En esta sesión Jorge Gómez, experto en riesgos AML, nos enseña qué es la automatización de procesos, el análisis predictivo, nos muestra cómo detectar anomalías, qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y optimización de modelos de evaluación de riesgo.
Automatización de Procesos
Implementar IA para la detección automática de transacciones sospechosas en tiempo real (ejemplo: prevención de fraudes en LAFT).
- Análisis de comportamiento de transacciones
- Detección de mulas financieras
- Identificación de Smurfing (Fraccionamiento de dinero)
Usar bots y RPA (Automatización Robótica de Procesos) para auditorías y cumplimiento normativo.
- Validación automática de listas de sancionados
- Automatización de reportes de operaciones sospechosas (ROS)
- Monitoreo de cumplimiento de políticas internas
Análisis Predictivo
Aplicar modelos de machine learning para predecir riesgos financieros, operativos y reputacionales.
- Detección de riesgos operativos en procesos empresariales
- Monitoreo de riesgo reputacional en redes sociales
- Evaluación de riesgo de quiebra de proveedores o socios
Evaluar patrones históricos de riesgo y anticipar eventos adversos.
- Predicción de crisis financieras
- Prevención de fallos en infraestructura crítica
Detección de Anomalías
Implementar IA en sistemas de monitoreo continuo para identificar comportamientos inusuales.
- Monitoreo de transacciones bancarias para detectar fraude
- Vigilancia de accesos en redes corporativas
- Identificación de anomalías en el comportamiento de clientes
Utilizar algoritmos de clustering y redes neuronales para segmentar clientes y evaluar su nivel de riesgo.
- Identificación de clientes con riesgo de lavado de activos
- Detección de comportamientos fraudulentos en seguros
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Analizar documentos, regulaciones y noticias en tiempo real para anticipar cambios normativos.
- Detección automática de cambios en regulaciones financieras
- Monitoreo de noticias para identificar riesgos regulatorios
- Análisis de discursos y documentos gubernamentales
Implementar chatbots para facilitar la recopilación de datos y reportes de riesgos.
- Chatbot para reporte de operaciones sospechosas (ROS) en Bancos
- Chatbot para reporte de fraudes en seguros
- Chatbot para evaluación de riesgo de proveedores en empresas
Optimización de Modelos de Evaluación de Riesgo
Mejorar scoring de clientes y proveedores usando modelos de IA que combinen datos internos y externos.
- Monitoreo de riesgos ambientales y sociales en la cadena de suministro
- Identificación de riesgos en la ciberseguridad de terceros
Integrar big data para obtener evaluaciones de riesgo más precisas y dinámicas.
- Prevención de fraude en pagos digitales
- Monitoreo de cumplimiento regulatorio en tiempo real
- Evaluación de riesgos reputacionales en clientes y socios
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