Las empresas enfrentan el reto de filtrar grandes volúmenes de datos transaccionales para detectar casos críticos de lavado de dinero o actividad sospechosa. Los sistemas rígidos basados en reglas generan muchos falsos positivos, desperdiciando tiempo y recursos, y dejando a las empresas abrumadas con alertas sin un camino claro a seguir.
El monitoreo por lotes de transacciones, antes estándar de la industria, es ahora insuficiente. En una era de transacciones rápidas y delitos financieros en aumento, el monitoreo en tiempo real es clave para identificar riesgos de alto impacto mientras ocurren, no después.
Para un monitoreo efectivo, las organizaciones necesitan combinar reglas tradicionales con análisis de patrones de comportamiento y aprendizaje automático. Esto reduce falsos positivos y detecta riesgos reales con mayor precisión.
El motor de reglas AML de SEON ofrece flexibilidad, granularidad y monitoreo en tiempo real. Sus avanzadas capacidades permiten a los equipos de cumplimiento enfocarse en riesgos críticos y cumplir con regulaciones de manera eficiente.
¿Por qué es importante el monitoreo de transacciones?
El monitoreo de transacciones es la base del cumplimiento AML. Contar con información robusta y en tiempo real puede reducir significativamente el riesgo de delitos financieros. La solución de SEON permite a las empresas configurar reglas precisas y personalizables que se adaptan a su perfil de riesgo y requisitos regulatorios, ya sea para el registro de nuevos clientes, el análisis de patrones transaccionales o la detección de comportamientos sospechosos.
Características clave en una solución moderna de monitoreo de transacciones AML
Al evaluar las capacidades de un sistema avanzado de monitoreo de transacciones AML, es fundamental priorizar características que vayan más allá del cumplimiento básico. Una solución verdaderamente efectiva debe ofrecer eficiencia operativa y una gestión de riesgos sólida. Los sistemas más avanzados integran de manera fluida el cumplimiento, la detección de fraudes y la eficiencia en un enfoque unificado. Estas son las características esenciales que debe tener toda solución de monitoreo de transacciones AML de alto nivel:
- Flexibilidad inigualable: Personaliza reglas en tiempo real adaptadas a las necesidades de tu negocio y perfil de riesgo. Ajusta para regiones de alto riesgo, umbrales de transacciones y patrones de fraude sin cambios estructurales complejos, manteniendo eficiencia y agilidad.
- Decisiones precisas contra el fraude: Analiza señales como huellas digitales de dispositivos, IP, patrones digitales, velocidades de transacción y comportamientos. Integra conocimientos de fraude para identificar lavado de dinero y delitos sofisticados.
- Monitoreo en tiempo real: Detecta actividades sospechosas al instante y actúa rápidamente. Intercepta amenazas antes de que escalen con un enfoque proactivo que minimiza riesgos y previene delitos financieros.
- Enfoque equilibrado: reglas, comportamiento y aprendizaje automático: Combina reglas tradicionales, análisis de comportamiento y aprendizaje automático para reducir falsos positivos y detectar riesgos emergentes con mayor precisión.
Al asegurarte de que tu sistema de monitoreo de transacciones AML cuente con estas capacidades clave, puedes fortalecer tus esfuerzos de cumplimiento, reducir ineficiencias operativas y adaptarte a las regulaciones en constante cambio.
Ejemplos de reglas AML para el monitoreo de transacciones
Reglas basadas en comportamiento
Monedas y productos de alto riesgo
Marca transacciones que involucren monedas o productos de alto riesgo que a menudo están asociados con el lavado de dinero.
- Propósito: Monitorear transacciones de alto riesgo en tiempo real, adaptándose a riesgos cambiantes.
Valor de transacción que excede el límite de actividad declarado por el cliente
Si una transacción excede el límite de actividad declarado por el cliente, esta regla puede marcarla automáticamente para una investigación más detallada.
- Propósito: Alinear las transacciones con el comportamiento esperado del cliente, reduciendo riesgos de lavado de dinero.
Patrones de estructuración
Estructuración – Entrante
Las reglas de SEON pueden marcar múltiples transacciones justo por debajo de los umbrales de reporte reglamentarios. Por ejemplo, más de 20 depósitos por debajo de $10,000 en un periodo de 30 días pueden sugerir un intento deliberado de evitar la detección.
- Propósito: Esta regla es esencial para identificar patrones clásicos de lavado de dinero, como la estructuración, donde se realizan depósitos pequeños para evitar alertas.
Estructuración en cajeros automáticos – Entrante
Marcar más de 15 depósitos en cajeros automáticos justo por debajo de $2,000 dentro de un mes ayuda a identificar estructuración a través de cajeros automáticos, que a menudo se utilizan para dispersar depósitos y evitar el escrutinio.
Velocidad de transacciones
Alta velocidad – Entrante
Identifica cuentas que reciben más de 20 transacciones entrantes en una sola semana.
- Propósito: Detectar frecuencias inusuales de depósitos, lo que puede indicar estructuración o actividades de lavado de dinero.
Alta velocidad – Saliente
De manera similar, rastrea más de 20 transacciones salientes en una sola semana para detectar transferencias frecuentes de dinero, lo que podría indicar intentos de lavar fondos.
Límites de transacción
Transacciones de alto valor
Con SEON, puedes establecer límites personalizables para transacciones entrantes y salientes. Por ejemplo, puedes marcar cualquier transacción entrante o saliente que exceda un límite predefinido (por ejemplo, $25,000).
- Propósito: Garantizar que las transacciones de alto valor estén sujetas a una diligencia debida mejorada.
Volumen acumulado de transacciones
Establece reglas para monitorear cantidades acumuladas durante un periodo específico. Por ejemplo, marcar cuentas donde las transacciones entrantes excedan $200,000 en tres meses o los pagos salientes superen $100,000 en un mes.
- Propósito: Esta regla ayuda a detectar posibles esquemas de estratificación o lavado de dinero al monitorear grandes sumas de dinero en el tiempo.
Patrones de actividad inusual
Activación de cuenta inactiva
Marca la primera transacción después de 12 meses de inactividad. Las cuentas inactivas que de repente se activan pueden ser señal de apropiación indebida o intentos de lavado de dinero.
- Propósito: Ayudar a identificar cuentas que podrían haber sido comprometidas para un uso ilegal.
Depósitos en efectivo seguidos de retiros en efectivo
Por ejemplo, puedes configurar una regla que marque cuentas donde los depósitos en efectivo que superen los $50,000 sean seguidos por retiros de más de $10,000 dentro de las 72 horas.
- Propósito: Esta combinación de reglas ayuda a detectar estratificación, donde el dinero se mueve rápidamente a través de una serie de transacciones para ocultar su origen.
Cómo configurar una regla en SEON
Define el objetivo de la regla
Objetivo: El propósito de esta regla es identificar y marcar transacciones que involucren monedas o productos de alto riesgo, para que puedan ser revisadas por el equipo de cumplimiento.
Crear una nueva regla en el sistema AML de SEON
- Navega a la sección de reglas personalizadas del motor de puntuación de SEON.
- Haz clic en «Nueva regla» y asígnale el nombre «Moneda y productos de alto riesgo» para que sea fácilmente identificable en tu conjunto de reglas.
Configurar la acción de la regla
- Establece la acción para esta regla. Esto podría ser una acción de «Revisión» o «Alerta», lo que garantizará que todas las transacciones marcadas por esta regla sean revisadas o escaladas por el equipo de cumplimiento.
- Elige la categoría de la regla como «Reglas AML» para fines de organización y reporte.
Seleccionar el tipo de parámetro de la regla
Elige «Coincidencia de datos» como el tipo de parámetro. Esta opción permite que la regla compare los datos de las transacciones con criterios predefinidos, haciéndola adecuada para identificar monedas o productos específicos.
Define los parámetros de la regla
- Campo de valor: Selecciona «Monto de la transacción (moneda base)» como el campo que la regla evaluará.
- Operador: Elige el operador «es igual a». Este operador activará la regla cuando la moneda de la transacción coincida con una lista predefinida de monedas de alto riesgo.
- Campo de comparación: Selecciona «Todos los campos personalizados» y «Código de país» para configurar una comparación que verifique si la moneda coincide con países de alto riesgo o elementos específicos marcados en tus campos personalizados (por ejemplo, productos frecuentemente asociados con transacciones riesgosas).
Personaliza la lista de monedas o productos de alto riesgo
- En el campo de comparación, especifica las monedas y productos de alto riesgo que deseas que esta regla monitoree. Esta lista puede incluir monedas como USD para regiones específicas o productos que hayan estado vinculados a actividades de alto riesgo en el pasado.
- Mantener esta lista actualizada te permite ajustar la regla de manera dinámica a medida que surgen nuevos riesgos, asegurando su relevancia.
Prueba y activa la regla
- Antes de activarla, realiza una prueba para asegurarte de que la regla marque correctamente las transacciones que involucren monedas o productos de alto riesgo sin generar falsos positivos.
- Una vez verificada, establece la regla como «Activa» para iniciar el monitoreo en tiempo real.
Monitorea el rendimiento de la regla y haz ajustes
- Revisa periódicamente las transacciones marcadas y ajusta los parámetros según sea necesario, basándote en perfiles de riesgo emergentes o en los comentarios de tu equipo de cumplimiento.
- Afinar estos parámetros con el tiempo puede mejorar la precisión de detección y reducir alertas innecesarias.
Equilibrio entre reglas, análisis de comportamiento y aprendizaje automático
Una de las principales fortalezas de la solución AML de SEON es su capacidad para combinar la detección basada en reglas con el aprendizaje automático. Mientras que las reglas pueden identificar patrones sospechosos bien definidos, el aprendizaje automático añade una capa adaptativa que detecta anomalías y amenazas emergentes que las reglas tradicionales podrían pasar por alto.
- El aprendizaje automático puede identificar patrones en el comportamiento del cliente que sugieren estructuración de pagos, incluso cuando estos no encajan en la definición típica de estructuración basada en reglas.
- El análisis de comportamiento mejora el monitoreo basado en reglas al ajustar la puntuación de riesgo según los cambios en la actividad del cliente, marcando cualquier irregularidad que se desvíe de lo normal.
Cómo el motor de reglas de SEON mejora el cumplimiento
El motor de SEON no solo ofrece flexibilidad y granularidad, sino que también:
- Se adapta a las regulaciones cambiantes permitiendo modificaciones rápidas a los conjuntos de reglas, que puedes realizar por tu cuenta sin necesidad de ingenieros, equipos de soporte o experiencia en codificación.
- Habilita el monitoreo en tiempo real, proporcionando alertas y actualizaciones instantáneas.
- Se integra fácilmente con flujos de trabajo existentes mediante una única API que ofrece acceso a señales de datos de fraude y AML, garantizando esfuerzos de cumplimiento eficientes sin interrumpir las operaciones comerciales normales.
El motor de reglas AML de SEON detecta actividades sospechosas de manera eficiente, combinando monitoreo basado en reglas con aprendizaje automático para mantener tu negocio un paso adelante de los riesgos. Habla con un experto para obtener más información.
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