Agente de IA

Agente IA de supervisión de transacciones

Detecte transacciones sospechosas antes de que se conviertan en fallos de conformidad

De 500 alertas diarias a solo 50 realmente críticas. Reduzca los falsos positivos en un 90 % a la vez que detecta un mayor número de actividades sospechosas reales.

Beneficios

Céntrese en los riesgos reales, no en las falsas alarmas

El monitoreo de transacciones PLA genera miles de alertas. El 95 % son falsos positivos que consumen el tiempo de los analistas. Mientras tanto, patrones sofisticados logran pasar desapercibidos. El Agente de Monitoreo de Transacciones separa el ruido de las señales reales.

90 %

Reducción de falsos positivos

35 %

Mayor detección de verdaderos positivos

70%

Investigación más acelerada

Flujos Agentes

Flujo de trabajo completo para la monitorización de AML

Flujo de trabajo de monitorización automatizado: detección de transacciones en tiempo real, detección de patrones mediante reglas y aprendizaje automático (ML), priorización y puntuación de alertas, resolución automatizada de falsos positivos, soporte en la investigación con recopilación de pruebas y asistencia en la preparación de informes de actividad sospechosa (SAR).

Cómo funciona

Análisis inteligente de alertas

El agente analiza los patrones de transacciones con respecto a los perfiles de los clientes, evalúa las alertas mediante indicadores de riesgo real, cierra automáticamente los falsos positivos evidentes con su debida documentación y deriva la actividad de alto riesgo para la revisión de los analistas.

Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Integraciones

Compatible con su infraestructura de AML

Integración directa con Actimize, SAS, Oracle FCCM y Temenos FCM. Conexión con la banca por procesos para flujos de transacciones en tiempo real. Gestión de casos a través de su plataforma actual o mediante despliegue independiente.

Aplicación

Mejore su monitorización en 14 días

Conecte su sistema de monitoreo de transacciones y configure las reglas de scoring. Entrene al sistema con el histórico de resolución de alertas. La mayoría de los equipos logran una reducción de falsos positivos durante el primer mes de operación.

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

Características principales

Tecnología de monitorización avanzada

Análisis de Comportamiento

Aprende los patrones de comportamiento de cada segmento de clientes y detecta anomalías reales frente a variaciones esperadas.

Puntuación de Alertas

La puntuación de riesgo basada en ML prioriza las colas de los analistas. Enfoque sus esfuerzos en las alertas de mayor riesgo primero.

Autodisposición Inteligente

Cierra automáticamente los patrones de falsos positivos conocidos. Documentación completa para auditorías y revisiones normativas.

Demo

Vea la monitorización de transacciones en acción

Vea cómo el agente procesa las alertas de transacciones de todo un día, clasificándolas por riesgo, descartando automáticamente los falsos positivos y enviando a la cola la actividad sospechosa real con paquetes de pruebas listos para su investigación.