Por David Loshin y Jim Jarvie*<\/p>\n
A pesar de las grandes inversiones en iniciativas Conozca Su Cliente (CSC) y el monitoreo de actividades sospechosas, muchas instituciones financieras todav\u00eda tienen dificultades para cumplir con las secciones antilavado de dinero de la Ley USA Patriot, incluyendo su cumplimiento con las regulaciones de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de EE.UU. (por sus siglas en ingl\u00e9s, OFAC). Si bien la mayor\u00eda de las infracciones son accidentales, durante un per\u00edodo de tres a\u00f1os, las instituciones financieras fueron responsables de aproximadamente un tercio de todas las sanciones impuestas por violaciones a la OFAC.<\/p>\n
El desaf\u00edo que enfrentan estas instituciones puede ser demostrado con un ejemplo simple: hace pocos a\u00f1os, un hombre pudo enga\u00f1ar a los programas de fraude de una computadora en dos compa\u00f1\u00edas dedicadas a la m\u00fasica por correo utilizando 1.630 alias. Repetidamente aprovech\u00f3 las ofertas de presentaci\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda de m\u00fasica que generalmente entregan una gran cantidad de CDs gratis con la compra de un CD al precio regular, y luego revend\u00eda los discos obteniendo una ganancia.<\/p>\n
El uso de tantos alias explot\u00f3 el importante vac\u00edo en muchos marcos anal\u00edticos de fraudes: la incapacidad para manejarse efectivamente con las variaciones de los nombres y domicilios.<\/p>\n
Fundamentalmente, el cumplimiento antilavado de dinero se mueve alrededor del concepto relativamente directo de conocer a su cliente y monitorear c\u00f3mo realizan negocios y ejecutan transacciones los individuos. Por ello, cualquier organizaci\u00f3n que desee cumplir con los requisitos establecidos por la Ley de Secreto Bancario debe aplicar procesos para la identificaci\u00f3n y verificaci\u00f3n del cliente que no se detienen una vez que se estableci\u00f3 una cuenta, sino que se extienden durante todo el tiempo que se mantiene la relaci\u00f3n con el cliente.<\/p>\n
Desafortunadamente, aun excluyendo los casos de fraude deliberado como el mencionado anteriormente, las variaciones en la informaci\u00f3n que representa a los individuos y entidades con los cuales su organizaci\u00f3n realiza negocios, son inevitables. Cuando las relaciones se extienden m\u00e1s all\u00e1 de una cuenta, abarcando canales m\u00faltiples as\u00ed tambi\u00e9n como domicilios y tel\u00e9fonos m\u00faltiples, la capacidad para rastrear al cliente puede verse eliminada, multiplic\u00e1ndose de esta forma los riesgos de cumplimiento.<\/p>\n
El desaf\u00edo para cualquier organizaci\u00f3n yace en integrar de manera efectiva un proceso para rastrear a un individuo a trav\u00e9s de todos los puntos de contacto de la organizaci\u00f3n y a lo largo de la vida del cliente mediante todas las aplicaciones para monitorear todas las transacciones que pudieren indicar un comportamiento sospechoso. Un componente clave de este proceso es aquello a lo que se refiere como an\u00e1lisis de la entidad e identificaci\u00f3n de la entidad.<\/p>\n
El an\u00e1lisis de la entidad se focaliza en los comportamientos asociados con los individuos identificados, mientras que la identificaci\u00f3n de la entidad se centra en la resoluci\u00f3n de m\u00faltiples instancias de la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n de un cliente en una \u00fanica presentaci\u00f3n principal. <\/p>\n
La informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n \u2013como los nombres, domicilios, productos seleccionados y otros datos demogr\u00e1ficos\u2013 son una parte importante del proceso de obtenci\u00f3n de la informaci\u00f3n a trav\u00e9s de la administraci\u00f3n de muchos productos diferentes, especialmente en escenarios con m\u00faltiples puntos de contacto con el cliente. Por ejemplo, un banco puede tener procesos para abrir cuentas a clientes nuevos en una sucursal, por tel\u00e9fono o en l\u00ednea. Adem\u00e1s, las transacciones y la comunicaci\u00f3n entre el banco y el cliente pueden realizarse en la sucursal, en cajeros autom\u00e1ticos, a trav\u00e9s de tel\u00e9fonos de l\u00ednea fija o de celulares, transferencias cablegr\u00e1ficas y a trav\u00e9s de Internet.<\/p>\n
Aunque estos canales pueden alimentar a un \u00fanico dep\u00f3sito, su disparidad presenta complejidad, variaci\u00f3n y error, limitando posiblemente su capacidad para documentar no solamente qui\u00e9nes son sus clientes, sino para realizar conexiones entre los muchos tipos diferentes de transacciones que podr\u00edan ser consideradas actividades sospechosas.<\/p>\n
En otras palabras, la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n no es necesariamente la \u00fanica para verificar la identidad de una persona: es una parte clave de un proceso mucho m\u00e1s profundo para rastrear las actividades de una persona, reconociendo que la actividad sospechosa puede trascender al producto, la cuenta o incluso los l\u00edmites del cliente.<\/p>\n
Estas actividades pueden ser transacciones que involucren a grupos de individuos que trabajen juntos en situaciones donde se cambian grandes cantidades de dinero por productos o propiedades, o pueden estar basadas en distintas clases de productos financieros: pr\u00e9stamos, cartas de cr\u00e9dito, cheques de cajero, o dinero en efectivo. Las redes sociales subyacentes est\u00e1n dise\u00f1adas para trabajar alrededor de los controles establecidos t\u00edpicamente.
Por ello, la necesidad de obtener informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n no est\u00e1 limitada solamente a la gente, sino que puede incluir las clases de transacciones que pueden realizarse y los objetos involucrados en esas transacciones.<\/p>\n
Para poder realmente conocer a sus clientes, sus sistemas de aplicaci\u00f3n deben poder obtener la informaci\u00f3n para identificar de manera \u00fanica a cada cliente dentro del contexto de las transacciones en las que participa el cliente. Los sistemas deben poder identificar los cobros de individuos cuyas transacciones puedan vincularse a trav\u00e9s de algoritmos de informaci\u00f3n alternativa.<\/p>\n
Con este fin, las aplicaciones de sistemas de computaci\u00f3n para respaldar el cumplimiento antilavado de dinero deben estar dise\u00f1adas para que tengan la capacidad de monitorear a los individuos, sus perfiles de riesgo, sus acciones (consideradas en secuencias), sus relaciones con otros individuos y sus relaciones con los distintos tipos de entidades. Esto sugiere asignar un \u201cpunto de coincidencia\u201d a cada aplicaci\u00f3n y proceso que pueda tomar la informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n apropiada y compararla con un \u00edndice para determinar si existe alguna similitud con otros individuos o entidades y brindar una gu\u00eda referida al alcance con el cual esos individuos ya existen dentro de la informaci\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n
Estas aplicaciones tambi\u00e9n deben respaldar los enfoques algor\u00edtmicos y estad\u00edsticos para identificar e investigar las \u201cse\u00f1ales de alerta\u201d. Esto incluye a los modelos estad\u00edsticos, perfiles de clientes, as\u00ed tambi\u00e9n como el agrupamiento de individuos y actividades, e incluso la realizaci\u00f3n del an\u00e1lisis los contactos sociales bas\u00e1ndose en modelos de coincidencias o vinculaciones.<\/p>\n
Desde el punto de vista de la administraci\u00f3n de la informaci\u00f3n, deber\u00eda estar claro que debe cumplirse con dos importantes requisitos para instalar de manera efectiva un programa antilavado de dinero:<\/p>\n
1)\tMantener informaci\u00f3n de alta calidad sobre el cliente; y<\/p>\n
2)\tLa capacidad para resolver las representaciones de variantes de un individuo en un registro \u00fanico de cliente (u organizaci\u00f3n, producto o pol\u00edtica).<\/p>\n
Afortunadamente, puede cumplirse con ambos requisitos utilizando una tecnolog\u00eda denominada resoluci\u00f3n de identidad (tambi\u00e9n conocida como b\u00fasqueda y coincidencia de identidad), que ofrece un conjunto de m\u00e9todos para examinar pares de valores de informaci\u00f3n y elaborar un riesgo cuantitativo que refleje el grado de similitud que comparten las dos series de informaci\u00f3n sobre el individuo. La identidad de resoluci\u00f3n brinda un medio para evaluar si dos transacciones fueron realizadas por el mismo cliente, a\u00fan cuando los nombres asociados con las cuentas no sean exactamente los mismos. De manera similar, este proceso de coincidencia de valor aproximado puede ayudar a resolver domicilios, n\u00fameros telef\u00f3nicos y nombres de compa\u00f1\u00edas, entre otros elementos que deben ser monitoreados.<\/p>\n
La integraci\u00f3n de la resoluci\u00f3n de identidad dentro de sus aplicaciones antilavado reduce los riesgos asociados con esos requisitos. Adosar una b\u00fasqueda de nombre y un servicio de coincidencia en cualquier punto de contacto con el cliente le permite a sus aplicaciones identificar al individuo y verificar esa informaci\u00f3n demogr\u00e1fica del individuo, manteniendo as\u00ed la informaci\u00f3n de alta calidad en cada punto de ingreso de la informaci\u00f3n. Simult\u00e1neamente, al identificar exclusivamente a cada individuo cada vez que se hace contacto, pueden recorrerse las acciones que indican conducta sospechosa y las secuencias de eventos pueden ser analizadas en tiempo real para notificar a los miembros del personal de cumplimiento designados y entregar la informaci\u00f3n necesaria para presentar un informe de actividad sospechosa.<\/p>\n
*David Loshin, Presidente de Knowledge Integrity, Inc. (www.knowledge-integrity.com) \/ Jim Jarvie, Director de Comercializaci\u00f3n de Identity Systems (www.identitysystems.com). Publicado en ACAMS Today Vol.6 #1<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Por David Loshin y Jim Jarvie* A pesar de las grandes inversiones en iniciativas Conozca Su Cliente (CSC) y el […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","categoria_de_base_de_conocimient":[299],"etiqueta_de_base_de_conocimiento":[],"categoria_multimedia":[],"class_list":["post-5646","articulos","type-articulos","status-publish","hentry","categoria_de_base_de_conocimient-articulos-y-mas-informacion"],"yoast_head":"\n