Con el aumento de los volúmenes de transacciones mundiales, se está haciendo cada vez más complejo para las instituciones financieras (FI) confiar en los sistemas de filtrado tradicionales para cotejar las transacciones con las listas de sanciones. Una parte importante de las alertas son falsos positivos, lo que aumenta la sobrecarga operativa de las FI, que corren el riesgo de pasar por alto las alertas auténticas al revisar todas las coincidencias de las sanciones. Aunque las FI han puesto en marcha soluciones para automatizar el proceso de reducción de falsos positivos, estas se basan en su mayoría en reglas y carecen de la suficiente escalabilidad.
En este seminario web, nuestros expertos en IA comentan qué soluciones han propuesto a algunas de las mayores instituciones financieras para automatizar su cribado de sanciones con IA, entre ellas:
- Cómo construir un motor de aprendizaje profundo que detecte y aprenda patrones de falsos positivos en el cribado de transacciones
- La propuesta de solución para crear un proceso inteligente de cribado de transacciones
- Formas de abordar los problemas normativos y de conformidad al tiempo que se automatiza un proceso de protección contra el blanqueo de capitales
- Mejores prácticas para desarrollar una solución sólida de IA en un entorno bancario