Lynx Tech: ¿cómo detectar y prevenir las cuentas bancarias "mulas"?

La solución permite identificar fondos ilícitos y se distingue de la competencia gracias a la implementación de modelos adaptativos diarios

Juan Pablo Jiménez, Director de Ventas para Latinoamérica de Lynx Tech.Foto: cortesía. Portal ERP Colombia.

Lynx Tech, empresa tecnológica que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para detectar y prevenir fraudes y delitos financieros, ha dado a conocer su nueva solución Lynx Money Mule Account Detection, diseñada para combatir la tendencia de las cuentas bancarias mulas, problemática que está afectando de manera global a las instituciones financieras.

La solución utiliza aprendizaje automático supervisado para identificar fuentes de fondos ilícitos, y cuentas mula en tiempo real, suministrando información para que las instituciones financieras puedan reaccionar inmediatamente. Además, proporciona una visión holística de 360 grados, que permite a analistas tomar decisiones rápidas de prevención de fraude, reduciendo el tiempo dedicado a revisar alertas para bloquear el flujo de fondos ilegales e informar rápidamente las “mulas”.

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“Las mulas de dinero son un eslabón crítico en la cadena de delitos financieros, facilitando el movimiento de fondos ilícitos en todo el mundo. Nuestra experiencia de más de 25 años nos ha permitido lanzar al mercado Lynx Money Mule Account Detection, solución que nos llena de orgullo, ya que permite proteger a innumerables víctimas, paralizar la capacidad operativa de empresas criminales y ayudar a las entidades financieras a minimizar las pérdidas por fraude y abordar de manera efectiva el lavado de dinero”, comenta Juan Pablo Jiménez, Director de Ventas para Latinoamérica de Lynx Tech.

Lynx Money Mule Account Detection se distingue de la competencia gracias a la implementación de modelos adaptativos diarios, los cuales se actualizan continuamente en función del comportamiento financiero más reciente, lo que permite identificar con precisión patrones anómalos, diferenciando entre usuarios reales y criminales. Las actualizaciones continuas son altamente precisas, lo que reduce drásticamente los falsos positivos y sus costos asociados.