Principais insights

Reduziu os tempos de processamento de reconciliação em 50%, acelerou a análise de AML e reduziu os atrasos de conformidade. Atualmente, 73% dos novos casos de conformidade são encerrados usando automação baseada em IA.

Sobre o cliente

A dLocal é uma fintech líder que permite que comerciantes globais processem pagamentos e pagamentos internacionais em mercados emergentes na América Latina, Ásia, Oriente Médio e África.

O desafio

A dLocal enfrentou desafios significativos de conformidade devido a processos manuais e fragmentados. Suas equipes tiveram dificuldades com:

• Grande dependência de analistas em funções jurídicas, financeiras e de AML.
  
  
• Um grande acúmulo de casos de conformidade em diferentes setores, causando atrasos.
  
  
• Falta de padronização do processo entre os analistas, levando a ineficiências.
  

A abordagem de Marvik

Implementamos soluções orientadas por IA para reduzir o trabalho manual e acelerar os fluxos de trabalho de conformidade:

• Monitoramento de transações para conformidade: Modelos de linguagem grande (LLMs) foram aplicados para detectar possíveis transações de lavagem de dinheiro a partir dos dados extraídos.
  
  
• A SOX controla a automação: Os LLMs geraram relatórios de auditoria, identificaram transações incomparáveis e reduziram as cargas de trabalho manuais para as equipes de garantia.
  

Os resultados e o impacto

• Tempos de processamento de reconciliação 50% mais rápidos.
  
  
• Aceleração significativa da análise de AML, melhorando a eficiência da conformidade.
  
  
• Redução do acúmulo de casos de conformidade isso exigiu análise humana.
  
  
• 73% dos novos casos de conformidade foram encerrados com o sistema alimentado por IA.
  

Por que isso importa

Ao automatizar os processos de conformidade e AML, a dLocal melhorou a eficiência, reduziu o risco e escalou as operações em várias regiões. A solução não só economizou tempo, mas também aprimorou a precisão e a governança, fortalecendo a confiança com reguladores e clientes.