El motor de calidad de datos de FinScan depura sus datos antes de que comience la verificación

Cómo reduce FinScan los falsos positivos?

Motor de Calidad de Datos incorporado + Tecnología de Emparejamiento Transparente

Motor de Calidad de Datos de FinScan

Datos depurados = Mayor Coincidencia/Precisión de la Verificación

Mejore la precisión de sus coincidencias para poder enfocarse en los riesgos reales. El Motor de Calidad de Datos de FinScan lo ayuda a:

• Estandarizar sus datos y corregir errores de nombre y domicilio
• Desduplicar registros para mejorar la eficiencia al depurar alertas
• Identificar y verificar los nombres reales aún cuando estén ocultos en los campos erróneos
• Crear datos listos para el cumplimiento que permitan el éxito de su programa

FinScan hace que cualquier dato esté listo para el cumplimento a fin de lograr los resultados de verificación más precisos al reconocer nombres ocultos e identificar potenciales coincidencias reales.

Tanto Organización de Beneficencia Al-Rahman como James McClintock se identifican como coincidencias reales en FinScan, mientras que otros sistemas de verificación los habrían omitido.

Seminario web por pedido:
La importancia de los datos: Los desafíos y las mejores prácticas de la verificación de sanciones contra el lavado de dinero (AML)
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FinScan puede evitar falsos positivos y el riesgo de omitir coincidencias reales al corregir problemas de datos. Muchos departamentos de cumplimiento deben depender de los procedimientos de calidad de datos en el nivel del sistema central de la organización, pero esos sistemas no suelen arrojar datos adecuados para la verificación del cumplimiento.

Errores de datos que FinScan identifica y resuelve para evitar coincidencias omitidas y falsos positivos

Ejemplo real del análisis de datos de un cliente de FinScan

Enfrente el Desafío de los "Falsos Positivos" de FinScan
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Tecnología Compatible de FinScan

Granularidad y transparencia para resultados más precisos y explicables

Entienda las razones por las que coinciden los registros a nivel granular La Tecnología Compatible de FinScan le ayuda a:

• Determinar la calidad de los datos por el contexto de las diferencias
• Explicar con facilidad sus decisiones basadas en algoritmos a los entes reguladores
• Configurar sus reglas de coincidencias a nivel “granular” para identificar las coincidencias exactas que desea revisar, por ejemplo, aplicar reglas de coincidencias diferentes por nivel de riesgo, fuente de datos interna y lista de cumplimiento, para permitir una aproximación basada en los riesgos
• Minimizar las iteraciones al ajustar sus reglas
• Mantenerse enfocado al generar únicamente coincidencias de alta calidad
• Reducir los falsos positivos sin aumentar el riesgo de omitir una coincidencia real

Transparencia significa eficiencia y estar preparado para el ente regulador

• En un algoritmo de coincidencias tradicional basado en el porcentaje (también llamado sistema de puntuación ponderada), ¿puede distinguir entre una coincidencia del 85 % y otra coincidencia del 85 %?
• Dos resultados de coincidencias pueden tener la misma puntuación, pero si se analiza en mayor profundidad, cada coincidencia puede haberse generado por razones muy diferentes.
• Los algoritmos de coincidencias de FinScan proporcionan resultados de coincidencias en términos de patrones en lugar de una puntuación agrupada, para que pueda saber con seguridad porqué convergieron las coincidencias.
• FinScan arroja un resultado de coincidencias granular y transparente que agiliza la depuración de las coincidencias y hace más fácil explicar sus decisiones a los entes reguladores.