Automatiza y mejora tu monitoreo de fraudes en Compliance

Con el número de transacciones en constante aumento y fraudes cada vez más sofisticados, ¿sigues atascado en monitoreos con hojas de cálculo y perdiendo horas lidiando con falsos positivos? Este artículo es para ti.

Identificar transacciones sospechosas a mano en 2025 es como escarbar en una montaña de paja para encontrar algo.
Aunque el seguimiento manual fue durante años la principal forma de protección, hoy en día ya no es suficiente, resulta caro y, lo más preocupante, es lento.

En este artículo te contamos por qué el monitoreo de fraudes manual ya no escala y qué riesgos conlleva. También te compartimos algunos casos y cómo avanzar hacia un sistema verdaderamente eficaz.

El problema con el control manual: cuando el equipo no da abasto.

El número de transacciones aumenta. Con esto, la dificultad de los fraudes. Sin embargo, muchas áreas de Compliance todavía usan hojas de cálculo, alertas simples y un equipo que revisa cada caso individualmente.

No solo este modelo es ineficaz. Además, pone en riesgo a la empresa.

Falsos positivos que demandan horas de trabajo.

Cada vez que un comercio recibe un pago durante la noche, se activa una alerta automática. El 99% de estas alertas son operaciones; sin embargo, el equipo desperdicia horas descartándolas.

Una fintech de Argentina identificó una maniobra de triangulación 72 horas después de ocurrida. Al intentar reportarla a la UIF, la red ya se había desarmado.

En una inspección del BCRA, una empresa no logró demostrar qué analista gestionó una alerta específica ni qué resolución adoptó. Resultado: notas formales y programa de acción obligatorio.

Señales de que tu sistema de seguimiento ya no es escalable.

• Los plazos de resolución se vuelven cada vez más largos.

• Alertas que se van acumulando sin realizarse un control.

• Casos que se vuelven habituales, pero no se automatizan.

• Análisis de riesgo estático, sin customización.

• Reprocesos frecuentes por errores humanos.
  
  Caso
  Una compañía de pagos que tenía 5.000 transacciones diarias, en promedio, necesitaba 4 días para resolver un caso sospechoso. El problema no radicaba en la decisión, sino en la documentación y el análisis manual del monitoreo de fraudes.

¿Cómo escalar tu monitoreo de fraudes? Automatizar sin perder el control.

La respuesta no consiste en sustituir a los analistas, sino en proporcionarles instrumentos para centrarse en aquellos aspectos que verdaderamente aportan valor. Un buen inicio es:

1: Crear normas inteligentes (y a medida).

Aplicar parámetros que representen el perfil real de cada cliente o comercio.

Si una ferretería comienza a recibir pagos elevados en criptomonedas, eso no coincide con su tendencia histórica. Sin embargo, si se trata de una plataforma tecnológica con pagos habituales en ese formato, no debería poner en marcha la misma alerta.

2. Aplicar Machine Learning para disminuir los falsos positivos.

No es necesario crear un modelo desde cero. Hay herramientas que facilitan el entrenamiento de algoritmos basándose en el registro de alertas validadas.

Un exchange argentino alimentó su modelo con más de 10.000 advertencias categorizadas por analistas. Resultado: Disminuyó en un 40% los falsos positivos y duplicó la rapidez de la revisión.

3. Trackeo y colaboración en un solo lugar

Contar con un sistema que documente todo el proceso del caso (desde la alerta hasta el cierre) mejora el trabajo colaborativo y facilita las auditorías.

Una billetera digital puso en marcha un sistema de gestión de casos que registra comentarios, fechas y responsables. Ahora tienen la posibilidad de presentar en segundos todo el registro de una operación frente a una exigencia de la UIF.

La transición de un sistema de monitoreo de fraudes manual a uno automatizado no ocurre de un día para otro, pero retrasarlo conlleva un costo: horas desperdiciadas, operaciones peligrosas que se filtran y sanciones que podrían haberse prevenido.

Y en tu empresa, ya están tomando esto como una prioridad?