Adquiera herramientas de inteligencia artificial y machine learning para mejorar la precisión de detección de fraudes, aumentar las tasas de detección, y reducir los falsos positivos de las alertas.
Tanto el lavado de dinero como el fraude tienen una relación directa hacia los crímenes financieros, y la única forma de lucha contra ellos, es generando procesos que unifiquen todas las áreas y generen alertas robustas que las contemplen todos o la gran mayoría de los riesgos.
SAS® Anti-Money Laundering
Platafoma para la detección de amenazas de lavado de dinero, por medio de redes automáticas.
Visualización: Generación de diagramas de redes que facilitan la visualzación de redes ocultas.
Alertas: Administración de casos y alertas en un mismo lugar de forma interactiva.
Informes: Facilidad para presentar los informes de rigor de forma automatiza.
BD/ Consultores brinda soluciones de SAS al sector financiero; en materia de manejo de riesgo, fraude, lavado de dinero, gestión de costos y rentabilidad, pronósticos, soluciones para alinearse con normativas como NIIF, entre otras.
SAS es el líder en analítica. A través de software y servicios innovadores, SAS capacita e inspira a los clientes de todo el mundo para que transformen los datos en inteligencia. SAS ofrece THE POWER TO KNOW®.
SAS® Detection and Investigation
Adopte un enfoque único e híbrido para la detección y prevención del fraude, reduzca las pérdidas por fraude, aumente los ingresos y mejore la eficiencia operativa.
Un potente motor de análisis de fraudes utiliza varias técnicas, incluidos análisis avanzados con inteligencia artificial (IA) integrada y aprendizaje automático, para descubrir más actividades sospechosas que nunca. Las alertas se califican y priorizan según la gravedad, luego se envían a los investigadores o analistas para una revisión más profunda.
Platafoma para la detección de amenazas de lavado de dinero, con la integración de AI y machine learning en la nube.
Ambiente colaborativo analítico: Facilidades analiticas como análisis exploratorios, construir y comparar múltiples modelos de Machine learning AML, autoajustar hiperparámetros e implementación.
Falsos positivos: Reducción de falsos positivos gracias a la gama de modelos disponibles de alto desempeño.
Exploración: Interfaz dinamica que facilita la comparación de los modelos aplicados.