia la competencia.

Los reguladores analizan de cerca cómo se gestionan las alertas. Cuando los sistemas generan volúmenes excesivos sin resolverse a tiempo, esto refleja prácticas de cumplimiento deficientes. Los retrasos pueden afectar la presentación de informes de actividades sospechosas (SARs) o informes de transacciones en efectivo (CTRs), aumentando el riesgo de multas, daños reputacionales y mayor escrutinio regulatorio. Un sistema saturado de alertas obstaculiza la eficiencia operativa e invita a investigaciones más profundas por parte de las autoridades.

Diseñar reglas de alertas basadas en riesgo

La clave para reducir la fatiga por alertas es disminuir el volumen total mientras se priorizan las señales más relevantes y de mayor riesgo. Para lograrlo, la creación de reglas de alerta debe ser estratégica, alejándose de parámetros amplios u obsoletos y enfocándose en patrones y comportamientos específicos de tu organización.

Al conectar los puntos y construir sistemas de alertas más precisos y efectivos, podrás asegurarte de que solo se señalen los riesgos reales, permitiendo que los equipos se concentren en lo que realmente importa. Así puedes empezar a crear reglas de alerta más inteligentes:

1. Definir escenarios de riesgo

El primer paso es entender qué ocurre dentro de tu negocio: define los eventos que requieren investigación y aquellos falsos positivos que saturan el flujo de trabajo. Analiza casos anteriores de fraude y lavado de dinero, así como tendencias, para identificar patrones y centrarte en actividades verdaderamente sospechosas en lugar de anomalías inofensivas.

• Escenario: Múltiples transacciones ligeramente por debajo del umbral de reporte que indican un posible fraccionamiento (structuring).
  • Regla recomendada: Generar una alerta cuando un cliente realice más de cinco transacciones en un período de 24 horas, donde cada operación esté dentro del 90–99% del umbral de reporte (por ejemplo, $9.800–9.999 si el umbral es $10.000).

2. Mapear regulaciones y procedimientos de AML

Crea criterios de alerta basados en los requisitos de AML de tu jurisdicción y en los controles de riesgo específicos de tu organización. Por ejemplo, puedes establecer criterios para actividades sospechosas como:

• Transacciones inusualmente grandes que superan umbrales estándar: Operaciones que exceden la actividad típica de la cuenta o las normas del sector pueden indicar lavado de dinero o transferencias ilícitas. Establecer umbrales basados en perfiles de clientes e historial transaccional ayuda a reducir falsos positivos.
• Conexiones con jurisdicciones de alto riesgo o entidades sancionadas: Las transacciones que involucren países con escaso cumplimiento AML, como Afganistán, Myanmar o Haití, centros conocidos por delitos financieros como Chipre o Islas Vírgenes Británicas, o personas incluidas en listas de sanciones internacionales requieren una revisión reforzada. Las organizaciones pueden reducir el riesgo regulatorio y evitar incumplimientos filtrando en tiempo real contra listas actualizadas y monitoreando datos de IP para verificar la ubicación del cliente.

3. Usar datos históricos y machine learning

SEON te permite crear criterios de alerta a partir de reglas existentes e incorporarlos fácilmente al modelo de puntuación de riesgo basado en machine learning. Puedes desarrollar nuevas formas de detección reutilizando configuraciones probadas de casos anteriores y ajustándolas a tus necesidades. Esto simplifica la implementación y asegura que las alertas se mantengan precisas y consistentes.

• Clonar y ajustar reglas de alto rendimiento: Identifica reglas que detectan actividad sospechosa de forma consistente y ajusta sus umbrales para reducir falsos positivos o adaptarte a nuevas amenazas.
• Crear criterios compuestos combinando reglas existentes: Refuerza la detección de lavado de dinero vinculando múltiples condiciones, como velocidad transaccional, inteligencia de dispositivos y comportamiento del usuario, para mejorar la precisión y el contexto.
• Adaptar reglas a distintos canales: Garantiza una prevención de lavado de dinero eficaz adaptando alertas según productos, geografías y segmentos de clientes, manteniendo un marco de evaluación de riesgo consistente.

4. Implementar un sistema escalonado de alertas

En un sistema escalonado, los equipos de cumplimiento clasifican los eventos según su nivel de riesgo (alto, medio o bajo). Este enfoque evita que los analistas se saturen con alertas de baja prioridad y asegura que las actividades de alto riesgo reciban atención inmediata. Es una forma eficaz de reducir la fatiga por alertas, agilizar la toma de decisiones y usar los recursos de manera más eficiente, manteniéndose a la vez por delante de nuevos riesgos y tendencias.

• Alertas de alto riesgo deben ser inmediatamente accionables y requerir intervención rápida. Incluyen actividades como conexiones con países sancionados, cambios sospechosos en el estado del usuario en listas de vigilancia o comportamiento anómalo que indique una amenaza a la integridad de la organización. Estas alertas requieren investigación inmediata para evitar consecuencias graves.
• Alertas de riesgo medio señalan actividades que deben analizarse más a fondo, pero que no requieren acción urgente. Ejemplos: nuevos usuarios con perfiles incompletos realizando transacciones grandes, o comportamiento ligeramente fuera del patrón normal (como aumento del volumen transaccional). Deben investigarse, pero sin la urgencia de las alertas de alto riesgo.
• Alertas de bajo riesgo suelen destinarse a monitoreo y observación. Pueden incluir patrones que sugieran riesgos emergentes, pero que no son preocupantes de inmediato, como transacciones repetidas de bajo valor o pequeñas anomalías. En lugar de activar una acción inmediata, permiten seguir la evolución de tendencias mientras los analistas priorizan casos críticos.

SEON permite asignar etiquetas (por ejemplo, Alto, Medio, Bajo) dentro de sus listas, facilitando la priorización y el filtrado de manera intuitiva.

Optimizar alertas y reglas para mayor eficiencia operativa

Una vez definidos los criterios de alerta, es clave asegurarse de que funcionen de forma eficiente. Para evitar la saturación, se debe monitorear el volumen y la calidad de las alertas que genera cada regla. Como referencia, las alertas no deberían superar entre el 5% y el 10% del total de transacciones; superar ese umbral suele indicar configuraciones demasiado sensibles o reglas mal ajustadas.

Un volumen excesivo también preocupa a los reguladores: los atrasos pueden interpretarse como falta de recursos o una supervisión deficiente, lo que dificulta cumplir con SARs/CTRs y puede provocar más escrutinio o acciones correctivas. Si las alertas son demasiadas, ajusta los criterios para reducir ruido; si son muy pocas, revisa las reglas para asegurarte de que los riesgos críticos no pasen desapercibidos.

Cómo SEON ayuda a crear criterios de alerta precisos

SEON facilita la creación de alertas más específicas y accionables, reduciendo falsos positivos y acelerando las investigaciones.

• Criterios personalizables: Combina comportamiento, inteligencia de dispositivos, datos transaccionales y ubicación para crear reglas contextuales ajustables en tiempo real.
• Priorización basada en riesgo: Las puntuaciones permiten identificar rápidamente los casos más críticos y relegar actividad de bajo riesgo.
• Flujos de trabajo automatizados: Las alertas se asignan al analista adecuado y toda la información del caso se centraliza en una sola vista.
• Precisión sobre volumen: El objetivo no es generar más alertas, sino generar las correctas. SEON ayuda a reducir el ruido y a enfocar al equipo en lo que realmente importa.