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Investigaciones de Fraude
Identifique e investigue rápidamente actividades sospechosas con datos completos y asistencia de IA para determinar si las transacciones son fraudulentas.
Cumplimiento de AML
Simplifique la presentación de informes SAR con narrativas generadas por IA y recopilación automatizada de evidencia, reduciendo su carga mientras se mantiene en cumplimiento.
Evaluación de Riesgo de Crédito
Revisar y evaluar las solicitudes de crédito que son de límite con contexto completo sobre los solicitantes, lo que permite tomar decisiones de crédito más precisas.
Seguridad de la cuenta
Investigue posibles tomas de cuentas o inicios de sesión sospechosos con inteligencia completa de dispositivos y comportamiento integrados directamente en las tarjetas de casos.



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Preguntas Frecuentes
Me alegra que lo hayas preguntado.
¿Qué es la gestión de casos de fraude y prevención de lavado de dinero?
La gestión de casos de fraude y blanqueo de capitales es el sistema y proceso operativo que se utiliza para convertir las alertas, reportes o actividades sospechosas en investigaciones documentadas. Reúne en un solo lugar a las partes implicadas, transacciones, pruebas, tareas, colaboraciones, decisiones, escaladas, registros y resultados. Un buen historial de casos ayuda a los analistas a trabajar de manera constante y ofrece a los directivos, auditores y reguladores un registro claro y rastreable de qué se analizó y por qué.
¿En qué se diferencia la gestión de casos de la gestión de alertas?
La gestión de alertas determina qué señales requieren atención y si se pueden cerrar, escalar o agrupar. Por su parte, la gestión de casos se encarga de la investigación a fondo: vincula múltiples alertas o entidades, reúne pruebas, asigna tareas, registra los motivos, coordina las aprobaciones y documenta el resultado. Una alerta puede resolverse durante la evaluación inicial o pasar a formar parte de un caso más amplio; ambos flujos de trabajo deben mantenerse conectados sin llegar a tratarse como si fueran lo mismo.
¿Qué información debe reunir un caso de fraude o de prevención de lavado de dinero para un investigador?
Un caso debe presentar el perfil relevante del cliente o negocio, cuentas, transacciones, datos de KYC o KYB, señales de comportamiento y del dispositivo, códigos de motivo de reglas o modelos, alertas y casos anteriores, entidades vinculadas, enriquecimiento de datos externos y comunicaciones. Cada dato relevante debe conservar su origen y marca de tiempo. El acceso debe estar sujeto a permisos, y la interfaz debe priorizar la información clave para la toma de decisiones en lugar de mostrar datos en exceso de forma indiscriminada.
¿En qué momento la gestión de casos se convierte en el cuello de botella, en lugar de la detección de alertas?
La gestión de casos se convierte en un cuello de botella cuando las alertas se generan de forma fiable, pero el tiempo en cola, la recopilación de pruebas, los traspasos, la duplicación de investigaciones o la repetición de revisiones no dejan de aumentar. Otros indicios son el envejecimiento de los casos, las resoluciones inconsistentes, la preparación manual de informes de actividad sospechosa (SAR) y la necesidad de que los analistas alternen entre muchos sistemas. Mida tanto el tiempo de dedicación activa como el tiempo total transcurrido: la automatización es más útil cuando elimina las tareas repetitivas, manteniendo al mismo tiempo la calidad y el control de la investigación.
¿Cómo puede la IA ayudar en las investigaciones sin inventar pruebas ni conclusiones?
La IA debe trabajar únicamente con datos de casos y políticas aprobados, vincular las afirmaciones importantes con sus fuentes, distinguir los hechos de las deducciones y recomendaciones, y señalar la información faltante o contradictoria. Entre las tareas útiles se incluyen resumir pruebas, identificar relaciones, elaborar cronogramas, sugerir pasos a seguir y redactar informes. Un humano debe aprobar las decisiones importantes, mientras que las instrucciones, resultados, ediciones, modificaciones y acciones quedan registrados para su revisión.
¿Qué otros aspectos deberían medir los equipos de riesgo, además de la velocidad de resolución de casos?
Mida la eficiencia y la calidad de las decisiones de forma conjunta: la antigüedad de la fila por nivel de riesgo, el tiempo de dedicación del analista, los traspasos, el tiempo de recopilación de pruebas, las correcciones, los casos reabiertos, los hallazgos de control de calidad, la precisión de los procesos de escalación, los patrones de anulación y el cumplimiento de los SLA. Para el lavado de dinero (AML), incluya la puntualidad de los Reportes de Actividades Sospechosas (SAR) y los controles de calidad de la narrativa; para el fraude, incluya las pérdidas evitadas y el impacto en el cliente cuando sea cuantificable. Cerrar los casos más rápido solo es útil si las decisiones siguen siendo exhaustivas, coherentes y justificables.






