Análisis Avanzados en la Prevención del Blanqueo de Capitales y Delitos Financieros

Con las nuevas regulaciones y escrutinios (solicitudes de “lookback”) de reguladores, junto con esquemas criminales cada vez más sofisticados, muchos de los procesos actuales para la prevención de blanqueo de capitales y de delitos financieros se han vuelto obsoletos. Por lo que las entidades financieras deben unirse para desarrollar un enfoque colaborativo que promueva el intercambio de información y aumente la eficiencia en sus programas de lucha contra delitos financieros. De este modo se podrán enfrentar con éxito estos nuevos desafíos.

Las tecnologías de análisis avanzados, tales como: “machine learning”, “graph analytics” y “natural language processing”, ofrecen un enorme potencial para aumentar estos procesos preventivos. Sin embargo, pese a que estas tecnologías han sido un tema coyuntural durante los últimos años, existen muchas instituciones financieras que permanecen en una fase piloto o que se limitan a pequeñas iniciativas aisladas.

En este seminario web, analizaremos ejemplos prácticos de cómo aprovechar estas tecnologías para mejorar todos los aspectos de los programas en contra del lavado de dinero, incluida la atención adecuada a los clientes, el monitoreo de transacciones y la detección de comportamiento, y la administración de casos. Le mostraremos cómo llevar estas tecnologías desde la fase piloto hasta la fase de ejecución y así lograr una buena rentabilidad.

Únase a este seminario web para escuchar a un panel de expertos dispuestos a compartir ideas que le ayudarán a:

👉🏼Examinar los riesgos emergentes en el combate al Lavado de dinero y delitos financieros acentuados por la COVID-19 y el crecimiento de la digitalización
👉🏼Explorar tecnologías de análisis avanzados (“Machine Learning”, “Graph Analytics” y “Natural Language Processing”) para lograr una mayor eficiencia y cumplimiento en los procesos de prevención.
👉🏼Transparencia algorítmica: ¿cómo interpretar los resultados? Comprender los algoritmos que controlan la toma de decisiones desde el punto de vista de la prevención de delitos financieros.
👉🏼Superar los retos operacionales y la manera en que se administra la protección de datos mientras se amplía la implementación de IA y “Machine Learning”.
👉🏼Conocer las mejores estrategias y prácticas (incluido el intercambio de información) para combatir amenazas emergentes.