La IA lee contexto, no palabras clave.
Monitoreo de medios adversos en fuentes nacionales e internacionales, clasificado por categoría y severidad. Un nombre en un titular no es una señal: es ruido. El motor distingue mención de involucramiento.
Medios Adversos con IA.
Vea cómo VAAS elimina falsos positivos con inteligencia contextual, comparando nombre, edad, localidad, fecha y gravedad de la noticia.
José Cardoso es investigado por lavado de dinero en Rio de Janeiro
La Policía Federal lanzó este lunes una operación contra un esquema de lavado de dinero en el estado de Rio de Janeiro. El empresario José Cardoso, de 58 años, residente en el barrio de Copacabana, es señalado como el principal organizador del esquema, que movió más de R$ 12 millones entre 2015 y 2017.
"José Cardoso" vs "José de Cardoso Freitas". Nombre parcialmente similar, alta probabilidad de homónimo.
No se encontró ningún proceso vinculado al objetivo.
El objetivo tiene 34 años. La noticia menciona a una persona de 58 años.
Objetivo en São Paulo, SP. La noticia se refiere a Rio de Janeiro.
Noticia de 2018, publicación única. Verificando duplicidad.
La noticia involucra lavado de dinero, un delito financiero de alta gravedad. Fuente confiable.
La búsqueda por palabra clave ahoga la señal en el ruido.
Tres problemas que van de la mano en PLD-FT, exposición reputacional y revisión periódica de cartera.
Homónimos y titulares se convierten en falsas alarmas.
La búsqueda literal por nombre devuelve todas las menciones: el homónimo, la noticia en la que la persona es víctima, la cita de paso. La mesa recibe cientos de "señales" y pierde la confianza en una herramienta que grita más de lo que señala.
La revisión periódica manual no alcanza para toda la cartera.
La norma exige revisar la base con un enfoque basado en riesgo. Hacerlo leyendo noticia por noticia, cliente por cliente, es inviable. Entonces la revisión se atrasa, pasa a ser anual y pierde el evento en el momento en que importa.
Sin categoría ni severidad, todo parece igual.
Una multa ambiental y una cita en un blog desconocido no pesan lo mismo. Sin clasificar por categoría (lavado, fraude, corrupción, ambiental, laboral) y por medio, la mesa trata el ruido y la amenaza con la misma urgencia.
Todo en una sola llamada.
Fuentes públicas y privadas consultadas en paralelo, normalizadas y ponderadas por la matriz del caso de uso.
2.840 noticias analizadas. 4 que importan.
El motor lee el volumen, descarta el ruido, clasifica por categoría y severidad y prioriza medios de cobertura nacional. La mesa recibe lo que es señal, con la fuente.
Recomendación: Revisar la política de riesgo. 4 señales de severidad media en la categoría ambiental, 2 de ellas en medios TIER 1 de cobertura nacional. La IA descartó 188 menciones como ruido. Se sugiere revisar la matriz y contactar al cliente antes de la próxima renovación.
Un nombre en un titular no es una señal. El motor lee el contexto de la nota y separa a la víctima, el testigo y la cita de paso del involucramiento real.
Lavado, fraude, corrupción, ambiental, laboral: cada señal etiquetada y puntuada. La mesa prioriza por lo que pesa, no por el orden de llegada.
La cobertura nacional pesa más que un blog desconocido. La priorización por medio pone en lo alto de la fila lo que tiene alcance reputacional.
Lo que la norma ya le exige.
Los medios adversos son una pieza obligatoria del enfoque basado en riesgo. Cuatro instrumentos establecen el monitoreo continuo como un deber, no una opción.
PLD-FT y enfoque basado en riesgo
Exige monitoreo continuo y revisión periódica del perfil de riesgo del cliente. Los medios adversos son un insumo central para reevaluar el riesgo a lo largo de la relación.
Prevención del lavado en el mercado de capitales
Los participantes del mercado deben mantener rutinas de monitoreo e identificación de operaciones sospechosas. Las señales de medios adversos alimentan el análisis.
PLD-FT en el sector asegurador
Aseguradoras y reaseguradoras siguen un enfoque basado en riesgo con revisión periódica. El monitoreo de medios forma parte del conjunto de señales reevaluadas.
Operaciones y situaciones sospechosas
Las señales relevantes de medios adversos pueden formar parte del conjunto que fundamenta la comunicación al COAF. La trazabilidad por fuente sustenta la decisión de reportar o no.
Del kickoff al go-live en 4 semanas.
La arquitectura es multi-tenant. Lo que cambia son las categorías relevantes, los pesos por medio y la cadencia de revisión de cartera de cada cliente.
Descubrimiento y alcance
Mapeo de las categorías relevantes, fuentes prioritarias y cadencia de revisión de la cartera.
Calibración de la IA
Ajuste de categorías, pesos por medio y umbrales de severidad. Validación de la tasa de descarte de ruido.
Piloto dirigido
Barrido de una parte de la cartera. Primeros dictámenes de revisión para validación de compliance.
Go-live
Toda la cartera en monitoreo continuo. Revisión periódica automatizada. Alertas por categoría activas. Equipo capacitado.
Cinco módulos, un motor de decisión.
Todo en un solo flujo, desde el dato que entra hasta el monitoreo que nunca se detiene. Conozca los otros módulos de la plataforma.
Workflows
Orquesta datos, reglas, agentes de IA y mesa en flujos auditables. Sin deploy para cada nueva regla.
Explorar
Inteligencia Artificial
Agentes que leen el dossier, votan junto al analista y justifican cada decisión.
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Mesa de Decisión
Cola, alzada, dossier y comité en una sola pantalla. Humano e IA deciden juntos.
Explorar
Central de Riesgos
Monitoreo continuo de personas y empresas. Reanálisis automático cuando algo cambia.
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Datahub
+30 bureaus integrados, normalizados en variables tipadas y auditables.
ExplorarDecida en segundos.
Comience con una reunión.
En 15 minutos le mostramos cómo funciona VAAS en su escenario, con sus reglas, sus datos, su volumen.