Vigilancia contextual: La nueva tecnología que utilizan los bancos minoristas para frenar el blanqueo de capitales
Sabemos que la supervisión tradicional de las transacciones no funciona, pero ¿cómo pueden los bancos identificar los riesgos de forma proactiva siguiendo la pista del dinero? Nuestros expertos le muestran un enfoque más eficiente y eficaz.
El Nasdaq Verafin 2024 Informe mundial sobre la delincuencia financiera muestra que "se estima que 3,1 billones de dólares en fondos ilícitos fluyeron a través del sistema financiero mundial en 2023". El informe continúa diciendo que, "el lavado de dinero representó billones de dólares que financiaron una serie de delitos destructivos, incluyendo un estimado de 346,7 mil millones de dólares en la trata de personas y 782,9 mil millones de dólares en la actividad de tráfico de drogas, así como 11,5 mil millones de dólares en la financiación del terrorismo."
Nada de esto es nuevo para los responsables del cumplimiento de la normativa contra la delincuencia financiera, por supuesto, que son muy conscientes de las batallas que se libran cada día contra los blanqueadores de dinero dentro de sus organizaciones, una tarea aún más difícil debido a los recortes presupuestarios y las reducciones de personal.
Así que.., ¿cómo pueden los bancos frenar mejor estas actividades ilícitas, cada vez más complejas y difíciles de detectar con métodos anticuados?
Para responder a esta pregunta, tenemos que empezar por examinar cómo las instituciones financieras ven los riesgos hoy en día, las limitaciones de las formas tradicionales de ver el riesgo, y cuáles son los beneficios de ir más allá de la supervisión tradicional de las transacciones a un enfoque contextual basado en el riesgo que utiliza la última tecnología para proporcionar una visión mucho más holística de los clientes y sus contrapartes.
Las alertas aisladas cuentan parte de la historia, pero no toda la historia
La mayoría de los responsables de la lucha contra la delincuencia financiera creen tener un perfil completo de sus clientes, y con razón. Con Incorporación de KYC controles, evaluaciones del riesgo de los clientes y Supervisión de la lucha contra el blanqueo de capitales existe un nivel de supervisión a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente, y si una serie de transacciones realizadas por un individuo parecen sospechosas, las unidades de delincuencia financiera pueden hacer un seguimiento.
Sin embargo, el problema de las ofertas de transacciones tradicionales de este tipo es que analizan la actividad transaccional de un cliente de forma aislada, basándose en controles basados en el valor/volumen dentro de la red del banco. Aunque valioso, esto es sólo una pieza del rompecabezas.
Ver fuera de la red del banco para obtener una visión completa de los clientes y sus conexiones con las contrapartes es la única manera de determinar que no se trata de actores solitarios, sino de actores de una red delictiva mucho más amplia que pueden estar blanqueando dinero a través del banco para cualquier número de fines nefastos.
"Siguiendo el dinero" de esta forma, las investigaciones de blanqueo de capitales se alejan de los métodos reactivos tradicionales y pasan a una forma proactiva de examinar grupos más grandes de transacciones que identifican redes delictivas más amplias. También hay varias razones prácticas para ir más allá del seguimiento de las transacciones.
Por qué las banderas rojas individuales son un obstáculo para descubrir las redes delictivas
El seguimiento de transacciones sospechosas basadas en un único individuo requiere enormes equipos de investigación, y el funcionamiento de estos equipos es costoso. Y lo que es más importante, el seguimiento de "señales de alarma" individuales aumenta enormemente los falsos positivos.
Investigar 10.000 falsos positivos al mes desperdicia un valioso tiempo de investigación, dispara los costes y, sencillamente, no es una forma eficaz de seguir el rastro del dinero. A los bancos también les puede resultar difícil atraer y retener a buenos analistas si todo lo que se les pide que hagan cada día es jugar al Whac-A-Mole para verificar miles de alertas cuando se están pasando por alto los verdaderos riesgos.
Sin embargo, la pregunta aún más importante es: ¿cómo pueden el sector o los reguladores esperar de forma realista que un analista de operaciones de lucha contra el blanqueo de capitales descubra una red delictiva organizada basándose en una única señal de alarma en una transacción?
Además, la mente que controla una red de delincuencia organizada podría muy bien estar dentro de la cartera minorista de un banco. Sin las herramientas para identificar las conexiones con esta entidad desde dentro y fuera de la red del banco, es imposible descubrir toda la red de riesgo asociada a esa persona.
Para pasar a una solución más óptima, los analistas deben reducir considerablemente el número de falsos positivos que persiguen. Visto desde esta nueva perspectiva cabe preguntarse: ¿Y si se pudiera reducir ese 80% de falsos positivos a un porcentaje más manejable, del 20 al 30%? Hay una manera, y empieza por buscar múltiples señales de alarma que giren en torno a una única entidad en lugar de perseguir transacciones únicas.
Tener la capacidad de mirar tanto dentro como fuera de la red del banco abre la puerta a que los investigadores identifiquen múltiples señales de alarma o "grupos" de transacciones a nivel de red y agreguen el riesgo a un cuadro de mando que va mucho más allá de una única transacción para empezar a responder si el dinero procedía de una fuente cuestionable y, lo que es más importante, adónde fue a parar.
Observar toda la red de riesgo de esta manera y tener la capacidad de ver a los clientes, sus contrapartes y los "grupos de riesgo" es ahora posible con la herramienta de Quantexa Seguimiento contextual.
A transformative approach to identifying risk
Por qué tiene sentido la transición a la supervisión contextual
La monitorización contextual es un auténtico cambio de paradigma en la forma de supervisión de transacciones se lleva a cabo. Proporciona una hoja de ruta clara para mejorar drásticamente los controles y procesos de seguimiento e investigación de los delitos financieros, aportando contexto a los datos.
Esta solución mantiene el análisis del riesgo transaccional dentro de la red de un banco, pero amplía la visión global del riesgo hacia el exterior para proporcionar una visión completa de 360 grados de los clientes, vinculando a los clientes y sus contrapartes para mostrar las verdaderas relaciones de red que existen, todo ello en tiempo real.
Este contexto añadido ayuda a identificar riesgos ocultos y genera alertas más precisas para que los equipos de investigación persigan menos falsos positivos. También permite a los analistas mirar más allá del pago en sí para comprender el contexto más amplio de las partes implicadas y, por tanto, si existe un riesgo real.
Apoyado por Resolución de entidades y técnicas de Graph Analytics con IA y aprendizaje automático, La supervisión contextual se centra en las relaciones holísticas más que en los valores y volúmenes de las transacciones individuales.
Plataforma de inteligencia para la toma de decisiones de Quantexa es una tecnología revolucionaria que impulsa una capacidad de supervisión contextual diseñada para ingerir volúmenes masivos de datos. Como resultado, puede consolidar y conectar automáticamente datos internos y externos para obtener una visión completa de los clientes y sus contrapartes.. Así se descubren riesgos ocultos con mayor rapidez y precisión, lo que acelera la eficiencia y la eficacia. Los sofisticados modelos de visualización y una interfaz de usuario intuitiva ayudan a centrar las acciones de investigación en el riesgo real.
Funciona así:
Seguimiento contextual del dinero
El aprendizaje automático supervisado (también conocido como "predictivo") utiliza casos históricos para identificar patrones estadísticamente. Sin embargo, ciertos casos de uso vinculados a delitos penales predictivos pueden tener muy pocos ejemplos conocidos previamente. A la hora de predecir el riesgo para estos casos de uso, puede utilizarse el siguiente recorrido:
Quantexa ha establecido tipologías para varios delitos precedentes relacionados con la trata de seres humanos, el terrorismo, la esclavitud moderna, las empresas ficticias, etc. Basándose en indicadores y directrices publicados por varios reguladores de todo el mundo, Quantexa ha utilizado estas características como base para establecer "tarjetas de puntuación" para varios tipos de actividades y comportamientos sospechosos. Con estas combinaciones específicas de puntuación granular, las tarjetas de puntuación de Quantexa señalan claramente la actividad que es indicativa de estos delitos identificados.
Por ejemplo, supongamos que su sistema de supervisión está configurado para marcar cualquier transacción superior a 50.000 dólares, lo que podría suponer un cambio de comportamiento y estar muy por encima de la cantidad transaccional de un cliente normal. Si ese dinero procede de una cuenta de depósito en garantía, es posible que no lo señale como sospechoso porque sólo lo ve como dinero utilizado para la compra de una vivienda. Pero al utilizar el enfoque de supervisión contextual, puede ver una visión mucho más amplia y enriquecida del cliente asociado con esta transacción para exponer completamente cualquier riesgo potencial de lo que financió el depósito en garantía y cualquier riesgo potencial asociado con la propiedad, como dónde se encuentra y el número de veces que la casa fue comprada y vendida en los últimos 12 meses.
Ahora puedes ver todos los puntos de datos adicionales vinculados a la actividad de un cliente para identificar si se trata de alguien que está en una geografía de alto riesgo o es conocido como un asociado a través de noticias negativas o si se trata de una entidad que está vinculada a alguien en una lista de vigilancia terrorista. De repente, eres capaz de exponer ese riesgo y elevar esa alerta porque tienes el contexto adicional a través de sus conexiones a lo que es ese riesgo.
Intentar utilizar manualmente una búsqueda pública abierta de este tipo de información es una tarea que consume mucho tiempo y que resta un tiempo precioso al análisis de la información. Sin embargo, si utiliza una plataforma que realiza todo el enriquecimiento de datos por adelantado, ahorrará tiempo y recursos. Y lo que es más importante, sus analistas se dedicarán a lo que más les gusta hacer: encontrar los riesgos reales que se están pasando por alto y seguir el rastro del dinero.
Cumplimiento de la normativa sobre delitos financieros más fácil con la supervisión contextual
Una supervisión eficaz para frenar el blanqueo de capitales empieza por tener una base sólida de datos de calidad. Una vez establecida esa base, los analistas pueden empezar a buscar las respuestas y pistas ocultas en ese conjunto de datos enriquecidos para determinar:
¿Quién es la persona o entidad de la que procede el dinero?
¿Qué hicieron con los fondos?
¿Adónde fue a parar el dinero?
¿Quién es la persona o entidad destinataria del dinero?
¿La actividad tiene sentido o parece estar relacionada con un delito?
Automatizar estos pasos en el proceso de investigación es lo que hace la supervisión contextual para construir esa sólida base de datos a partir de la cual las empresas pueden realizar análisis más exhaustivos y, en última instancia, tomar mejores decisiones.
Las principales ventajas de adoptar este enfoque son:
La elaboración de perfiles de riesgo de clientes no bancarios y sus contrapartes en contexto es una expectativa normativa cada vez mayor. En nuestra próxima entrada del blog, le mostraremos cómo la supervisión contextual permite a los equipos de investigación centrarse en grupos de riesgo y redes para ilustrar más fácilmente a los reguladores cómo están reduciendo los delitos financieros.
Para saber más sobre cómo la monitorización contextual puede ayudar a su organización, pulse aquí.
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