Los encargados de cumplimiento, en sus labores, se dan a la tarea de buscar diversos nombres en listas restrictivas, pero muchos programas basan sus búsquedas a comparativas de caracteres exactas, sin utilizar análisis de nombres. Muchos de los programas no tienen la capacidad de identificar que Laura M. Pérez es la misma persona que Laura María P, haciéndolas pasar como dos personas totalmente distintas y fallando en la gestión de prevención.
Esto se debe que, por temas geográficos, culturales o bien adrede no siempre los nombres se escriben con una “correcta” ortografía o de la misma manera produciendo que el análisis no sea correcto o provocando demoras en la gestión de análisis. El crimen organizado tiene conocimiento de estas limitantes que tienen los programas para identificar las discordancias en los nombres produciendo resultados de análisis a su beneficio y de este modo poniendo en riesgo la reputación de las organizaciones.
Por ello Sentinel agregó a su CORE el módulo de inteligencia comparativa de nombres, una función que permite ir más allá de la búsqueda de un Keyword, sino que permite hacer un análisis completo de nombres logrando relacionar diferentes formas de escribir un nombre a una misma persona, esto permite limitar los falsos negativos y los falsos positivos.
Un falso positivo se da cuando un nombre coincide, por error, con algún registro de listas de vigilancia; mientras que un falso negativo es cuando no se encuentra coincidencia alguna con el nombre en búsqueda, haciendo que las organizaciones sean multadas con fuertes sumas de dinero debido a este error.
Para evitar estos problemas y tener una certeza amplia sobre la eficacia del análisis, Sentinel aplica inteligencia artificial y algoritmos con modelos estadísticos para determinar coincidencias de una manera más eficaz y oportuna logrando así minimizar el riesgo para la organización, gracias a que se determino a tiempo que diferentes nombres pertenecen a una misma persona.
Sentinel logra analizar nombres en varios idiomas y escrituras extranjeras, así como sus variaciones fonéticas gracias a la tecnología implementada dentro de su CORE, los cuales permiten que estos nombres que se encuentran escritos en diferentes formas y con diferentes fonéticas sean revisados y analizados de una manera más detallada y así encontrar similitudes que arrojen datos más exactos sobre esta persona.
Además de analizar nombres de personas, el nuevo módulo de Sentinel permite mostrar la coincidencia entre los nombres de organizaciones y empresas, ya que a diferencia de los nombres de personas estos tienen una dificultad de análisis más amplia porqué a menudo estos se componen de varias palabras comunes y sinónimos que pueden llegar a confundirse haciendo que pasen falsos negativos.
El módulo de Sentinel, esta disponible a partir de enero para ser implementado en todas aquellas organizaciones que quieren mejorar su gestión de análisis para la prevención de lavado de dinero (AML), el conocimiento del cliente (KYC), análisis de sanciones, clientes VIP / asuntos internos, uso de información privilegiada o la prevención de fraude.
