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FRAML-MS: Software de Prevención de Lavado de Activos

Protege tu empresa del lavado de activos con IA

Es una solución todo en uno que simplifica y automatiza la gestión del riesgo de lavado de activos (LA/FT) mediante inteligencia artificial, cumpliendo con las normativas internacionales.

Todo desde una plataforma y cientos de herramientas para la prevención del lavado de activos

FRAML-MS es la solución que te brinda

Prevención del lavado de activos y del fraude transaccional o riesgos FRAML

Automatizamos la detección de riesgos en tiempo real, facilitando el cumplimiento normativo con el apoyo de inteligencia artificial, para que tu empresa siempre esté protegida.
Combinamos la calidad de procesos de administración de riesgos ISO31000, para la implementación de tu SARLAFT/SAGRILAFT
Implementación de Inteligencia Artificial y ciencia de datos para detectar y predecir potenciales fraudes en tiempo real
Automatizamos las actividades operativas como el envío de ROS, la gestión de acuerdos FATCA, CRS y muchas más para una gestión eficiente del cumplimiento del ALA/CFT

¿Cómo funciona FRAML-MS en la gestión de riesgos LA/FT?

De procesos poco optimizados y potencialmente riesgosos a una gestión precisa y eficiente de matrices de riesgo de lavado de activos con FRAML-MS: con su enfoque en la ISO31000 y la inteligencia artificial.

Diagnóstico

Definiciones y factores de riesgo

Evaluación y medición de riesgos

Generación de la matriz de riesgo inherente

Definición de actividades de control

Matriz de riesgo 4 por 4 para mediciones de riesgo.

Generación de la matriz residual de riesgos

Generación de mapa de riesgos de la entidad

Monitoreo y seguimiento en tiempo real

Descubre por qué FRAML-MS es tu solución integral

Ahorra tiempo y simplifica el cumplimiento normativo

Detección avanzada con IA para un control total

Elige la modalidad que se adapta a tu negocio

Si tienes dudas, nosotros tenemos las respuestas.

Es un poderoso software capaz de hacer sencilla la gestión del riesgo de lavado de activos; integrando en una solución todas las funcionalidades necesarias para cumplir con la normativa anti-lavado. Diseñado para pasar procesos poco optimizados y potencialmente riesgosos a una gestión precisa y eficiente de matrices de riesgo de lavado de activos con FRAML-MS: con su enfoque en la ISO31000 y la inteligencia artificial.
La integración de FRAML con sistemas existentes requiere la unificación de datos, el uso de APIs y middleware, y la implementación de tecnologías avanzadas como IA, pero los beneficios incluyen una visión más holística de los riesgos financieros y una mayor eficiencia operativa.

Utiliza una amplia gama de fuentes de datos para identificar actividades sospechosas y crear perfiles de riesgo. Algunas de las principales fuentes de datos son:

  • Transacciones financieras
  • Datos de clientes (KYC)
  • Datos de comportamiento
  • Datos de redes sociales y fuentes públicas
  • Proveedores externos de datos
Implementando Inteligencia Artificial y ciencia de datos para detectar y predecir potenciales fraudes en tiempo real filtrando mejor las actividades verdaderamente sospechosas, mejorando la eficiencia y precisión en la detección de fraude y lavado de dinero.

Sí, los sistemas FRAML cumplen con las normativas internacionales relacionadas con la prevención de fraudes y el lavado de dinero, ya que están diseñados para adaptarse a las regulaciones locales y globales en materia de cumplimiento financiero.

Sí, FRAML puede ser adecuado tanto para pequeñas como para grandes empresas, aunque la implementación y el alcance pueden variar según el tamaño y las necesidades de cada organización.
  • Alertas de transacciones sospechosas
  • Alertas de comportamiento inusual
  • Alertas de coincidencias en listas de sanciones
  • Alertas de fraude
  • Alertas de actividades en mercados o sectores de alto riesgo
Sí, FRAML cuenta con soporte técnico y actualizaciones como parte de sus servicios garantizando que permanezcan efectivos, alineados con las normativas actuales y capaces de enfrentar nuevas amenazas.

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