{"id":3229,"date":"2025-05-12T13:00:31","date_gmt":"2025-05-12T11:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/lynxtech-prod.mrmilu.com\/lynx-ha-sido-mencionado-en-un-informe-de-gartner\/"},"modified":"2025-05-12T13:00:31","modified_gmt":"2025-05-12T11:00:31","slug":"lynx-ha-sido-mencionado-en-un-informe-de-gartner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lynxtech.com\/es\/recursos\/lynx-ha-sido-mencionado-en-un-informe-de-gartner\/","title":{"rendered":"Lynx ha sido mencionado en un informe de Gartner"},"content":{"rendered":"\nLas tecnolog\u00edas de IA emergentes est\u00e1n transformando la lucha contra el crimen financiero con capacidades de detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n en tiempo real, mejor calificaci\u00f3n de riesgos y reducci\u00f3n de falsos positivos. Los nuevos paradigmas definen qu\u00e9 soluciones tienen mayor impacto en la protecci\u00f3n de los sistemas financieros globales: la tecnolog\u00eda habilitada por IA no solo debe demostrar precisi\u00f3n, sino tambi\u00e9n cumplir con las exigencias de explicabilidad y normativas para generar confianza en los clientes. La confianza, la transparencia y la privacidad son ahora m\u00e1s valiosas que nunca.\n<h3>La IA est\u00e1 transformando la prevenci\u00f3n del crimen financiero<\/h3>\nEn la era del crimen financiero en tiempo real, los enfoques reactivos y r\u00edgidos ya no son viables. El fraude y el lavado de dinero pueden ocurrir digitalmente en cuesti\u00f3n de segundos. Las cuentas y pagos il\u00edcitos operan en tiempo real. Los constantes cambios en listas de sanciones, las crecientes exigencias de filtrado y las estrictas regulaciones AML a\u00f1aden m\u00e1s complejidad a este panorama.\n\nLas tecnolog\u00edas 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 hist\u00f3ricos e identificar patrones criminales en datos en tiempo real.\n\nSin embargo, estas innovaciones se enfrentan a varios obst\u00e1culos. Las tecnolog\u00edas de IA y machine learning (ML) deben integrar en tiempo real grandes vol\u00famenes de inteligencia sobre amenazas provenientes de diversas fuentes. Adem\u00e1s, las soluciones pre-crime deben adaptarse a las necesidades espec\u00edficas de cada industria y organizaci\u00f3n.\n\nAl mismo tiempo, es necesaria una s\u00f3lida 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 adopci\u00f3n y el impacto exitoso.\n\nLas soluciones basadas en IA de Lynx detectan proactivamente cr\u00edmenes financieros con la gobernanza de datos y la transparencia de los modelos como base de nuestro enfoque.\n<h3>Detecci\u00f3n del fraude empresarial y cuentas mulas con Modelos Adaptativos Diarios y Lynx Flex<\/h3>\n<a href=\"https:\/\/uncutmakers.com\/clientes\/lynxstage\/es\/nuestras-soluciones\/lynx-fraud-prevention\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">Lynx Fraud Prevention<\/a> y <a href=\"https:\/\/uncutmakers.com\/clientes\/lynxstage\/es\/nuestras-soluciones\/lynx-money-mule-account-detection\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">Lynx Money Mule Account Detection<\/a> se apoyan en los modelos adaptativos diarios (DAM), modelos de IA de autoaprendizaje que se actualizan diariamente para anticiparse a las \u00faltimas t\u00e9cnicas de fraude y mulas de dinero, comportamientos de clientes y tecnolog\u00edas 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 organizaci\u00f3n y ofrecen puntuaciones de riesgo en tiempo real altamente precisas con bajos falsos positivos.\n\nEl 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 organizaci\u00f3n, y nuestro eficiente algoritmo de entrenamiento realiza una selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas 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 est\u00e1ndares PCI-DSS, ISO 27001 y SOC2 para garantizar seguridad y privacidad.\n\nLas soluciones de Lynx tambi\u00e9n responden a la necesidad cr\u00edtica de detecci\u00f3n empresarial unificada. Nuestra tecnolog\u00eda Flex permite cargas de transacciones din\u00e1mcas: las organizaciones pueden incorporar nuevos canales de pago en menos de 60 minutos, incorporando nuevos campos de datos a modelos, reglas e informes. La combinaci\u00f3n de DAM y Flex ofrece una visi\u00f3n de riesgo de 360 grados totalmente configurable en todas las transacciones, canales, clientes y dispositivos: una plataforma centralizada de detecci\u00f3n que integra toda la inteligencia y datos sobre fraude y cuentas mulas.\n<h3>Tecnolog\u00eda AML basa en IA de Lynx: rendimiento en tiempo real explicable y mayor cumplimiento<\/h3>\nLas <a href=\"https:\/\/uncutmakers.com\/clientes\/lynxstage\/es\/nuestras-soluciones\/lynx-aml\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">soluciones AML<\/a>\u00a0habilitadas por IA de Lynx est\u00e1n dise\u00f1adas con transparencia y explicabilidad para abordar problemas de \u201ccaja negra\u201d y regulatorios al mismo tiempo que optimizan el rendimiento. Nuestros m\u00f3dulos AML mantienen un registro de auditor\u00eda claro para cumplir con los requisitos normativos y son totalmente configurables para obtener resultados alineados con el riesgo.\n\nNuestros m\u00f3dulos 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 funci\u00f3n de la estructura de cada nombre entrante. Las organizaciones pueden seleccionar metodolog\u00edas 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.\n\nAdem\u00e1s, el innovador enfoque de Lynx de \u201cIA con barreras de seguridad\u201d permite a las organizaciones implementar estrategias AML basadas en riesgo y alineadas con sus necesidades espec\u00edficas y exigencias regulatorias. Nuestro m\u00f3dulo Tailored Delta List filtra listas de control y genera listas delta personalizadas basadas en las pol\u00edticas y tolerancia al riesgo de cada empresa, garantizando conciliaciones de listas precisas.\n\nAsimismo, nuestro m\u00f3dulo de AML Transaction Monitoring ofrece modelos configurables de ML no supervisado e integraci\u00f3n agn\u00f3stica de datos para mejorar la detecci\u00f3n de anomal\u00edas. 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.\n<h4><span style=\"color: #333333;\">Solicite una Prueba de Concepto (PoC)<\/span><\/h4>\nNuestras innovaciones en IA y nuestra colaboraci\u00f3n con organizaciones para prevenir delitos financieros y proteger los sistemas financieros globales. Esto queda a\u00fan m\u00e1s demostrado por el \u00e9xito de la experiencia de nuestros clientes. Las empresas que trabajan con Lynx ahorran 1.600 millones de d\u00f3lares anuales* gracias a nuestras avanzadas soluciones de fraude, detecci\u00f3n de cuentas mulas y AML habilitadas por IA. \u00bfPreparado para dar el siguiente paso y transformar su estrategia de detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n del crimen financiero? <a href=\"https:\/\/uncutmakers.com\/clientes\/lynxstage\/es\/solicite-una-demo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">Cont\u00e1ctenos y agende una prueba de concepto (PoC)\n<\/a>\n<h6><span style=\"color: #ff6f61;\">*<\/span><span style=\"color: #999999;\"><em>\u00faltimos 12 meses<\/em><\/span><\/h6>\nGartner, Emerging Tech Impact Radar: 2025, <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/analyst\/b9cc09bc7e\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">Tuong Nguyen<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/analyst\/b1cd02b97a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" rel=\\\"noopener\\\" target=\\\"_blank\\\">Danielle Casey<\/a>, 23 Enero 2025\n\n<strong>Aviso Legal Gartner\u00ae<\/strong>\n\nGARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and\/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designations. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner\u2019s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>field_66d89d568295b<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1359,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_uag_custom_page_level_css":"","url":"","_lynx_whitepaper_file_id":0,"_lynx_whitepaper_file_url":"","footnotes":""},"categories":[60,57,59],"tags":[],"tipologia":[153],"class_list":["post-3229","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-empresa","category-fraude","category-ia","tipologia-post"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Lynx ha sido mencionado en un informe de Gartner - Lynxtech<\/title>\n<meta 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