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Nuevo modelo DBSCAN en Pirani: segmentación automática y robusta

Escrito por Yomira Cortez | diciembre 12, 2025

La segmentación de clientes, contrapartes y otros factores de riesgo es clave para optimizar la prevención de lavado de activos (AML) y garantizar el cumplimiento regulatorio. En Pirani, hemos potenciado nuestro módulo de segmentación dentro de AML+ con un nuevo modelo DBSCAN, que permite un análisis más robusto, automatizado y alineado con los estándares técnicos del ecosistema.

En este blog te explicamos qué es DBSCAN, cómo funciona la segmentación en AML+ y cómo puede beneficiar a tu organización.

Tabla de contenido

 

¿Qué es el modelo DBSCAN?

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) es un algoritmo de clusterización que identifica grupos de datos basándose en la densidad. A diferencia de otros métodos, DBSCAN permite:

 

  • Identificación automática de segmentos: Determina la cantidad de clusters sin necesidad de definirlos previamente.
  • Número de registros por segmento: Cada grupo muestra cuántos registros contiene.
  • Distribución porcentual: Conoce el peso de cada segmento dentro del total de datos.
  • Detección de ruido: Los registros considerados atípicos se contabilizan y reportan por separado.

Beneficios y valor para la organización

La implementación de DBSCAN en Pirani AML+ aporta ventajas clave tanto técnicas como estratégicas:

  • Automatización y eficiencia: reduce la intervención manual y acelera el análisis de datos.

  • Mayor precisión y robustez: identifica claramente los segmentos válidos y los registros de ruido, garantizando resultados confiables.

  • Visibilidad completa de los datos: permite conocer la proporción de registros en cada segmento y detectar patrones ocultos.

  • Adaptabilidad a distintos tipos de datos: funciona con variables de clientes, contrapartes, canales, productos y jurisdicciones.

  • Decisiones más informadas: anticipa riesgos y previene actividades sospechosas.

  • Optimización de la gestión de riesgos: identifica grupos de alto riesgo y outliers que podrían afectar el análisis general.

  • Mayor eficiencia operativa: automatiza procesos críticos y libera tiempo para análisis estratégicos.

  • Trazabilidad y control reforzados: los resultados son auditables y reportables, cumpliendo con requisitos regulatorios.

  • Mejora en la prevención de lavado de activos: monitorea el comportamiento de clientes y contrapartes de manera estructurada y confiable.

 

Cómo funciona la segmentación en AML+

La segmentación en AML+ permite agrupar, entender, monitorear y dar seguimiento al comportamiento y transacciones de tus factores de riesgo, como clientes, contrapartes, canales, jurisdicción y productos.

Con esta funcionalidad, tu organización puede:

  • Prevenir lavado de activos, financiación del terrorismo y proliferación de armas masivas.

  • Analizar el comportamiento de clientes y contrapartes de manera más estructurada.

  • Gestionar los datos de manera segura, gracias a una infraestructura dedicada y protegida.

  • El módulo permite seleccionar entre diferentes técnicas de modelado, incluyendo K-Means, Bietápico y el nuevo DBSCAN, y configurar hiperparámetros para obtener los resultados más precisos según las necesidades de tu organización.

Conclusión

La incorporación del modelo DBSCAN en Pirani AML+ transforma la manera en que las organizaciones segmentan y analizan sus datos, ofreciendo un proceso más automatizado, preciso y alineado con los estándares técnicos. Esto fortalece la prevención de lavado de activos y la gestión de riesgos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones estratégicas basadas en información confiable y actualizada.

¿Ya estás utilizando la sección de segmentaciones?

Disponible en el sistema de AML+.

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