El Anti Money Laundering (AML) o prevención de lavado de dinero engloba una serie de políticas, leyes y regulaciones destinadas a prevenir este delito financiero y las actividades ilícitas asociadas.
En las últimas décadas, se han establecido reguladores tanto locales como globales con el fin de prevenir los delitos financieros, como la Ley 10/2010 en España o la La Ley Contra el Lavado de Activos (AMLA, por sus siglas en inglés) en Estados Unidos.
Esto ha llevado a que las organizaciones financieras, desde grandes bancos hasta empresas fintech emergentes, cuenten con departamentos especializados en cumplimiento normativo, due diligence y prevención de blanqueo de capitales, que emplean diversas soluciones de software y políticas internas que les permiten cumplir con los marcos regulatorios correspondientes.
En este artículo, te mostraremos qué es el AML y cómo se pueden utilizar el AML Analytics para mantener la integridad de las transacciones financieras y reforzar la prevención del blanqueo de capitales.
¿Para qué sirve el AML Analytics?
Uno de los procedimientos clave para prevenir el lavado de dinero es el denominado "conozca a su cliente" (KYC, por Know Your Customer), el cual exige que las empresas verifiquen la identidad de sus usuarios y, sobre todo, se aseguren de que el origen de sus fondos son lícitos.
Es necesario descartar que cualquier cliente esté relacionado con actividades terroristas. Si la empresa no cumple con estos protocolos, estaría dificultando la lucha contra la financiación del terrorismo, lo que constituiría un delito financiero grave y acarrearía sanciones considerables.
Para evitar esto, las organizaciones pueden valerse del AML Analytics.
En este sentido, además de los imperativos éticos contra el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo (terrorist financing), las instituciones financieras también aplican tácticas de AML y autenticación para:
- Cumplir con las regulaciones que les exigen monitorear a sus clientes y transacciones (transaction monitoring), y reportar cualquier actividad sospechosa;
- Proteger su reputación de marca y el valor para los accionistas;
- Reducir los costos relacionados con multas, empleados, tecnología de la información (TI) y capital reservado para exposición al riesgo.
Incluso, los diferentes casos de uso del AML también sirven para proteger al propio cliente de cuenta bancaria y otros servicios financieros, ya que se evita los accesos no autorizados y otros fraudes que deben estar contemplados en la estrategia de gestión de riesgos y que garantizan la transparencia de la relación comercial y una buena experiencia de usuario.
¿Cuáles son los KPIs en AML?
Los indicadores clave de desempeño (KPI), en el ámbito del Anti Money Laundering, incluyen métricas tanto de AML como de KYC, además del monitoreo de transacciones de clientes.
En este sentido, los KPI de AML se pueden clasificar en estas áreas: resultados, eficiencia e impacto en los clientes.
KPIs de resultados
Los KPI relacionados con los resultados permiten evaluar la eficacia del sistema de gestión de casos y monitoreo de transacciones.
Un ejemplo es la tasa de divulgación de informes de actividad sospechosa (SAR). Este KPI le permite a su empresa categorizar y rastrear la cantidad de informes SAR que emiten las autoridades reguladoras y facilita una comprensión detallada de los problemas AML.
KPIs de eficiencia
Los KPI de AML para la eficiencia ofrecen una visión detallada de cómo se está desempeñando su sistema de monitoreo de transacciones. Estos KPI incluyen:
- La cantidad total de alertas generadas: proporciona información sobre la carga de trabajo del analista encargado de la gestión de casos.
- La tasa de falsos positivos: indica si el sistema de gestión de casos está ajustado, debido a que, si se generan demasiados falsos positivos en comparación con las alertas sospechosas totales, el departamento de gestión de casos se vuelve ineficiente al perseguir este gran número de alertas.
- La cantidad de escenarios de monitoreo AML a reglas: es fundamental para garantizar que el sistema sea eficiente. Si se generan demasiados escenarios de monitoreo AML a partir de cambios de reglas u otros problemas, el sistema puede volverse ineficiente y no cumplir con las expectativas de la empresa.
KPIs del impacto en la retención de clientes
Los KPIs de AML para medir el impacto en la retención de clientes incluyen:
- Tasa de rotación de clientes: cuando el sistema de monitoreo retiene incorrectamente los fondos de buenos clientes debido a falsos positivos u otros problemas del sistema, pueden reaccionar negativamente y dejar la institución.
- Tasa de reseñas negativas relacionadas con AML: en el caso de una mala gestión de AML, los clientes pueden desahogarse en redes sociales y otros canales.
¿Cómo IA es utilizada en AML?
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en la nueva clave para la lucha contra el lavado de dinero. La implementación de soluciones AML impulsadas por IA permite que los equipos de cumplimiento puedan eliminar el ruido y centrarse de alerta de alto riesgo.
Estas son algunas maneras en las que la IA puede ayudar a implementar de manera efectiva las prácticas de AML Analytics:
1. Reduce los falsos positivos
En la lucha contra el lavado de dinero, los falsos positivos son una carga significativa para los equipos de cumplimiento.
Los sistemas tradicionales de transacciones basados en parámetros pueden ser propensos a generar falsos positivos, lo que resulta en costos adicionales para las instituciones financieras y puede afectar su cumplimiento regulatorio.
La IA tiene el potencial de reducir significativamente la cantidad de falsos positivos que identifican estos sistemas, lo que resultaría en un menor costo de cumplimiento y una mayor eficiencia en la identificación de actividades sospechosas.
2. Permite el monitoreo continuo
La automatización de la búsqueda de comportamiento anómalos es uno de los beneficios más significativos que ofrece el aprendizaje automático. Las soluciones impulsadas por IA permiten el monitoreo continuo, lo que otorga una detección más eficiente de patrones de comportamiento sospechosos.
En contraste con el monitoreo manual, puesto que el análisis de grandes volúmenes de datos es una tarea difícil para los humanos, lo que hace que el monitoreo automatizado sea una solución cada vez más esencial para detectar y prevenir delitos financieros.
3. Mejora la toma de decisiones
El aprendizaje automático, al analizar datos continuamente de diversas fuentes, puede mejorar su propia precisión y respaldar una mejor toma de decisiones, incluso en situaciones novedosas y desconocidas.
En términos generales, la implementación de la IA puede ser muy útil para las organizaciones que buscan combatir el lavado de dinero y enfrentar mecanismos sofisticados de delito.
AML Analytics: una medida eficaz para el cumplimiento
El lavado de dinero es un delito grave que afecta la integridad del sistema financiero y económico en su conjunto.
Para combatirlo se han establecido regulaciones y políticas de AML, que las instituciones financieras deben seguir y para las que el AML Analytics juega un papel fundamental.
No obstante, recuerda emplear mecanismos de verificación de identidad, onboarding digital y know your customer, basados en IA y machine learning, de manera transparente, cumpliendo con el reglamento europeo de protección de datos personales (RGPD) y otras normas aplicables tanto para el sector financiero como para el resto de los giros empresariales.
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