En AMLIA ayudamos a bancos y fintech a reducir falsos positivos, priorizar alertas y cumplir con GAFI/FATF mediante modelos explicables, grafos y aprendizaje automático.
*Resultados de referencia en proyectos similares; dependerán de tus datos y procesos.
Prioriza señales fuertes con modelos híbridos (reglas + ML + grafos) y reduce ruido operacional.
Justifica cada alerta con características de riesgo, subgrafos y contribuciones SHAP.
Alineamos procesos a las 40 Recomendaciones y normativa local.
Trazabilidad, auditoría, versionado de datos y modelos para pasar auditorías sin dolor.
Capacitaciones, asesorías y desarrollo de modelos de IA para PLA/AML.
Programas prácticos orientados a resultados y cumplimiento.
Aplicaciones concretas que resolvemos en producción.
Detección de múltiples depósitos/envíos fraccionados que convergen/divergen temporalmente.
Cadenas/transfers complejas entre cuentas puente y jurisdicciones de riesgo.
Sobre/subfacturación y patrones atípicos en pagos internacionales.
Actividad anómala en cuentas nuevas con alta intermediación.
On/off‑ramp no habitual, KYC reforzado y trazabilidad.
Relaciones ocultas y accesos anómalos correlacionados.
Enfoque iterativo, seguro y auditable.
Objetivos, datos, KPIs y compliance
Arquitectura, features y explicabilidad
Validación con datos reales y ROI
Integración con core/alertas y SOC
Monitoreo, auditoría y mejora continua
Ajustamos cada propuesta a tu realidad y regulador.
Sí. Diseñamos procesos y evidencias en línea con las 40 Recomendaciones, ROS, segmentación de riesgo y gobierno de modelos.
Usamos trazas de decisión, SHAP/LIME, subgrafos y reportes técnicos legibles por auditoría.
Transacciones, clientes, KYC, listas y—si es posible—relaciones (beneficiario final, dispositivos, IP, ubicación).
Típicamente 6–10 semanas, según calidad de datos y alcance.
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