FinScan®

Mejor Calidad de Datos. Coincidencias de calidad muy alta.

Mejore la precisión de sus coincidencias para poder enfocarse en los riesgos reales.

El Reto

Cada departamento de cumplimiento debe lidiar con la pregunta "¿Cómo disminuir la tasa de coincidencias falsas?"

Nuestra Solución

Contar con una interfaz de su proceso de verificación con una solución de calidad de datos específica contra el Lavado de Dinero (AML) aumentará la precisión de sus coincidencias a la vez que reducirá de manera importante sus esfuerzos de revisión. Además, puede brindarle una visión exhaustiva de los registros de sus clientes cuando revise las coincidencias para respaldar mejor sus esfuerzos de diligencia debida.

Con nuestra solución de calidad de datos de AML, usted puede:

  • Estandarizar sus datos y corregir errores de nombre y domicilio

  • Eliminar registros duplicados basándose en reglas predeterminadas a partir de la condición de los datos y la situación empresarial

  • Identificar relaciones extendidas entre sus clientes y lazos individuales con una organización

  • Crear un repositorio de datos de cumplimiento específico que no necesite cargarse a su base de datos de origen

Cómo Funciona

La solución de calidad de datos contra el Lavado de Dinero (AML) de FinScan comienza con una completa Evaluación de Calidad de Datos.

Nuestra Evaluación de Calidad de Datos es una valiosa herramienta de diagnóstico para los departamentos de gestión del riesgo y cumplimiento regulatorio que buscan mejorar sus procesos y hacerlos más eficientes. A través de este servicio de diagnóstico, las organizaciones pueden observar que ingresar datos más depurados en sus soluciones de verificación puede disminuir de manera considerable sus tasas de falsos positivos, lo que, en última instancia, tendrá como resultado una reducción significativa del tiempo de revisión, los recursos y los costos.

How It Works

 

Beneficios de una Evaluación de Calidad de Datos

  • Identificar el verdadero contenido y la verdadera estructura de todos los elementos de datos y aporta detalles de anomalías relacionadas con la calidad, las tasas de duplicación y la integridad referencial

  • Identificar áreas en las que los datos se pueden mejorar

  • Presentar un reporte final que cuantifique el impacto de los problemas de calidad de datos identificados en su proceso de revisión y tasa de alarmas falsas

  • Desarrollar el retorno de la inversión (ROI) total en la solución de calidad de datos al cuantificar el ahorro en tiempo de revisión, recursos y costos

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