República de ColombiaMinisterio de Hacienda y Crédito Público
LA TECNOLOGÍA COMO HERRAMIENTA PARA LA DETECCIÓN DE LAVADO DE ACTIVOS
Bogotá, D.C.
Unidad de Información y Análisis Financiero
Unidad de Informacióny Análisis Financiero
Advertencia
Unidad de Informacióny Análisis Financiero
• Aportes de la UIAF a título ilustrativo• No conceptuamos sobre la forma correcta de
hacer algo. No existen soluciones únicas• No conceptuamos sobre la aplicación de las
normas de la SIV• No recomendamos ningún software o consultor• Vocabulario técnico, no jurídico• Austeridad y puntualidad
Desarrollo tecnológico
Unidad de Informacióny Análisis Financiero
Como instrumento vital para el desarrollo del SIPLA, las entidades vigiladas deben contar con las herramientas tecnológicas adecuadas.
Componentes del Sistema de Lucha Contra el Lavado de Activos
Cultura Anti-lavado
Disuasión
Prevención Detección SanciónInvestigación
Política de Defensa y Seguridad Democrática: “Coordinación, Cooperación, Complementariedad y
Especialización”
Retroalimentación
Clientes Banco UIAF FGN Juez
3. Elementos del Sistema
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• Acceso a los datos
• Exploración de datos
• Generación de alertas
• Investigación
• Gestión del Conocimiento
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
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SIPLA
SIPLA
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
Solicitudes
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Acceso de Datos
Se debe contar con procedimientos claros que permitan el análisis de la información, su archivo ordenado y conservación adecuada, de modo que sea de fácil y rápido acceso para los funcionarios directamente a cargo del deber de prevenir y controlar el lavado y de las autoridades que la soliciten.
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Bases de datos
La información contenida en estos formularios debe organizarse internamente en forma centralizada en una base datos por orden alfabético, número de identificación y por oficina, de manera que permita atender de forma inmediata los requerimientos de las autoridades y ser utilizada eficientemente por cada entidad para la detección de operaciones inusuales y sospechosas.
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Acceso a los datos
• Atención de solicitudes de las autoridades• Auditoria y Control Interno• Detección de Lavado de Activos• Categorías
Conocimiento del clienteTransaccionesProductosCuentas/SaldosListas y 3ras fuentes
DATOS
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SIPLA
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
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Segmentación del mercado
Segmento es el rango de mercado dentro el cual se inscribe cada cliente de acuerdo con la naturaleza, características, volumen o frecuencia de sus transacciones, nivel de riesgo, clase de producto o servicio, origen o destino de las operaciones, o cualquier otro criterio similar, conforme las políticas comerciales de clasificación adoptadas por la entidad vigilada. (SBC).
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Exploración de datos
• Análisis guiadoBasados en casos conocidosModelos y evaluación del modeloRedes Neurales, regresión, árboles de decisión,
I.A., sistemas expertosConsideraciones
Necesidad de conocer casos probados Necesidad de varios casos
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Exploración de Datos II
• Análisis no-guiadoParámetrosClusterFalsos positivos
• Identificación de vínculosColisión Asociaciones escondidas
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SIPLA
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
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Monitoreo
• “...se debe contar con procedimientos particulares para el control y monitoreo del cliente “
• Monitorear continuamente las operaciones de los clientes
• Monitorear las transacciones en Cajero Automático, sistemas electrónicos, etc.
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Generación de alertas
• Falsos positivos
• Zona de incertidumbre
• Algoritmos
• Modelos (perfiles)SI NO
ZONA DE INCERTIDUMBRE
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SIPLA
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
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Gestión del Conocimiento
• Capacitación
• Gestión documental
• Gestión (auditoria) de los análisis y las investigaciones
• Difusión de experiencias
• Ajustes al sistema
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SIPLA
DATOS
Alertas
Exploración
Investigación
Conocimiento
Verificación
Visualización
Inteligencia
ROS
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Investigación
• Necesidad de establecer prioridadesCerteza de fraudeValorCosto/posibilidad de la investigación
• Determinar los falsos positivos
• Información adicional
• Auditoria
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4. Lista de Chequeo
• Acceso a los datos• Señales de alerta y perfiles• Herramientas de:
VerificaciónExploración de datosDeterminación de vínculosVisualizaciónAlarma frente a señales de alerta
• Capacidad de Investigación
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Tecnologías de Decisión
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TECNOLOGÍA TIPO CARACTERÍSTICA SOFTWARE
Data Mining Exploración de datos Identifica relaciones que no son obvias
Clementine, Data Surveyor, Data Detective, Rosetta, Spina
Text Mining ThesaurusUtiliza palabras y búsquedas libres de forma
SAS, ClearForest, Autonomy, Inxight, WordStat
Programa Estadístico Modelos Evaluación analítica
ForecastX, MatLab, StatView, NCSS, Stata, Statistica, SPSS
Reglas del Negocio Reglas Escenarios Si … entoncesDesarrollos propios sobre bases de datos
Redes neuronales FórmulasIdentificar patrones de comportamiento utilizando datos históricos
NetLab, BrainMaker, Al Trilogy, Neuro XL
Lógica difusa Reglas Difusas Modelos de verdad parcialType-2, FUZZLE 2.0, FLC, MSX
Análisis Basados en casos Casos de GenéticaComparar un caso con un archivo de ejemplos
Desarrollos propios basados en casos documentados
Tecnologías de Decisión
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TECNOLOGÍA TIPO CARACTERÍSTICA SOFTWARE
Programas de optimización Limitaciones
Utilizar limitaciones múltples en la evaluación de una operación para buscar la mejor solución cuando no hay un parámetro establecido
Desarrollos propios sobre bases de datos
Algoritmos GenéticosEvaluación de Funciones
Meneja múltiples tipos de variables y resultados complejos
iDetect
Algoritmos personalizados Arbol de correlaciones Encuentra relaciones anormales Desarrollos propios
Algoritmos bayesianos Arboles de decisiónEvalúa eventos dependiendo del comportamiento de otros eventos
Hugin, Netica, Bayesian Knowledge Discoverer, Tetrad
Análisis de VínculosIdentificación de vínculos
Identifica vínculos entre entidades aparentemente no relacionadas
Analyst's Notebook, Visual Links, Clementine
Hojas ElectrónicasInterpretación de resultados
Herramienta de importación, transformación, análisis y visualización de resultados.
Excel, Lotus, Oppen Office
Sistemas de Infromación Geográfica Visualización de datosUbicación de elementos de características espaciales.
MapInfo, MapServer, ArcView, ArcExplorer
Conclusiones
• No existe un software anti-lavado, se requiere una combinación de herramientas
• Toda herramienta requiere un gran esfuerzo de implementación y ajustes constantes
• Muchas de las técnicas no requieren tecnologías complejas
• La tecnología ayuda a ver y encontrar, pero el conocimiento debe concluir
Unidad de Informacióny Análisis Financiero
Gracias
Unidad de Información y Análisis Financiero
www.uiaf.gov.co
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