Las revisiones manuales de AML ya no son sostenibles
Muchos bancos siguen dependiendo de procesos manuales para investigar las alertas de transacciones. Sin embargo, el creciente volumen está saturando a los equipos AML, incrementando los costes operativos, el desgaste profesional, la rotación de personal y el riesgo de error humano.
Según Lucinity, hasta el 80 % de los presupuestos AML se destina a revisar alertas que finalmente resultan ser falsos positivos. Las tasas de falsos positivos en los sistemas AML y de monitorización de transacciones suelen situarse entre el 85 % y el 95 %, lo que significa que la mayoría de las alertas investigadas corresponden a actividad legítima de los clientes.
Los analistas AML suelen revisar entre 50 y 100 alertas al día, la mayoría de las cuales terminan siendo falsos positivos. Esto genera una dinámica constante de gestión reactiva que limita la capacidad de los equipos para centrarse en investigaciones de mayor riesgo. Algunos departamentos AML registran tasas anuales de rotación de personal de entre el 25 % y el 40 % debido a la naturaleza repetitiva y de alto volumen de este trabajo.
El aumento de los costes AML exige un enfoque más inteligente
«El año pasado, una entidad financiera europea de tamaño medio gastó entre 3 y 8 millones de dólares en monitorización de transacciones, y gran parte de esa inversión se destinó a gestionar falsos positivos».
La dependencia continuada de procesos manuales AML ha disparado los costes de cumplimiento normativo en el sector financiero, que alcanzaron aproximadamente 274.000 millones de dólares en 2022 y siguen creciendo a un ritmo cercano al 15 % anual.
Solo en la región EMEA, los costes de cumplimiento alcanzaron los 85.000 millones de dólares en 2024, impulsados principalmente por los gastos de personal y operación. El año pasado, una entidad financiera europea de tamaño medio destinó entre 3 y 8 millones de dólares a la monitorización de transacciones, con una parte significativa asociada a la gestión de falsos positivos.
Para reducir estos costes crecientes, los bancos necesitan enfoques modernos de prevención del fraude y AML que combinen inteligencia artificial, aprendizaje automático, inteligencia de fraude a nivel de red, clasificación automatizada de alertas y detección de anomalías.
Según los resultados obtenidos por los clientes de Tieto Banktech, estos enfoques pueden reducir los falsos positivos entre un 40 % y un 70 %. Esto permite que los equipos AML se concentren en investigaciones de mayor riesgo, al tiempo que ayuda a las entidades a escalar sus operaciones sin aumentar proporcionalmente sus plantillas.
La monitorización AML impulsada por IA mejora la eficiencia y la detección
Las soluciones de Prevención del Delito Financiero (FCP) de Tieto Banktech combinan inteligencia artificial avanzada, aprendizaje automático y supervisión experta para ayudar a los bancos a reducir costes, mejorar la precisión de la detección del fraude y aumentar la eficiencia operativa.
Además, las entidades pueden externalizar parte o la totalidad de sus operaciones de prevención del fraude mediante los servicios gestionados del Centro de Defensa contra el Fraude de Tieto Banktech.
«Externalizar parte de las operaciones de prevención del fraude puede reducir los costes hasta en un 60 % y generar mejoras significativas en el rendimiento».
Con más de 30 años de experiencia apoyando a instituciones financieras, Tieto Banktech ha ayudado a los bancos a reducir entre un 25 % y un 60 % los costes asociados a las operaciones de monitorización del fraude.
El modelo de servicios compartidos de Tieto Banktech reduce la necesidad de grandes equipos internos, al tiempo que distribuye los costes de infraestructura, cumplimiento y desarrollo entre una red de más de 130 bancos europeos. Además, ofrece cobertura continua las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante todo el año.
La inteligencia compartida mejora el rendimiento de AML
«En 2024, bloqueamos el 90 % de los intentos de fraude confirmados y evitamos pérdidas superiores a 400 millones de euros mientras monitorizábamos más de 4.000 millones de transacciones».
Tieto Banktech combina IA supervisada, aprendizaje automático (ML), inteligencia de fraude compartida a través de una plataforma bancaria multientidad y una optimización continua de reglas para mejorar la precisión de la detección y reducir los falsos positivos. La inteligencia compartida en toda la red mejora el reconocimiento de patrones, refuerza la detección del fraude y ayuda a reducir las alertas falsas en todas las entidades participantes. Durante los últimos 25 años, Tieto Banktech ha mantenido de forma constante tasas de detección del fraude de entre el 90 % y el 95 %, logrando detener el 75 % de los casos antes de que generen pérdidas para los clientes. En 2024, Tieto Banktech monitorizó más de 4.000 millones de transacciones mediante sistemas avanzados de monitorización impulsados por IA. Nuestro Centro de Defensa contra el Fraude bloqueó más del 90 % de los intentos de fraude detectados y evitó pérdidas superiores a 400 millones de euros.
Tieto Banktech continúa invirtiendo en nuevas capacidades de prevención del fraude y AML para la banca europea. Su solución de Monitorización de Transacciones AML permite a las entidades ajustar las reglas de monitorización según su perfil de riesgo específico, reduciendo los falsos positivos y mejorando la detección de delitos financieros reales.
El futuro Atlas Large Financial Model (LFM) de Tieto Banktech utilizará IA explicable (XAI) y tipologías europeas de fraude para identificar transacciones sospechosas en tiempo real, detectar nuevos vectores de fraude y reducir aún más la carga operativa derivada de la revisión de falsos positivos.