Tradicionalmente, los bancos han evaluado el riesgo a través del prisma de los datos bancarios, como los depósitos, los historiales de crédito, las transacciones y el historial de cuentas. Pero ahora, la actividad en fintechs, criptomonedas, aplicaciones de remesas y mercados en línea desempeña un papel igualmente importante para comprender el riesgo de una entidad. Sin visibilidad del riesgo de la entidad dentro de esos ecosistemas, los bancos pasan por alto las señales tempranas de fraude o de actividad de mulas hasta que ya es demasiado tarde.
Hoy presentamos Sonar Entity Footprint, un nuevo paquete de datos que cierra esa brecha de visibilidad. Entity Footprint enriquece las evaluaciones de riesgo existentes con inteligencia intersectorial, mapeando cómo se comporta una entidad en redes financieras y no financieras, incluidas fintechs, criptomonedas, neobancos, remesas, tarjetas de regalo y mercados en línea.
Al combinar esta visión externa con los modelos de riesgo existentes y los datos internos, Entity Footprint ofrece a los bancos una evaluación de riesgo de las entidades más completa, tanto de a quién están evaluando como de dónde se encuentra la posible exposición. El resultado es una detección más temprana de exposiciones ocultas al fraude, decisiones más sólidas de incorporación y financiación, y una visibilidad del riesgo a nivel de cartera en toda la base de clientes.
La brecha en la visibilidad del riesgo de la entidad
Cuando los bancos incorporan a un cliente, aceptan fondos en una cuenta o investigan una transacción, dependen de lo que pueden ver en sus propios datos, como saldos, transferencias, actividad de la cuenta e información del dispositivo. Pero esa visión solo refleja lo que ocurre dentro de la institución.
Pero gran parte de la actividad financiera de una entidad ahora ocurre fuera de los canales bancarios tradicionales. Los actores maliciosos mueven dinero con fluidez entre fintechs, billeteras de criptomonedas, aplicaciones de remesas y mercados en línea. Aprovechan las señales de riesgo de mulas de dinero, abren y abandonan cuentas, y lavan fondos a través de canales que la mayoría de los bancos no pueden ver. En la superficie, una entidad puede parecer legítima en tu sistema mientras muestra claras señales de alerta en otros ecosistemas. Sin visibilidad sobre esa actividad, los bancos se quedan con una visión incompleta del riesgo.
Incluso si un usuario no es fraudulento, la actividad fuera del ámbito bancario puede revelar señales importantes para las decisiones de crédito y préstamos. Las señales de riesgo de entidades cripto, como posiciones apalancadas, saldos elevados en plataformas BNPL o sobreendeudamiento en plataformas de apuestas deportivas, ayudan a evaluar la estabilidad financiera, ajustar los límites de exposición y respaldar decisiones de suscripción más precisas.
Cómo funciona Sonar Entity Footprint
Sonar funciona como una red de consultas y respuestas que ofrece a los bancos una forma sencilla y de bajo esfuerzo de solicitar información sobre riesgos de cualquier entidad a través de una API. Complementa tus sistemas de riesgo existentes, para que puedas incorporar datos de riesgo de entidades sin tener que rediseñar por completo tu infraestructura de riesgo.
Así es como funciona:
- Consulta: Tu equipo envía la solicitud utilizando identificadores básicos de una persona o empresa, como nombre, correo electrónico, teléfono o datos de la cuenta.
- Resolución de entidades: Sonar compara esos identificadores en múltiples fuentes de datos y devuelve una puntuación de confianza que indica cuán seguro es el resultado de la coincidencia.
- Enriquecimiento de huella: Una vez resuelta, Entity Footprint añade inteligencia en capas de Sonar, Sardine y socios externos seleccionados. La cobertura abarca aplicaciones de criptomonedas, plataformas de tarjetas de regalo y prepago, mercados de automóviles, aplicaciones de venta de entradas, mercados de zapatillas, fintechs y neobancos, servicios de remesas y plataformas de gestión de patrimonio.
- Entrega de respuestas: El sistema devuelve información estructurada a través de la API con contexto sobre patrones relevantes, como la rápida creación de cuentas en múltiples plataformas, actividad de financiación repetida vinculada a redes de mulas conocidas o una velocidad inusual de movimiento de billeteras.
Aplicar Entity Footprint en tus flujos de trabajo de riesgo
Las señales de Entity Footprint pueden utilizarse a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente para reforzar la toma de decisiones en varios casos de uso:
- Incorporación de clientes: Identificar solicitantes vinculados a redes de mulas o a actividades de fraude conocidas en otros ecosistemas antes de la aprobación.
- Análisis de riesgo en la financiación de cuentas: Indica si los fondos entrantes provienen de fuentes de alto riesgo o previamente comprometidas.
- Revisiones de transacciones: Evalúa a las contrapartes y detecta exposiciones ocultas en los distintos canales de pago, incluidos ACH, transferencias bancarias, pagos en tiempo real y criptomonedas.
- Evaluación crediticia: Fortalece la toma de decisiones para solicitantes con historial crediticio limitado o borderline mediante contexto conductual externo.
- Enriquecimiento de casos AML: Utiliza señales AML de todo el ecosistema para correlacionar la actividad y confirmar si una entidad señalada aparece en otras redes de alto riesgo.
Amplía la visibilidad del riesgo con Sonar Entity Footprint
Los datos bancarios tradicionales solo cuentan una parte de la historia. Con Sonar Entity Footprint, los bancos pueden ver más allá de sus propios límites para identificar riesgos antes, validar a los clientes con mayor confianza y tomar decisiones de riesgo más rápidas y precisas.
Si su institución busca fortalecer la visibilidad del riesgo sin añadir complejidad, Sonar Entity Footprint está diseñado para ello. Cumple plenamente con los marcos GLBA y 314(b), lo que permite el intercambio seguro de datos y de inteligencia entre instituciones.
Ponte en contacto con nuestro equipo para ver cómo puedes empezar a aprovechar la inteligencia intersectorial en tus flujos de trabajo actuales. Y si te interesa obtener más información sobre Sonar, visita joinsonar.com.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la inteligencia de riesgo de entidades?
La inteligencia de riesgo de entidades es la práctica de asignar una puntuación a una persona, empresa, dispositivo o billetera en función de señales entre instituciones (historial de mulas, indicadores de toma de control de cuentas, señales de empresas fantasma, proximidad a entidades sancionadas) en tiempo real. Sonar Footprint es la implementación de Sardine.
¿En qué se diferencia la inteligencia de riesgo de entidades de los datos de las agencias de crédito?
Las agencias de crédito muestran el historial crediticio. La inteligencia de riesgo de entidades revela señales de fraude y de cumplimiento AML: redes de mulas, toma de control de cuentas, cadenas de empresas fantasma y coincidencias de patrones en tiempo real. Problema distinto, datos distintos.
¿Es legal el intercambio de datos de entidades entre instituciones conforme a la GLBA y la Sección 314(b)?
Sí. La Sección 314(b) de la Ley USA PATRIOT autoriza a las instituciones financieras a compartir señales de fraude y lavado de dinero con protección de puerto seguro. El consorcio Sonar opera dentro de ese marco, sin que ningún PII sin procesar cruce las fronteras entre instituciones.
¿Qué latencia añade la inteligencia de riesgo de entidades a mi flujo de incorporación?
Menos de 50 milisegundos en el percentil 95. Las señales de Sonar Entity Footprint se puntúan de antemano y se entregan junto con la respuesta estándar de verificación de identidad, de modo que el cliente no experimenta fricción a menos que la puntuación supere el umbral de riesgo.
¿Qué cobertura de señal ofrece Sonar Entity Footprint?
Resolución de identidad a través de correo electrónico, teléfono, documento, dispositivo, IP y biometría de comportamiento. Además, marcadores de redes de mulas, historial de toma de control de cuentas, proximidad a grafos de empresas fantasma, proximidad a entidades sancionadas y coincidencias de patrones en todo el consorcio.