Conoce a tu cliente: atacando la sobrecarga de Alertas de Lavado de Dinero
Andrew Davies, VP, Global Market Strategy, Financial Crime Risk Management, Fiserv
Los esfuerzos globales para prevenir el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo están conduciendo a regulaciones de cumplimiento más estrictas en todo el mundo.
El informe de evaluación mutua de México y FATF de enero de 2018 concluyó que el marco regulatorio de México ha mejorado desde la última evaluación en 2008. Sin embargo, según el informe, México “se enfrenta a un riesgo significativo de lavado de dinero proveniente principalmente de actividades asociadas con frecuencia al crimen organizado, como la extorsión, la corrupción y la evasión fiscal”. Para este fin, las instituciones financieras (IF) deben hacer más para detectar, prevenir y denunciar la posible actividad de lavado de dinero.
Con las relaciones con los clientes y los flujos de transacciones cada vez más globales, es vital que las IF comprendan el comportamiento del cliente y los patrones de actividad financiera en detalles minuciosos a fin de detectar instancias genuinas de lavado de dinero versos de lo que es el comportamiento normal del cliente. Sin embargo, más datos pueden crear una sobrecarga de información.
Actualmente, muchas instituciones luchan con demasiadas alertas contra el lavado de dinero (AML). Implementar estrategias de prevención que recopilen los datos correctos les permitirá evitar la sobrecarga de información y proporcionarles alertas significativas de actividad criminal genuina.
Cuidado con la brecha
Tener la solución de prevención AML correcta es clave para reducir y administrar el riesgo de delitos financieros. Al reunir perfiles completos de clientes a través de Diligencia debida del cliente (DDC) y Monitoreo de transacciones, se puede identificar de manera temprana y precisa una conducta inusual que es indicativa de lavado de dinero, evasión de impuestos, trata de personas e instancias de fraude.
Si una organización no conoce y comprende a su cliente por completo, es imposible comprender el riesgo asociado con ellos. En general, existe una brecha de conocimiento dentro de las organizaciones en toda la industria, donde no tienen una idea completa de los patrones de comportamiento de cada cliente en lo que respecta a su actividad financiera. Los datos recopilados dentro de una organización y de grupos de la industria pueden proporcionar a las IF perfiles de clientes centrados, lo que les permite identificar mejor lo que podría ser un delito y cuál es la actividad normal del cliente.
Si los datos de los clientes, tanto estáticos como dinámicos, se gestionan correctamente mediante la colaboración de CDD y la supervisión de transacciones, las IF pueden construir un perfil completo de sus clientes. Esto proporciona a las organizaciones una mayor precisión para descubrir actividades que realmente merecen una mayor investigación. Combinar lo que las IF saben desde una perspectiva de DDC, con lo que vemos desde una perspectiva de monitoreo de transacciones, les permite tomar mejores decisiones y generar alertas AML más precisas. Cada alerta debe ser investigada, por lo tanto, una detección más precisa también significa una mayor eficiencia operativa.
El papel de la tecnología
La forma en que los clientes interactúan con las IF y administran su dinero cambia constantemente. Por lo tanto, es fundamental que las instituciones financieras entiendan todos los aspectos del comportamiento del cliente, independientemente de qué canal o dispositivo decida usar.
La tecnología que recopila y analiza automáticamente los datos de Conozca a su cliente (KYC) permite a las empresas recopilar información y evaluarla a través de un sistema de cuadro de mando para cuantificar el riesgo de AML asociado a cada cliente. Normalmente, estas verificaciones ocurren cuando las empresas son clientes que ingresan para identificar de inmediato si deben continuar a bordo o si están marcados como de alto riesgo. Sin embargo, también es importante continuar realizando la debida diligencia con los clientes y buscar cualquier actividad inusual a lo largo de su tiempo como clientes para asegurarse de que todavía se consideran de bajo riesgo.
Las actividades inusuales se detectan al buscar escenarios AML estándar y banderas rojas; Sin embargo, el uso de big data y análisis también es importante. La tecnología puede comparar el comportamiento del cliente en relación con otros clientes y aprovechar las mejores prácticas para detectar con precisión las actividades de lavado de dinero, al tiempo que ayuda a garantizar que los clientes legítimos no se vean incomodados.
Si los datos de los clientes, tanto estáticos como dinámicos, se gestionan correctamente mediante la colaboración de CDD y la supervisión de transacciones, las IF pueden construir un perfil completo de sus clientes. Esto proporciona a las organizaciones una mayor precisión para descubrir actividades que realmente merecen una mayor investigación. Combinar lo que las IF saben desde una perspectiva de DDC, con lo que vemos desde una perspectiva de monitoreo de transacciones, les permite tomar mejores decisiones y generar alertas AML más precisas. Cada alerta debe ser investigada, por lo tanto, una detección más precisa también significa una mayor eficiencia operativa.
Cuidando los huecos
La forma en que los clientes interactúan con las IF y administran su dinero cambia constantemente. Por lo tanto, es fundamental que las instituciones financieras entiendan todos los aspectos del comportamiento del cliente, independientemente de qué canal o dispositivo decida usar.
La tecnología que recopila y analiza automáticamente los datos de Conozca a su cliente (KYC) permite a las empresas recopilar información y evaluarla a través de un sistema de cuadro de mando para cuantificar el riesgo de AML asociado a cada cliente. Normalmente, estas verificaciones ocurren cuando las empresas son clientes que ingresan para identificar de inmediato si deben continuar a bordo o si están marcados como de alto riesgo. Sin embargo, también es importante continuar realizando la debida diligencia con los clientes y buscar cualquier actividad inusual a lo largo de su tiempo como clientes para asegurarse de que todavía se consideran de bajo riesgo.
Las actividades inusuales se detectan al buscar escenarios AML estándar y banderas rojas; Sin embargo, el uso de big data y análisis también es importante. La tecnología puede comparar el comportamiento del cliente en relación con otros clientes y aprovechar las mejores prácticas para detectar con precisión las actividades de lavado de dinero, al tiempo que ayuda a garantizar que los clientes legítimos no se vean incomodados.
