Automatizar la monitorización y análisis de medios para detectar noticias sobre investigaciones y delitos que involucren a clientes o contrapartes es crucial.
La lucha contra el blanqueo de dinero (AML, por sus siglas en inglés) y otros delitos financieros es una preocupación en ascenso y muy importante para instituciones, reguladores y empresas del sector financiero. La prevalencia de actividades ilegales, transacciones más rápidas y estrictos requisitos regulatorios exigen controles más rigurosos y precisos a los clientes a través de enfoques dedicados de Conozca a su Cliente (KYC) sin sobrecargar las operaciones diarias.
A través de la inteligencia artificial aplicada al lenguaje, los bancos y las organizaciones financieras pueden monitorear automáticamente y de forma continua fuentes de información impresas y en línea para detectar noticias sobre crímenes, investigaciones o noticias legales relacionadas con clientes y contrapartes.
Las soluciones de cumplimiento de expert.ai analizan volúmenes masivos de noticias y datos no estructurados en múltiples idiomas, segmentándolos automáticamente según criterios específicos con rapidez, detalle y precisión.
Se realiza un escrutinio de «noticias negativas» para cumplir con los requisitos de las regulaciones actuales y apoyar:
Esto le permite identificar comportamientos indebidos de clientes, socios y proveedores, tomar medidas para prevenirlo, garantizar el cumplimiento normativo y mitigar el riesgo de sanciones.
Monitoreo diario de información
Analizar las noticias actuales publicadas por periódicos locales y nacionales, agencias de noticias, sitios web y medios de comunicación internacionales, y acceder a años de archivos de noticias históricas.
Selección inteligente de noticia
Utilizar algoritmos de inteligencia artificial entrenados y probados para identificar y clasificar delitos, reconociendo más de 60 delitos diferentes.
Extracción y análisis de datos clave
Extraer información clave de las noticias: individuos y/o empresas mencionadas, información identificativa (edad, profesión, residencia, etc.), y su papel (por ejemplo, sospechoso, arrestado, cómplice, etc.) en el contexto de los eventos descritos.
Cálculo de indicadores de coincidencia y gravedad de la noticia
Personalizar algoritmos de puntuación para evaluar la relevancia y gravedad de un artículo de noticias, determinando si hay una coincidencia entre un cliente y las personas o empresas mencionadas en «noticias negativas».
Flujos de alerta automáticos
Notificar automáticamente a los sistemas de KYC y AML cuando se identifiquen clientes bancarios en la selección de noticias.
+90%
reducción de los falsos positivos en los controles contra el Blanqueo de Diniero
Alrededor de 100
categorías para la identificación de crímenes financieros y medioambientales
