Historias de éxito

Lucha contra el blanqueo de capitales con análisis avanzados basados en IA para un banco español

Virtusa ayudó con éxito a un banco español líder en la lucha contra el fraude financiero con una solución antiblanqueo (AML) basada en análisis.

El cliente es una empresa multinacional de servicios financieros con sede en España que está presente en todos los centros financieros mundiales como una de las mayores instituciones bancarias del mundo. El equipo de análisis y cumplimiento normativo del banco se encarga de rastrear los intentos de blanqueo de capitales de sus clientes corporativos.

La normativa financiera española obliga a todos los bancos a disponer de un sistema de control basado en reglas para rastrear diversas operaciones de blanqueo de capitales y notificar las operaciones sospechosas a los reguladores. Sin embargo, con el aumento de la sofisticación de los esquemas de blanqueo de capitales, el sistema basado en reglas se está volviendo obsoleto e ineficaz. De ahí que sea inevitable la necesidad de utilizar análisis más avanzados.

El desafío

Al ser un banco regulado, el cliente utiliza un sistema de supervisión basado en reglas establecidas para rastrear las transacciones de blanqueo de dinero y notificar las transacciones sospechosas a los reguladores.

Sin embargo, con la creciente sofisticación de los esquemas de blanqueo de dinero, el sistema basado en reglas se está volviendo obsoleto e ineficaz. En consecuencia, el cliente tenía dificultades para deducir algunos incidentes de blanqueo de capitales y transacciones sospechosas. El banco se embarcó en un programa de cumplimiento para construir patrones de IA para la supervisión de transacciones y la detección de pagos en varios dominios y productos de su negocio de banca corporativa. Así, a lo largo de seis meses, desplegó 5-6 patrones en tres productos. Sin embargo, al desarrollar e implementar estos patrones, el banco se enfrentó a algunos retos adicionales:

  • Muchos falsos positivos resultantes de la limitación de un motor AML basado en reglas unilaterales
  • Sistema de puntuación de evaluación de alertas no disponible, lo que da lugar a una escasa visibilidad de la importancia de una alerta
  • Necesidad creciente de crear un motor de análisis avanzado y apoyar simultáneamente el motor basado en reglas
  • Aumento de los problemas de calidad de los datos percibidos que influyen directamente en la calidad de las alertas generadas
La solución

Al trazar los antecedentes y los retos identificados en el contexto empresarial del cliente, Virtusa desplegó su equipo de ciencia de datos e ingeniería de datos para crear modelos de IA que le ayudaran a aprovechar los beneficios de la IA/AA

Soluciones contra el blanqueo de capitales (AML) - Características principales
  • Se añadió un motor basado en el análisis de múltiples patrones de blanqueo de capitales para mejorar la calidad de las activaciones de alertas sospechosas mediante técnicas de detección de valores atípicos
  • Creó un modelo de agrupación desde cero para clasificar adecuadamente a los clientes corporativos del cliente y realizar un análisis del comportamiento de los compañeros para fortalecer el motor de análisis
  • Implementación de un mecanismo de puntuación de alertas para mejorar el sistema de triaje mediante la técnica de frecuencia de término-frecuencia inversa de documento
  • Refactorización y optimización de patrones para mejorar el rendimiento y reducir los costes de producción

 

Las ventajas

Junto con los esfuerzos de colaboración del equipo de proyectos del cliente, logramos los siguientes resultados:

  • Reducción del 25 % de los falsos positivos en la generación de alertas con un motor robusto
  • Mejora de la productividad: ahorro de 20 horas semanales gracias a la identificación sistemática de las alertas pertinentes
  • Ahorro de costes optimizado
  • Reducción del tiempo de investigación en un 50 %.
Análisis, información estratégica y datos

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