Resolución de entidades en base de datos

Resumen ejecutivo

Sistema de resolución de entidades basado en aprendizaje automático que identifica y vincula registros dispersos de un mismo cliente en múltiples sistemas bancarios, consolidando la vista única del cliente en tiempo real.

Descripción del caso

Uso de la IA de Quantexa para identificar y vincular registros de un mismo cliente a través de diferentes divisiones.

Problema de negocio

Los grandes bancos acumulan décadas de fusiones, adquisiciones y sistemas heredados que generan docenas de identificadores diferentes para el mismo cliente corporativo o particular. Un cliente puede aparecer con variaciones de nombre, direcciones desactualizadas o CIFs ligeramente distintos en préstamos, custodia, tesorería y operaciones. Esta fragmentación impide conocer la exposición global real al cliente, genera experiencias inconsistentes en distintos canales, complica el cumplimiento de AML y KYC, y multiplica el coste operativo de consolidación manual. Las entidades necesitan resolver estas duplicidades sin parar operaciones ni migrar todos los sistemas a la vez.

Aproximación con IA

La plataforma Quantexa aplica técnicas de entity resolution que combinan algoritmos de similitud difusa, modelos de machine learning y grafos de conocimiento para relacionar registros sin depender de identificadores únicos. El sistema analiza patrones en nombres, direcciones, números de cuenta, relaciones comerciales y comportamiento transaccional, asignando probabilidades de que dos registros correspondan a la misma entidad legal. Un motor de reglas configurable permite ajustar umbrales de coincidencia según el tipo de operación y el apetito de riesgo. Los enlaces se actualizan automáticamente cuando llega información nueva, y el grafo resultante ofrece una vista consolidada del cliente accesible para todas las divisiones sin requerir migración de datos.

Valor esperado

Visión unificada del cliente en tiempo real que mejora decisiones de riesgo y comerciales, reducción de costes de conciliación manual, cumplimiento más robusto de AML por detección de estructuras de propiedad ocultas, y experiencia de cliente coherente en todos los puntos de contacto. Los bancos reportan reducción medible de falsos positivos en alertas de fraude y aceleración de procesos de onboarding.

Categorización

Drivers de negocio

• Aumento de la Eficiencia Operativa

Tecnologías aplicadas

Aplicabilidad en tu empresa

• Eres una entidad financiera con múltiples sistemas heredados de fusiones o adquisiciones
• Tus equipos de riesgo, cumplimiento y atención al cliente trabajan con vistas fragmentadas del cliente
• Los procesos de KYC, AML o consolidación de exposición consumen recursos manuales significativos
• Necesitas vista única del cliente sin afrontar una migración masiva de sistemas core

Fuente

Basado en fuentes públicas. Testeado internamente para validar aplicabilidad.