Cuando se trata de cumplimiento, gestión de riesgos y prevención de fraudes, la verificación en bases de datos es una de esas tareas que las empresas simplemente no pueden darse el lujo de tomar a la ligera. Ayuda a las organizaciones a verificar clientes, socios y transacciones contra listas de observación oficiales y fuentes de datos confiables. Bien hecha, te mantiene a salvo de problemas regulatorios y protege la reputación de tu marca.
El problema es que la verificación en bases de datos no siempre es tan simple como parece. Muchas compañías usan las herramientas correctas, pero aún tropiezan debido a errores comunes en cómo abordan el proceso. Estos descuidos pueden parecer pequeños al principio, pero fácilmente pueden llevar a señales de alerta pasadas por alto, esfuerzo desperdiciado o incluso sanciones más adelante.
En este blog, revisaremos seis de los errores más comunes que las empresas cometen durante la verificación en bases de datos y compartiremos algunos consejos prácticos sobre cómo puedes evitarlos.
Error #1: Confiar en datos desactualizados
Uno de los errores más comunes en la verificación en bases de datos es usar información que ya no está actualizada. Las bases de datos y listas de observación se actualizan constantemente a medida que se agregan o eliminan individuos y organizaciones. Si tu proceso de verificación se basa en datos antiguos, fácilmente podrías perder una coincidencia importante.
Por ejemplo, alguien que no estaba en una lista de sanciones hace unos meses puede haber sido agregado recientemente. Si tu base de datos está desactualizada, ese registro no aparecerá, y podrías seguir trabajando sin saberlo con un individuo o compañía de alto riesgo.
La mejor manera de evitar esto es asegurarte de que tu solución de verificación en bases de datos esté conectada a bases de datos confiables y actualizadas. Al dar prioridad a la frescura de los datos, puedes prevenir riesgos de cumplimiento antes de que crezcan.
Error #2: Ignorar la exactitud y calidad de los datos
Uno de los errores más perjudiciales en la verificación en bases de datos es usar información que ya no está actualizada. Las listas de observación globales, bases de datos de sanciones y listas regulatorias cambian con frecuencia a medida que se agregan nuevos nombres y se eliminan los antiguos. Confiar en registros desactualizados significa que tu empresa fácilmente podría pasar por alto a alguien que recientemente ha sido señalado como de alto riesgo.
El peligro aquí es simple. Si tu base de datos está incluso ligeramente atrasada, un cliente o socio que verificaste hace un mes ya podría aparecer hoy en una lista de sanciones. Pasar por alto esa actualización puede provocar serios problemas de cumplimiento, sanciones financieras o incluso daños reputacionales que tardan años en repararse.
Para evitar esto, asegúrate de que tu solución de verificación en bases de datos extraiga información de fuentes de datos confiables y actualizadas. La información actualizada te permite detectar riesgos rápidamente y te da la confianza de que las decisiones que estás tomando se basan en datos precisos.
Error #3: Pasar por alto variaciones de nombres y alias
Los nombres rara vez son directos. Una sola persona puede aparecer en registros con variaciones de ortografía, apodos o transliteraciones en otro idioma. Si tu herramienta de verificación solo busca coincidencias exactas, hay una buena probabilidad de que pase por alto estas variaciones.
Por ejemplo, el nombre “Michael” también puede aparecer como “Micheal” o “Mikel.” Sin coincidencias flexibles, estas versiones podrían tratarse como personas completamente diferentes. Esa brecha puede crear riesgos serios.
Para corregir esto, las empresas deberían usar sistemas de verificación que permitan coincidencias difusas y puedan detectar variaciones comunes y alias. Esto hace que el proceso sea más confiable y reduce la posibilidad de pasar por alto conexiones importantes.
Error #4: No personalizar los parámetros de verificación
Otro error es tratar la verificación en bases de datos como un proceso de talla única. Cada empresa enfrenta diferentes riesgos dependiendo de su industria, tamaño y alcance geográfico. Si tus reglas de verificación son demasiado genéricas, puedes terminar con resultados irrelevantes o, por otro lado, pasar por alto señales de alerta críticas.
Por ejemplo, una institución financiera podría necesitar reglas de verificación más estrictas que un pequeño minorista. De manera similar, una empresa que trabaja a través de fronteras debería considerar listas internacionales de sanciones, mientras que un negocio local quizás solo necesite enfocarse en bases de datos nacionales.
La solución es personalizar los parámetros de verificación para que se alineen con el perfil de riesgo de tu organización. Al adaptar el proceso, puedes mejorar la precisión y reducir el ruido innecesario.
Error #5: Pasar por alto la verificación multilingüe y transfronteriza
Muchas empresas operan a través de fronteras, pero sus procesos de verificación no siempre reflejan esa realidad. Confiar en una base de datos que solo admite un idioma o región limita la capacidad de identificar riesgos a nivel global. Esto deja a las organizaciones ciegas ante amenazas fuera de su mercado principal.
Los nombres, las ortografías y los formatos varían entre países. Una persona podría estar listada en una base de datos con una transliteración diferente, lo que la hace difícil de identificar si tu sistema no lo contempla. Esta falta de correspondencia a menudo conduce a falsos negativos que conllevan serias consecuencias de cumplimiento.
La forma más inteligente de avanzar es usar soluciones diseñadas para cobertura multilingüe y multinacional. Por ejemplo, smartCHECK, una solución inteligente de verificación en bases de datos de Verifik, ofrece acceso global a bases de datos con flexibilidad de idioma y transliteraciones precisas. Esto asegura que las empresas puedan detectar riesgos en todo el mundo y mantenerse en cumplimiento sin importar dónde operen.
Error #6: Descuidar la capacitación y concientización del personal
Incluso las mejores herramientas y procesos no pueden ofrecer buenos resultados si las personas que los usan no están debidamente capacitadas. La falta de conocimiento o concientización a menudo conduce a resultados mal interpretados, riesgos pasados por alto o esfuerzo desperdiciado. Los empleados que no saben cómo manejar alertas pueden ignorar coincidencias importantes o gastar demasiado tiempo en irrelevantes.
Capacitar a tu equipo es tan importante como invertir en la tecnología adecuada. Talleres regulares y sesiones de repaso ayudan al personal a comprender cómo funciona el proceso, cómo interpretar resultados y qué pasos tomar cuando aparece algo sospechoso. Un equipo bien capacitado hace que el proceso de verificación sea más fluido, rápido y mucho más confiable.
Conclusión
La verificación en bases de datos ofrece valor real solo cuando se realiza con precisión y consistencia. Evitar errores comunes como confiar en datos desactualizados, pasar por alto requisitos regionales o saltarse el monitoreo continuo ayuda a las empresas a fortalecer el cumplimiento y reducir riesgos. Cuando la verificación se convierte en parte de los procesos cotidianos y cuenta con el apoyo de la herramienta adecuada de verificación en bases de datos, no solo protege a la organización, sino que también construye confianza duradera con clientes y socios.
