Prevención del blanqueo de capitales

Un enfoque distinto a sus datos usando grafos. La tecnología que permite detectar y prevenir el blanqueo de capitales como nunca antes

Descarga GRATIS nuestro WEBINAR: “Caso de uso para investigaciones de Fraude de la aseguradora Zurich”

Solución para la Prevención del blanqueo de capitales

 

Para mejorar las ratios de detección de blanqueo, es imprescindible dotar al equipo de analistas y técnicos del departamento de prevención de blanqueo de las mejores herramientas.

Nuestra solución tecnológica integra desde la exploración visual de los datos y las relaciones entre los sujetos, la detección de patrones sospechosos, alertas automatizadas, hasta procesos de analítica avanzada y Machine Learning de grafos para encontrar las relaciones más ocultas.

Los grafos son un valor diferencial, y son la base tecnológica sobre la que construir la solución.

.

U

Visualización y exploración de datos

Una imagen vale más que 1000 informes. Encontrar el dato que buscas nunca había sido tan sencillo.

Graph Analytics

Procesamos los datos con tecnología de Machine Learning orientada a grafos para conseguir conocimiento oculto hasta ahora

Automatización del reporting regulatorio

Generamos la información que requiere el SEPBLAC de manera automática. Cumplir con el regulador y dar el máximo valor al mismo tiempo

¿Qué pretendemos conseguir?

Una solución robusta

Pretendemos implementar una solución robusta de soporte a la Prevención del blanqueo de capitales.

Más capacidad de análisis

Aumentaremos la productividad y la capacidad de análisis de datos del equipo, a la vez que aumentaremos las ratios de acierto en los resultados.

Autogestión

Queremos empoderar al analista con una tecnología disruptiva y muy eficaz.

 

¿A qué retos nos enfrentaremos?

Grandes volúmenes de datos

En un mundo con volúmenes de datos en el orden del Big Data, debemos ser capaces de disponer de una solución flexible, escalable y que de manera proactiva nos ayude a mejorar nuestros procesos de análisis.

Enorme diversidad de fuentes de información

Además, la diversidad de fuentes de información que debemos integrar y correlacionar añaden una dificultad añadida que la solución ayuda a minimizar.

 

¿Qué beneficios obtendremos?

Optimizar el tiempo de nuestro equipo de analistas

Conseguiremos que los analistas se dediquen a analizar, no a intentar integrar, relacionar y entender los datos dispersos con los que hasta ahora trabajaban.

Un sistema de reporting y detección

Crearemos sistemas automáticos de detección y reporting al regulador.

 

Webinar Graph Data Science en Modelos Predictivos 

Conoce cómo mejorar tus modelos predictivos gracias al Framework GDS de Neo4J .

Te contamos todo el proceso con una demostración práctica de optimización de un modelo predictivo con grafos.

 

¿Preparado?

 

Hagamos que sus datos se conviertan en información relevante para su negocio. Exploremos juntos soluciones de grafos para sus bases de datos y apliquemos la tecnología de Neo4j entre otros.

Share This