Las multas emitidas durante el 2019 por lavado de dinero a nivel mundial alcanzaron los 5.7 millones de dólares. En México, la Unidad de Inteligencia Financiera señaló que, en consecuencia del comercio informal y una nula regulación fiscal, el flujo de grandes volúmenes de efectivo ilícito que entra al sector financiero es mayor, lo cual llegaría a representar un incremento en el riesgo de lavado de dinero.

“Los delitos financieros son cada vez más sofisticados a medida que la tecnología se hace más avanzada”, afirmó John Edison, vicepresidente de Productos Cumplimiento y Delitos Financieros en Oracle Financial Services.

Con la intención de coadyuvar esfuerzos y ayudar a los bancos a enfrentar este desafío, Oracle puso a disposición de las instituciones bancarias una herramienta de trabajo que integra más de 300 indicadores de riesgo para el cliente y visualizaciones de análisis de gráficos integrados, llamada Oracle Financial Crime and Compliance Management (FCCM), basada en 20 años de experiencia e innovación para ayudar a las instituciones financieras a combatir el lavado de dinero y lograr el cumplimiento.

“Oracle continúa haciendo inversiones estratégicas en el área de antilavado de dinero y gestión de cumplimiento de delitos financieros para ayudar a las instituciones financieras a combatir con éxito estas amenazas. Al incorporar sin problemas capacidades analíticas avanzadas en nuestra plataforma de nivel empresarial, las instituciones financieras pueden superar rápidamente los impedimentos de adopción y beneficiarse de las innovaciones de vanguardia a escala. Esto permite que sus equipos de cumplimiento aumenten su precisión y eficiencia, lo cual es crucial para combatir el delito financiero y mantener a los clientes seguros”, añadió John Edison.

Estas nuevas características avanzadas pueden ayudar a los directores de cumplimiento y a los científicos de datos a aumentar la efectividad general del programa, la precisión de la detección y la eficiencia de la investigación a través de:

• Un banco de trabajo de análisis integrado que permite a los científicos de datos ejecutar análisis gráficos, visualizaciones de datos, modelado de máquinas, creación de escenarios y pruebas de todos sus datos en un solo lugar;
• La capacidad de aumentar los modelos tradicionales de detección de comportamiento basados en más de 300 indicadores de riesgo listos para usar, que mejoran la precisión de los modelos y reducen los falsos positivos;
• Visualizaciones integradas de análisis de gráficos y más de 30 algoritmos de gráficos pre-construidos para investigaciones de casos avanzadas, resolución de entidades y descubrimiento de redes ocultas. Las capacidades de análisis gráfico también admiten análisis de patrones de red y aprendizaje profundo para automatizar decisiones de casos y proporcionar recomendaciones a los investigadores.