Monitoreo de transacciones bancarias: Cómo combatir el fraude en neobancos

Monitoreo de transacciones bancarias: Cómo combatir el fraude en neobancos

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por Bence Jendruszak

Con la previsión de que el valor de las transacciones de los neobancos alcance los 8,91 billones de dólares en 2026 (según una TACC prevista del 22,01% en los años anteriores), está claro por qué el monitoreo de las transacciones es una parte tan fundamental del cumplimiento de la legislación contra el lavado de dinero en todos los ámbitos de la banca.

Pero más allá del cumplimiento, también puede ayudar a eliminar a los defraudadores que se han hecho con el control de cuentas bancarias y de neobancos, y que pretenden estafarte a ti y a tus clientes. 

Analizamos el monitoreo de transacciones tanto en el neobanca como en la banca en general, cómo puede implementarse y algunas recomendaciones para sacarle el máximo provecho.

¿Por qué es importante el monitoreo de transacciones bancarias?

El monitoreo de transacciones es una de las mejores herramientas que tienen tanto los bancos como los neobancos para cumplir con las regulaciones AML y CFT. Las normativas de anti lavado de dinero y combate a la financiación del terrorismo son procesos estrictamente regulados y los bancos están bajo un severo escrutinio por parte de los organismos gubernamentales. 

Para mostrar su cooperación en prevenir el crimen financiero, estas entidades deben monitorear factores como los siguientes: 

  • el volumen y la frecuencia de las transacciones de los clientes
  • las identidades de los emisores y receptores
  • el origen geográfico de las transacciones entrantes y salientes

:Más importante aún, no monitorear las transacciones apropiadamente pone a los neobancos, y naturalmente también a los bancos tradicionales, a merced de los reguladores, que en su caso:

  • auditan a los bancos vigorosamente
  • emiten multas si el proceso AML no se sigue adecuadamente
  • en casos extremos de reincidencia, incluso retiran las licencias bancarias

Además, estas multas dañan la reputación del banco así como sus ingresos, esto sin mencionar el tremendo gasto de tiempo y recursos de su equipo de cumplimiento, equipo ejecutivo y en ocasiones hasta de los accionistas.

Cómo desplegar el monitoreo de transacciones bancarias

Hay dos formas en las que los neobancos y los bancos de todo tipo pueden monitorear las transacciones: 

  • Proactivamente: Tendrás que establecer reglas para alimentar los datos de las transacciones, que luego activarán una alerta para hacerte saber si algo es arriesgado o no.
  • Reactivamente: Mediante el uso de filtros y técnicas de ciencia de datos en los informes de transacciones, puedes identificar transacciones de riesgo que pueden haber escapado a tu atención.

Ambas técnicas requieren la implementación de tecnología de monitorización y registro. Los científicos de datos, oficiales de cumplimiento o gestores de riesgo pueden comprobar manualmente los datos o, más frecuentemente, apoyarse de un software de monitoreo de transacciones terciario para detectar el riesgo mediante la automatización. 

Cuando se trata de las reglas de monitoreo de transacciones, estas van de las más simples (como las que usan una lógica estática “si/entonces”) a las más sofisticadas (por ejemplo, cuántas veces sucedió algo, incluso mientras otra cosa estaba ocurriendo).

A estas últimas se les conoce como reglas de velocidad, o tests de velocidad, que observan factores que suceden dentro de un período de tiempo específico. 

Esto nos lleva a un punto importante respecto al monitoreo de transacciones: el tipo de alertas que puede activar. Mientras que algunos bancos buscan bloquear instantáneamente una transacción, otros con un apetito de riesgo más grande simplemente la marcarán como sospechosa y permitirán que proceda. 

Algunos bancos e instituciones financieras incluso automatizan su proceso SAR, para generar Reportes de Actividad Sospechosa tan pronto como se active una alarma. 

Por último, varios oficiales de cumplimiento tienen problemas para combinar el monitoreo de transacciones con otras herramientas de cumplimiento, tal como el software KYC. Aunque existe una superposición entre los procesos KYC y AML, la fragmentación de las herramientas especializadas puede provocar silos de datos y agujeros negros de información, algo que puede tener repercusiones negativas durante auditorías de cumplimiento.

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3 reglas clave para el monitoreo de transacciones bancarias

Ahora examinemos las tres formas principales en las que puedes utilizar SEON para optimizar el monitoreo de transacciones de tu banco o neobanco. 

#1: Usa el perfilamiento digital a través de la búsqueda de redes sociales, IP y correo electrónico

Con tantos bancos y neobancos siendo objetivos de cuentas sospechosas, una recomendación para cualquiera que sospeche de un usuario bancario es considerar en primer lugar la importancia del perfilamiento digital. En otras palabras, no comprobar únicamente las transacciones: Busca más sobre la persona que las realiza. 

SEON ofrece una herramienta de búsqueda inversa fácil de usar que puede activarse simplemente con introducir la IP, correo electrónico y/o número de teléfono de alguien y comprobar qué direcciones y redes sociales (en caso de existir) están vinculadas a esa información. 

Echemos un vistazo a la siguiente galería de capturas que muestran un ejemplo del perfilamiento digital de SEON en acción cuando el usuario ingresa los detalles en la página de transacciones de la solución:

 

Tal como lo muestra el widget anterior, los datos resultantes son parte de la página de transacciones de SEON y ayudan a informar tus comprobaciones de seguridad gracias a su capacidad de obtener las fotos de perfil del usuario de cuentas como WhatsApp, Telegram y Twitter. 

¿Pero qué pasa entonces si la presencia en redes es escasa o incluso inexistente? Esta es otra razón por la que el perfilamiento digital es tan útil: La ausencia de datos puede ser tan útil como la presencia de los mismos. 

Una persona, tal como la que apareció en el widget anterior, que está registrada a WhatsApp o  Telegram pero no muestra señales de ninguna otra actividad de cuenta en línea (ni siquiera cuentas de Google o Microsoft) podría tratarse ciertamente de una incorporación riesgosa para tu banco o neobanco. 

Todo el proceso de comprobación es fácil y rápido, y puede ser crucial para mitigar los intentos de multicontabilidad y otros ataques. También puedes visualizar las capacidades de la búsqueda de SEON simplemente ingresando cualquier IP, correo electrónico o número telefónico en la siguiente barra:

[email_ip_phone_lookup]

#2: Automatiza la puntuación de riesgo con las reglas de machine learning de SEON

Dependiendo de la naturaleza de tus transacciones, puede resultar tardado y arduo cumplir con los requerimientos AML de monitorear las transacciones en la neobanca. Esto a menos de que introduzcas la automatización y, particularmente, la toma de decisiones basada en el machine learning. 

Let’s have a look: Tal como se refleja en el siguiente widget, el machine learning de SEON emplea los datos históricos y utiliza la información resultante para sugerir nuevas reglas, particularmente reglas de machine learning, que te ayudarán a informar el monitoreo de transacciones de tu neobanco. Echemos un vistazo

Como muestran las capturas de pantalla, la sección de reglas de machine learning de SEON se ha utilizado para determinar que un hash de dirección de facturación siempre ha estado implicado en actividades fraudulentas.

La regla no sólo sugiere que dicho hash sea marcado para revisión, sino que incluso permite probar la regla y le asigna una calificación de precisión del 100%, debido a la capacidad de SEON para contar las tasas de falsos positivos (que en este caso es cero).

Dado que las direcciones de facturación sospechosas son uno de los principales problemas de la banca y la neobanca, disponer de reglas de machine learning que observen y marquen los hashes de esas direcciones, junto con información transparente, comprobable y clasificada según su precisión, es un medio crucial para informar tus esfuerzos de monitoreo de transacciones.

#3: Aplica una regla de velocidad que marque transacciones de un valor sospechosamente alto

No se trata sólo de identificar el comportamiento del usuario que podría considerarse sospechoso: se trata también de la escala y la frecuencia de dicho comportamiento. Por ello, es importante aplicar las reglas de velocidad de SEON para determinar las actividades de transacción que parezcan repentinas y significativas.

Un ejemplo clave de esto es cuando una cuenta, en el espacio de un solo día, realiza una transacción reciente cuyo valor duplica el de los hábitos de gasto medios de su usuario. Un acontecimiento de este tipo sería señal de una transacción brusca y de gran valor, que podría convertirse en una transacción de alta frecuencia si no se comprueba a tiempo.

La siguiente captura de pantalla muestra cómo se ve esto como una regla de velocidad, es decir, una que se ha titulado «200% de aumento en $ de transacción en 24 horas»

como personalizar reglas de velocidad para el monitoreo de transacciones

Como muestra la captura de pantalla, puedes personalizar la regla de velocidad asignando tu propia puntuación de fraude (que en este caso es una puntuación de 20) cuando se produce un aumento del 200% en el valor de la transacción. También puedes hacer clic en otras respuestas, como la opción » State», que te permite que la solución marque o incluso rechace al usuario asociado con la actividad inusual.

Cómo ayuda SEON a los bancos con el monitoreo de transacciones y el fraude

Como compañía integral de prevención del fraude, SEON se esfuerza por ayudar a bancos, neobancos y empresas de tecnología financiera de todo tipo a obtener la mayor cantidad de datos posible para cumplir la normativa, evitar el fraude y captar más clientes con menos riesgo.

Es por ello que líderes en la banca como HYPE o Revolut han elegido a SEON para ayudar con los siguientes procesos, los cuales pueden ayudar a optimizar tu metodología de monitoreo de transacciones: 

  • perfiles digitales que pueden proporcionar al instante una visión completa de una persona y sus datos
  • puntuación dinámica del fraude basada tanto en tus preferencias como en la actividad continua del machine learning 
  • reglas de velocidad que determinan la frecuencia e intensidad del comportamiento sospechoso en cuanto se produce

Todas estas funciones, junto con el conjunto de herramientas AML de SEON, es lo que ofrecemos para garantizar que tu banco o neobanco tenga éxito en tus esfuerzos continuos por mantener un proceso de supervisión de transacciones rápido y fiable. Esto es lo que se necesita para mantener a tus clientes contentos, tu reputación fuerte y cumplir con la normativa contra el lavado de dinero.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo monitorean las transacciones los bancos?

El monitoreo de transacciones suele depender de un software de monitoreo de transacciones de terceros. Está diseñado para rastrear los datos de las transacciones, crear registros y, a veces, alertar a los responsables del cumplimiento de la normativa basándose en reglas específicas. Por ejemplo, puedes crear una alerta que te avise en cuanto una transacción supere el umbral AML estadounidense de 3.000 dólares.

¿Qué es el monitoreo de transacciones bancarias para el AML?

Los bancos deben supervisar las transacciones entrantes y salientes para evitar ser cómplices de operaciones de lavado de dinero. Este proceso de monitoreo de transacciones es un requisito legal para permanecer en cumplimiento y evitar multas punitivas.

¿Qué tipos de fraude existen en la banca?

Los bancos tienen que estar atentos al robo de identidad, a las identidades sintéticas y a la toma de posesión de cuentas (cuando los estafadores toman el control de la cuenta de un cliente legítimo). Si permites que los estafadores abran cuentas bancarias en tu institución, pueden producirse repercusiones negativas en el cumplimiento de las normas AML y KYC.

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Bence Jendruszak

Bence Jendruszák es el Director de Operaciones y cofundador de SEON. Gracias a su liderazgo, la compañía recibió la ronda de inversión Serie A más grande en la historia de Hungría en el 2021. Bence es un apasionado de la ciberseguridad y su relación con el éxito empresarial. Puedes encontrarlo encabezando webinars con líderes de la industria en temas como el fraude en el iGaming, la comprobación de identidad o el machine learning (siempre que no esté preparando café cuestionable para sus colegas).


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