Lynx ha sido reconocida como Sample Vendor for Cybersecurity Pre-Crime Platforms en el informe “Emerging Tech Impact Radar: 2025”. Creemos que esta mención reconoce que nuestras soluciones de prevención del fraude, detección de cuentas mulas y AML son soluciones impulsadas por IA de confianza y a la vanguardia de la prevención del crimen financiero.

 

La IA está transformando la prevención del crimen financiero

En la era del crimen financiero en tiempo real, los enfoques reactivos y rígidos ya no son viables. El fraude y el lavado de dinero pueden ocurrir digitalmente en cuestión de segundos. Las cuentas y pagos ilícitos operan en tiempo real. Los constantes cambios en listas de sanciones, las crecientes exigencias de filtrado y las estrictas regulaciones AML añaden más complejidad a este panorama.

Las tecnologías de IA ofrecen un camino para mantenerse un paso por delante de los delincuentes. Las plataformas pre-crime abordan los delitos financieros de forma proactiva utilizando IA para analizar datos históricos e identificar patrones criminales en datos en tiempo real.

Sin embargo, estas innovaciones se enfrentan a varios obstáculos. Las tecnologías de IA y machine learning (ML) deben integrar en tiempo real grandes volúmenes de inteligencia sobre amenazas provenientes de diversas fuentes. Además, las soluciones pre-crime deben adaptarse a las necesidades específicas de cada industria y organización.

Al mismo tiempo, es necesaria una sólida gobernanza de datos de IA para garantizar que los modelos utilicen datos de entrenamiento de alta calidad de manera explicable para reducir sesgos, falsos positivos excesivos y riesgos no deseados. La privacidad y la transparencia se han vuelto esenciales para generar confianza, un elemento clave para la adopción y el impacto exitoso.

Las soluciones basadas en IA de Lynx detectan proactivamente crímenes financieros con la gobernanza de datos y la transparencia de los modelos como base de nuestro enfoque.

 

Detección del fraude empresarial y cuentas mulas con Modelos Adaptativos Diarios y Lynx Flex

Lynx Fraud Prevention y Lynx Money Mule Account Detection se apoyan en los modelos adaptativos diarios (DAM), modelos de IA de autoaprendizaje que se actualizan diariamente para anticiparse a las últimas técnicas de fraude y mulas de dinero, comportamientos de clientes y tecnologías de pago. Los DAM utilizan ML supervisado para aprender de fraudes y operaciones de mulas anteriores y, una vez desplegados, detectar transacciones y patrones sospechosos en tiempo real. Los DAM se personalizan para cada organización y ofrecen puntuaciones de riesgo en tiempo real altamente precisas con bajos falsos positivos.

El enfoque de Lynx en el entrenamiento de modelos de IA prioriza una fuerte gobernanza de datos. Seleccionamos conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad a partir de las transacciones de cada organización, y nuestro eficiente algoritmo de entrenamiento realiza una selección de características que permite a los DAM aprender de todos los atributos disponibles, mitigando sesgos y mejorando el rendimiento con el tiempo. Nuestras soluciones cumplen con los estándares PCI-DSS, ISO 27001 y SOC2 para garantizar seguridad y privacidad.

Las soluciones de Lynx también responden a la necesidad crítica de detección empresarial unificada. Nuestra tecnología Flex permite cargas de transacciones dinámcas: las organizaciones pueden incorporar nuevos canales de pago en menos de 60 minutos, incorporando nuevos campos de datos a modelos, reglas e informes. La combinación de DAM y Flex ofrece una visión de riesgo de 360 grados totalmente configurable en todas las transacciones, canales, clientes y dispositivos: una plataforma centralizada de detección que integra toda la inteligencia y datos sobre fraude y cuentas mulas.

 

Tecnología AML basa en IA de Lynx: rendimiento en tiempo real explicable y mayor cumplimiento

Las soluciones AML habilitadas por IA de Lynx están diseñadas con transparencia y explicabilidad para abordar problemas de “caja negra” y regulatorios al mismo tiempo que optimizan el rendimiento. Nuestros módulos AML mantienen un registro de auditoría claro para cumplir con los requisitos normativos y son totalmente configurables para obtener resultados alineados con el riesgo.

Nuestros módulos de Customer Screening y Payment Screening utilizan un sofisticado modelo de filtrado de nombres habilitado por IA que aplica de forma inteligente algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en función de la estructura de cada nombre entrante. Las organizaciones pueden seleccionar metodologías de filtrado y desarrollar reglas alineadas con su apetito de riesgo. Nuestras soluciones de filtrado proporcionan puntuaciones de similitud de nombres en tiempo real altamente precisas y reducen los falsos positivos.

Además, el innovador enfoque de Lynx de “IA con barreras de seguridad” permite a las organizaciones implementar estrategias AML basadas en riesgo y alineadas con sus necesidades específicas y exigencias regulatorias. Nuestro módulo Tailored Delta List filtra listas de control y genera listas delta personalizadas basadas en las políticas y tolerancia al riesgo de cada empresa, garantizando conciliaciones de listas precisas.

Asimismo, nuestro módulo de AML Transaction Monitoring ofrece modelos configurables de ML no supervisado e integración agnóstica de datos para mejorar la detección de anomalías. Las organizaciones pueden crear y desplegar de inmediato reglas complejas para evaluar patrones inusuales de transacciones, obteniendo resultados alineados con el riesgo y el cumplimiento.

 

Solicite una Prueba de Concepto (PoC)

Nuestras innovaciones en IA y nuestra colaboración con organizaciones para prevenir delitos financieros y proteger los sistemas financieros globales. Esto queda aún más demostrado por el éxito de la experiencia de nuestros clientes. Las empresas que trabajan con Lynx ahorran 1.600 millones de dólares anuales* gracias a nuestras avanzadas soluciones de fraude, detección de cuentas mulas y AML habilitadas por IA.

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*últimos 12 meses

 

Gartner, Emerging Tech Impact Radar: 2025, Tuong Nguyen, Danielle Casey, 23 Enero 2025

 

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