Minimice el riesgo global con un sistema de detección de blanqueo de capitales basado en IA y con reconocimiento de identidad.

Los falsos positivos con nombres comunes saturan las colas de AML, y los delincuentes verificados se cuelan amparándose en nombres comunes. Shufti vincula cada coincidencia a una identidad verificada biométricamente (rostro, identificación y OCR), por lo que el motor evalúa quién es la persona, no solo cómo se escribió el nombre.

Las reglas fonéticas, diacríticas, de transliteración, de orden de nombres culturales y de sufijos se ajustan a su tolerancia al riesgo, no a la configuración predeterminada del proveedor. La puntuación a nivel de campo es explicable y configurable sin necesidad de una incidencia de ingeniería.

La fecha de nacimiento, la nacionalidad, el número de documento y el tipo de entidad, extraídos mediante OCR, se incorporan directamente al análisis de riesgo a nivel de entidad. Las coincidencias con señales de identidad contradictorias se descartan automáticamente, lo que permite a los analistas dejar de revisar las alertas que claramente no corresponden a la misma persona.

Shufti domina la plataforma: más de 4000 listas de vigilancia, 2.6 millones de personas políticamente expuestas (PEP) en más de 215 jurisdicciones y un corpus de más de mil millones de noticias negativas procedentes de más de 1 100,000 fuentes globales. Una plataforma de detección de blanqueo de capitales para una auditoría completa.

Nuestro software de detección de blanqueo de capitales actualiza los registros de sanciones, personas políticamente expuestas (PEP), noticias negativas y monederos de criptomonedas cada 15 minutos.

Los motores de corpus latinos no coinciden con el árabe, el cirílico, el CJK, el vietnamita, el tailandés y el hindi. Shufti ejecuta modelos fonéticos nativos, transliteración, manejo de diacríticos y resolución de caracteres Unicode confusibles antes de calcular la confianza compuesta.

Analizamos los artículos comparándolos con más de 200 regímenes de sanciones y más de 4,000 listas de vigilancia. La inteligencia sobre medios adversos clasifica los artículos en más de 415 temas de riesgo (sanciones, personas políticamente expuestas, fraude, soborno, crimen organizado), evaluando el contexto, el tono y el papel de la entidad, no las palabras clave.

Las carteras se cotejan con las listas de carteras de criptomonedas sancionadas de OFAC SDN, GOV.UK, el Ministerio de Finanzas de Japón e Israel, y se actualizan cada 15 minutos, al igual que las medidas contra el blanqueo de capitales en moneda fiduciaria. Cumplen con la normativa MiCA y la Regla de Viajes del GAFI, y están preparadas para la incorporación de proveedores de servicios de activos virtuales (VASP).

Entidades corporativas, buques, aeronaves y puertos se analizan sobre la misma base de datos. El análisis continuo activa alertas en tiempo real a través de API, webhook, correo electrónico o sistema administrativo.

Concilia cada coincidencia de AML con la identidad verificada, los datos de OCR y el contexto de MLRO. Descarta automáticamente los falsos positivos demostrables con una explicación clara, muestra primero los verdaderos positivos y resuelve hasta el 60 % de los casos de triaje de Nivel 1.

Los equipos de Cumplimiento AML configuran ponderaciones de riesgo (país, categoría AML, antecedentes penales, sumando 100%) y rangos de umbral (Aceptar, Revisión manual, Rechazar) en el panel de control. Cada cambio de política se prueba en un entorno de pruebas antes de su implementación en producción.

Las listas de vigilancia internas, las fuentes de datos específicas de los reguladores y las listas blancas de alertas resueltas respaldan la memoria institucional. Los perfiles de búsqueda reutilizables mantienen un alcance coherente. La búsqueda masiva mediante CSV y API abarca la revisión exhaustiva de la cartera.