A IA lê contexto, não palavra-chave.
Monitoramento de mídia adversa em fontes nacionais e internacionais, classificado por categoria e severidade. Nome em manchete não é sinal: é ruído. O motor distingue menção de envolvimento.
Mídias Negativas com AI.
Veja como a VAAS elimina falsos positivos com inteligência contextual. comparando nome, idade, localidade, tempo e severidade da notícia.
José Cardoso é investigado por lavagem de dinheiro no Rio de Janeiro
A Polícia Federal deflagrou nesta segunda-feira uma operação contra um esquema de lavagem de dinheiro no estado do Rio de Janeiro. O empresário José Cardoso, 58 anos, residente no bairro de Copacabana, é apontado como o principal organizador do esquema que movimentou mais de R$ 12 milhões entre 2015 e 2017.
"José Cardoso" vs "José de Cardoso Freitas". nome parcialmente similar, chance alta de homônimo.
Nenhum processo encontrado vinculado ao alvo.
Alvo tem 34 anos. notícia menciona pessoa de 58 anos.
Alvo em São Paulo, SP. notícia refere-se ao Rio de Janeiro.
Notícia de 2018, publicação única. Verificando duplicidade.
Notícia envolve lavagem de dinheiro, crime financeiro de alta gravidade. Fonte confiável.
Busca por palavra-chave afoga o sinal no ruído.
Três dores que andam juntas em PLD-FT, exposição reputacional e revisão periódica de carteira.
Homônimo e manchete viram falso alarme.
A busca literal por nome devolve toda menção: o homônimo, a notícia em que a pessoa é vítima, a citação de passagem. A mesa recebe centenas de "sinais" e perde a confiança na ferramenta que mais grita do que aponta.
Revisão periódica manual não cabe na carteira.
A norma exige revisar a base na abordagem baseada em risco. Fazer isso lendo notícia a notícia, cliente a cliente, é inviável. Então a revisão atrasa, vira anual e perde o evento no momento em que ele importa.
Sem categoria nem severidade, tudo parece igual.
Uma multa ambiental e uma citação em blog desconhecido não pesam o mesmo. Sem classificar por categoria (lavagem, fraude, corrupção, ambiental, trabalhista) e por veículo, a mesa trata ruído e ameaça com a mesma urgência.
Tudo numa única chamada.
Fontes públicas e privadas consultadas em paralelo, normalizadas e ponderadas pela matriz do caso de uso.
2.840 notícias varridas. 4 que importam.
O motor lê o volume, descarta o ruído, classifica por categoria e severidade e prioriza veículos de cobertura nacional. A mesa recebe o que é sinal, com a fonte.
Recomendação: Revisar política de risco. 4 sinais de severidade média na categoria ambiental, 2 deles em veículos TIER 1 de cobertura nacional. A IA descartou 188 menções como ruído. Sugerida revisão da matriz e contato com o cliente antes da próxima renovação.
Nome em manchete não é sinal. O motor lê o contexto da matéria e separa vítima, testemunha e citação de passagem do envolvimento real.
Lavagem, fraude, corrupção, ambiental, trabalhista, cada sinal etiquetado e pontuado. A mesa prioriza pelo que pesa, não pela ordem que chegou.
Cobertura nacional pesa mais que blog desconhecido. A priorização por veículo coloca o que tem alcance reputacional no topo da fila.
O que a norma já exige de você.
Mídia adversa é peça obrigatória da abordagem baseada em risco. Quatro instrumentos colocam o monitoramento contínuo como dever, não opção.
PLD-FT e abordagem baseada em risco
Exige monitoramento contínuo e revisão periódica do perfil de risco do cliente. Mídia adversa é insumo central para reavaliar risco ao longo do relacionamento.
Prevenção à lavagem no mercado de capitais
Participantes do mercado devem manter rotinas de monitoramento e identificação de operações suspeitas. Sinais de mídia adversa alimentam a análise.
PLD-FT no setor de seguros
Seguradoras e resseguradoras seguem abordagem baseada em risco com revisão periódica. O monitoramento de mídia compõe o conjunto de sinais reavaliados.
Operações e situações suspeitas
Sinais relevantes de mídia adversa podem compor o conjunto que fundamenta a comunicação ao COAF. A trilha por fonte sustenta a decisão de reportar ou não.
Da kickoff ao go-live em 4 semanas.
A arquitetura é multi-tenant. O que muda são as categorias relevantes, os pesos por veículo e a cadência de revisão de carteira de cada cliente.
Descoberta & escopo
Mapeamento das categorias relevantes, fontes prioritárias e cadência de revisão da carteira.
Calibragem da IA
Ajuste de categorias, pesos por veículo e limiares de severidade. Validação da taxa de descarte de ruído.
Piloto dirigido
Varredura de uma fatia da carteira. Primeiros pareceres de revisão para validação do compliance.
Go-live
Carteira inteira em monitoramento contínuo. Revisão periódica automatizada. Alertas por categoria ativos. Time treinado.
Cinco módulos, um motor de decisão.
Tudo num fluxo só, do dado que entra ao monitoramento que nunca para. Conheça os outros módulos da plataforma.
Workflows
Orquestra dados, regras, agentes de IA e mesa em fluxos auditáveis. Sem deploy a cada nova regra.
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Inteligência Artificial
Agentes leem o dossiê, votam ao lado do analista e justificam cada decisão.
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Mesa de Decisão
Fila, alçada, dossiê e comitê numa só tela. Humano e IA decidem juntos.
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Central de Riscos
Monitoramento contínuo de pessoas e empresas. Reanálise automática quando algo muda.
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