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FIN · Fintech

Agentes que reúnen la evidencia detrás de cada decisión de cumplimiento y crédito

Bancos, entidades de pago, prestamistas y aseguradoras dedican la mayor parte de sus horas de riesgo y cumplimiento a reunir evidencia y documentarla. FreeSeek construye agentes que extraen datos del core bancario, los motores AML, los burós de crédito y los registros públicos, y entregan un expediente completo y referenciado al responsable que decide. Cada paso queda registrado para la revisión de riesgo de modelo y la auditoría.

Sistemas con los que nos conectamos
Core bankingNICE ActimizeCase managementData warehouseCredit bureau APIsBloombergWind
Casos de uso Casos
Ejecución del agente · ejemplorun_5d81f0
TareaRevisar la alerta 88213: 14 depósitos en efectivo por debajo del umbral de reporte en 9 días en una cuenta minorista
  1. actimize.alert()
    Cargó la alerta, el perfil del cliente y la actividad mensual esperada de 3.000 EUR
  2. corebanking.txn()
    Detectó depósitos en 6 sucursales seguidos de transferencias el mismo día a un beneficiario recién añadido
  3. case.history()
    Vinculó 2 alertas previas sobre el mismo beneficiario, ambas cerradas sin revisar el destino posterior de los fondos
Resultado · Recomendó escalar con un borrador de narrativa de STR; enviado al investigador para su decisión y la firma del MLRO
Contexto del sector

Situación actual del trabajo de riesgo y cumplimiento financiero

Los equipos de delitos financieros y de crédito han crecido más rápido que los ingresos durante una década. El monitoreo transaccional basado en reglas sigue generando colas de alertas en las que la gran mayoría se cierra como falso positivo, y aun así cada una requiere una justificación documentada. Dar de alta a un cliente empresarial puede llevar semanas, porque los analistas rastrean la titularidad en registros de varios países y revisan manualmente a cada parte vinculada.

Los reguladores exigen ahora el mismo rigor con menos tolerancia a los retrasos. Los supervisores revisan la calidad de las narrativas de los casos, la puntualidad de los reportes de operaciones sospechosas y la evidencia que sustenta las decisiones de crédito. Al mismo tiempo, la Ley de IA de la UE, SR 11-7 y las leyes de protección de datos exigen que cualquier modelo en estos procesos esté validado, sea explicable y trazable. La automatización debe ser auditable desde el primer paso.

Las alertas superan la plantilla

Los escenarios de monitoreo calibrados para maximizar la cobertura generan muchas más alertas de las que los investigadores pueden cerrar a tiempo. Los atrasos se convierten en observaciones supervisoras.

La titularidad es más difícil de ver

Las estructuras societarias en capas, los administradores nominales y las participaciones transfronterizas ralentizan las revisiones KYB. Los registros de titularidad real varían en cobertura y formato según el país.

El cambio regulatorio no se detiene

Cada trimestre llegan nuevas normas AML, requisitos de protección al consumidor y plantillas de reporte. Vincular cada cambio con las políticas y controles internos sigue siendo en gran parte manual.

Los modelos deben ser explicables

Cualquier herramienta que influya en un resultado de crédito o cumplimiento entra en la gestión del riesgo de modelo. Los equipos necesitan evidencia de validación y razones claras, no puntuaciones opacas.

Casos de uso

Cuatro procesos, analizados paso a paso.

Cada caso de uso explica cómo se trabaja hoy, qué asume el agente, dónde aprueba una persona y qué medimos.

FIN-1Revisión de alta KYC/KYBFIN-2Priorización de alertas AML y redacción de narrativas de ROSFIN-3Redacción de informes de crédito para pymesFIN-4Análisis de impacto de cambios regulatorios
FIN-1

Revisión de alta KYC/KYB

El agente prepara un expediente de alta completo con la cadena de titularidad, los resultados de screening y una propuesta de calificación de riesgo para el analista revisor.

Nivel de integración Moderado
Piloto típico6–8 semanas
Cómo se hace hoy

Los analistas recopilan los documentos de constitución, consultan los registros mercantiles de cada jurisdicción, dibujan a mano los organigramas de titularidad y pasan a cada administrador y accionista por listas de sanciones, PEP y noticias adversas. La mayoría de las coincidencias en medios son homónimos que cuesta descartar. Un solo cliente corporativo con varias capas puede tardar de una a tres semanas, y los expedientes suelen volver tras el control de calidad por falta de evidencia.

Sistemas utilizados
Company registriesSanctions and PEP screeningAdverse-media searchCase managementCore banking
Qué hace el agente
  1. Extrae entidades, directivos y participaciones de los documentos aportados y de los registros, y construye el árbol de titularidad hasta el umbral del 25% o el umbral interno inferior del banco
  2. Revisa a cada persona física y jurídica contra listas de sanciones y PEP y busca noticias adversas en los idiomas pertinentes
  3. Agrupa las coincidencias, descarta los falsos positivos evidentes con un motivo explícito y señala las que requieren el criterio del analista
  4. Contrasta el expediente con la lista de verificación CDD y EDD del banco y enumera los documentos que faltan solicitar al cliente
  5. Redacta la justificación de la calificación de riesgo con referencias a cada fuente utilizada
Control humano
Un analista KYC confirma el árbol de titularidad y decide sobre cada coincidencia no resuelta. Las relaciones calificadas de alto riesgo pasan a un responsable sénior de cumplimiento para su aprobación conforme a la política EDD del banco.
Qué medimos
  • Tiempo de ciclo de alta
  • Expedientes devueltos por control de calidad
  • Coincidencias resueltas automáticamente con motivo explícito
  • Solicitudes de información por cliente
FIN-2

Priorización de alertas AML y redacción de narrativas de ROS

El agente investiga las alertas de monitoreo transaccional, recomienda una resolución y redacta la narrativa del reporte de operación sospechosa para el investigador.

Nivel de integración Integración profunda
Piloto típico8–12 semanas
Cómo se hace hoy

Los investigadores de primer nivel abren cada alerta, extraen doce meses de transacciones, consultan las contrapartes, revisan casos anteriores y redactan una nota de cierre. La mayoría de las alertas se cierran como falsos positivos, pero cada cierre necesita una justificación documentada. Cuando la actividad es sospechosa, el investigador redacta la narrativa desde cero con un plazo de presentación encima, y la calidad varía mucho entre personas.

Sistemas utilizados
NICE ActimizeCore bankingCase managementData warehousegoAML
Qué hace el agente
  1. Obtiene la alerta, el perfil del cliente, la actividad esperada y el historial transaccional del motor de monitoreo y del core bancario
  2. Analiza los flujos según tipologías como el fraccionamiento, el movimiento rápido de fondos y las contrapartes inusuales, y vincula alertas relacionadas y casos previos
  3. Propone una resolución con los hechos concretos que la sustentan
  4. En los casos escalados, redacta la narrativa del SAR o STR con la estructura quién, qué, cuándo, dónde y por qué que espera la unidad de inteligencia financiera
  5. Registra la trazabilidad completa de la evidencia y el razonamiento en el sistema de gestión de casos
Control humano
Un investigador acepta o modifica cada resolución. La decisión de presentar el reporte corresponde al MLRO o a un responsable delegado, que firma la narrativa final.
Qué medimos
  • Tiempo de gestión por alerta
  • Antigüedad del atraso de alertas
  • Tasa de modificación por parte del investigador
  • Puntuación de calidad de narrativas en revisión QA
FIN-3

Redacción de informes de crédito para pymes

El agente procesa estados financieros y extractos bancarios y redacta el informe de crédito para el gestor comercial y el analista de riesgos.

Nivel de integración Moderado
Piloto típico6–8 semanas
Cómo se hace hoy

Los gestores o analistas de crédito vuelven a teclear los estados financieros en plantillas de análisis, los concilian con los extractos bancarios y los informes de buró, y redactan la narrativa del informe. Los expedientes de pequeñas empresas llegan como PDF escaneados, cuentas de gestión y extractos en formatos diversos. Preparar un informe suele ocupar la mayor parte de una jornada, lo que limita cuántas operaciones pequeñas puede analizar un equipo de forma rentable.

Sistemas utilizados
Credit bureau APIsCore bankingLoan origination systemData warehouse
Qué hace el agente
  1. Extrae y vuelca las partidas de la cuenta de resultados, el balance y el flujo de caja en la plantilla del banco
  2. Clasifica los movimientos de los extractos bancarios para estimar ingresos recurrentes, consumo de caja y servicio de deuda existente
  3. Consulta datos de buró y verifica criterios de covenants y de política, como la cobertura del servicio de la deuda y los límites de apalancamiento
  4. Redacta el informe de crédito con descripción del negocio, análisis financiero, riesgos clave, mitigantes y una lista de excepciones a la política
  5. Señala incoherencias entre las cifras declaradas y los flujos bancarios observados
Control humano
El analista de crédito verifica el volcado de datos y edita el informe. La decisión de crédito, el precio y cualquier excepción a la política corresponden al responsable de riesgos o al comité con facultades.
Qué medimos
  • Tiempo de preparación del informe
  • Correcciones de volcado por expediente
  • Tiempo desde la solicitud hasta la decisión
  • Excepciones a la política detectadas antes del comité
FIN-4

Análisis de impacto de cambios regulatorios

El agente sigue nuevas normas y guías, vincula cada obligación con las políticas y controles internos y redacta una evaluación de brechas.

Nivel de integración Resultado rápido
Piloto típico4–6 semanas
Cómo se hace hoy

Los equipos de cumplimiento leen las publicaciones de los reguladores, los documentos de consulta y las cartas supervisoras, y luego buscan en las bibliotecas de políticas qué se ve afectado. El mapeo se mantiene en hojas de cálculo que quedan desactualizadas. Los cambios grandes, como una nueva norma AML o una plantilla de reporte, requieren semanas de talleres antes de que los responsables sepan qué deben cambiar y para cuándo.

Sistemas utilizados
Regulator websites and feedsPolicy management systemGRC platformBloomberg
Qué hace el agente
  1. Monitorea las publicaciones de reguladores y organismos normativos y extrae cada obligación con su fecha de entrada en vigor
  2. Vincula cada obligación con las políticas, procedimientos, controles e informes existentes en la biblioteca del banco
  3. Clasifica cada vínculo como cubierto, parcialmente cubierto o brecha, citando las cláusulas relevantes en paralelo
  4. Redacta la evaluación de impacto con responsables y plazos propuestos para el equipo de cumplimiento
Control humano
Los responsables de cumplimiento confirman la clasificación de cada brecha y asignan responsables. Los cambios de política siguen el circuito habitual de aprobación y los comités de gobierno del banco.
Qué medimos
  • Tiempo desde la publicación hasta la evaluación de impacto
  • Obligaciones vinculadas a controles
  • Brechas cerradas antes de la entrada en vigor
  • Cambios del revisor a los vínculos propuestos
Casos

Cómo se han desarrollado los proyectos en este sector.

Casos ilustrativos: combinan varios proyectos típicos y omiten los datos del cliente. Las cifras muestran el rango que buscamos en un piloto.

Reducir el atraso de monitoreo transaccional sin rebajar estándares

Cliente: Banco minorista y comercial mediano, 2,4 millones de clientesRegión: Sur de Europa
−41%tiempo medio de gestión por alerta
−63%antigüedad del atraso a los 5 meses
+28%puntuación QA de narrativas
Reto

El banco acumulaba un atraso de alertas de más de cuatro meses después de que una revisión supervisora le pidiera ampliar los escenarios de monitoreo. Los investigadores dedicaban la mayor parte del tiempo a recopilar datos en lugar de analizarlos. Las justificaciones de cierre eran desiguales y el regulador había señalado narrativas débiles en una muestra de STR presentados.

Qué construimos
  • Conectó el agente al motor de monitoreo, al core bancario y a la gestión de casos en modo solo lectura
  • Generó propuestas de resolución con hechos referenciados para las alertas de primer nivel y redactó narrativas de STR para los casos escalados
  • Organizó un periodo en paralelo en el que los investigadores trabajaron alertas con y sin el agente y compararon resultados
  • Documentó el agente para la validación de riesgo de modelo, incluido el seguimiento de modificaciones y pruebas periódicas por muestreo
Plazo: Piloto de 10 semanas, producción en el mes 5

Alta de empresas más rápida para un proveedor de pagos

Cliente: Entidad de pago autorizada que atiende a comercios de e-commerce transfronterizoRegión: CCG
−35%tiempo de ciclo de alta
−30%expedientes devueltos por QA
−22%solicitudes de información por comercio
Reto

El alta de comercios tardaba de media 12 días hábiles porque muchos solicitantes tenían sociedades holding en varias zonas francas y jurisdicciones offshore. Los analistas rastreaban la titularidad a mano y descartaban grandes volúmenes de homónimos en noticias adversas. Los equipos comerciales perdían comercios frente a competidores más rápidos.

Qué construimos
  • Construyó un paso de extracción de titularidad y generación del árbol en los registros más utilizados
  • Añadió screening de noticias adversas multilingüe en árabe e inglés con agrupación de coincidencias
  • Generó automáticamente las solicitudes de documentos faltantes a partir de la lista EDD
Plazo: Piloto de 8 semanas, producción en el mes 4
Riesgo y cumplimiento

Riesgo de modelo, cumplimiento y control de datos

Gestión del riesgo de modelo

Cada agente se inventaría y documenta como modelo o herramienta conforme a SR 11-7 y expectativas supervisoras equivalentes. La validación abarca la solidez conceptual, las pruebas de resultados frente a las decisiones de los analistas y el seguimiento continuo de las tasas de modificación.

Estándares AML y obligaciones de reporte

Los procesos siguen las Recomendaciones del GAFI sobre diligencia debida, titularidad real y reporte de operaciones sospechosas, tal como se aplican en la legislación local. El agente prepara la evidencia y la narrativa, y la decisión de reportar corresponde al MLRO o a un responsable delegado.

Ley de IA de la UE y decisiones automatizadas

La evaluación de la solvencia de personas físicas es un uso de alto riesgo según la Ley de IA de la UE, que exige gestión de riesgos, supervisión humana y registro de actividad. Conforme al artículo 22 del RGPD, el agente no toma decisiones basadas únicamente en tratamiento automatizado con efectos jurídicos o significativos similares para los clientes.

Protección de datos y trazabilidad

Los despliegues respetan el RGPD, la PIPL de China y las normas locales de secreto bancario, con los datos alojados en el entorno del cliente o en regiones aprobadas. Cada consulta, fuente y borrador queda registrado para que los auditores puedan reconstruir cómo se generó una recomendación.

Preguntas frecuentes
¿Decide el agente si se presenta un SAR o se aprueba un préstamo?

No. El agente reúne la evidencia, propone una resolución y redacta la narrativa o el informe. Un investigador, MLRO o responsable de crédito autorizado toma y firma cada decisión, y las modificaciones quedan registradas.

¿Cómo encaja esto en nuestro marco de gestión del riesgo de modelo?

Entregamos documentación del modelo, resultados de pruebas frente a decisiones históricas y métricas de seguimiento en el formato que utiliza su equipo de validación. La mayoría de los clientes registra el agente en el inventario de modelos antes de que el piloto pase a producción.

¿A qué sistemas necesitan acceso?

Normalmente, acceso de lectura al motor de monitoreo, al core bancario, a la gestión de casos y al data warehouse, además de las API de screening y de buró. El acceso de escritura se limita a crear borradores y notas en la gestión de casos.

¿Dónde se procesan los datos de nuestros clientes?

Dentro de su entorno o en una región de nube que usted apruebe. Alineamos el despliegue con el RGPD, la PIPL, las normas de secreto bancario y su política de externalización, y ningún dato de clientes se utiliza para entrenar modelos compartidos.

¿Tiene un proceso parecido?

Envíenos una breve descripción de cómo se hace hoy el trabajo. Respondemos en dos días hábiles.

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