Colaboradora especial: las 5 principales tendencias emergentes para el cumplimiento ALD/CFT: ¡nace una nueva década!
- En este informe de colaboración especial, una líder experta en tecnología analiza lo que serán los puntos de apoyo clave del programa de delitos financieros, los puntos focales regulatorios y la mejor manera de utilizar la tecnología y las alianzas para lograr la eficacia.
- Sujata Dasgupta está haciendo estas predicciones basadas en la última década y sus más de 20 años de experiencia en servicios financieros, consciente de que los bancos en los últimos años han sido presionados para analizar y manejar mejor los datos con el objetivo de administrar de manera más eficiente una amplia gama de crecientes riesgos ALD/CFT, fraude y sanciones.
- Algunos puntos: el reconocimiento facial, la inteligencia artificial y otras tecnologías de análisis están configuradas para transformar las áreas más rutinarias ALD/CFT y obtener una clasificación de riesgo mucho más precisa para un cliente, lo que permite a los equipos dedicar más tiempo a vincular a actores de amenazas interconectados a mayor escala y potencialmente criminales.
Por Sujata Dasgupta
Global Head, Financial Crimes and Compliance Advisory, Tata Consultancy Services
Introducción
2020 fue un año de contrastes, con la llegada de un año nuevo que presagiaba un progreso y un desarrollo sin precedentes, y una pandemia poco después que eclipsó todas esas posibilidades y puso en pausa vidas y economías en todo el mundo.
Sin embargo, la vida tenía que continuar, por lo que casi todos los servicios gestionaron la digitalización por vía rápida, una clara señal de adopción de tecnología acelerada. ¡Pero el cambio de comportamiento alimentó nuevas y complejas tipologías de delitos financieros habilitados por la misma tecnología avanzada!
A medida que nos adentramos en el nuevo año, que también es el umbral de la próxima década, aquí hay algunas estrategias emergentes que es más probable que adopten las instituciones financieras en su lucha contra los delitos financieros cada vez más sofisticados.
- KYX: Smart IDV para el factor ‘X’
La década pasada – Conozca a su cliente, o KYC por sus siglas en inglés, ha asumido una inmensa importancia en la última década, y se ha transformado de ser un ejercicio de documentación de ‘marcar en la casilla’ a un pilar clave en el marco de cumplimiento de delitos financieros para bancos e instituciones financieras. Las regulaciones ALD/CFT basadas en riesgos sentaron las bases para que KYC monitoreara los riesgos y el perfil de comportamiento de los clientes, que a su vez formaron la columna vertebral para otras funciones del cumplimiento de delitos financieros, como el cumplimiento de regímenes de sanciones, el monitoreo de transacciones, la lucha contra el fraude, la lucha contra el soborno y la corrupción, etc.
Hacia el futuro – los rigores de la diligencia debida de KYC se están expandiendo tanto horizontal como verticalmente. Las instituciones financieras ahora deben monitorear no solo a los clientes, sino también a otras partes asociadas, como empleados, proveedores, contratistas, fintech y socios de los canales de distribución, etc. Estos diversos actores forman las «X» en la escala horizontal, considerando el alcance ampliado. En el caso de los clientes, la debida diligencia se ha vuelto mucho más centrada y estricta para cada categoría, por ejemplo minoristas, corporativos, pequeñas y medianas empresas (PYME), empresas de servicios monetarios (MSB), organizaciones benéficas, bancos corresponsales, etc. Estos forman las «X» en la escala vertical, considerando la profundidad del enfoque al cliente requerido para cada categoría de nicho.
Establecer IDV inteligente para el KYX – Las soluciones de identificación y verificación digitales (IDV) basadas en reconocimiento facial, OCR, NLP y escaneo forense para clientes (y potenciales clientes) y empleados ya han sido adoptadas por varias instituciones financieras y se han acelerado con la proliferación de servicios digitales inducida por COVID-19. Las soluciones de nicho que atienden a IDV de cada segmento KYX ahora están preparadas para dejar su huella en los próximos años. Desde la recopilación de datos externos hasta la comparación con los datos proporcionados por el cliente, la verificación de la fuente (por ejemplo, registros mercantiles) o bases de datos de terceros, la generación de estructuras corporativas y de propiedad, los beneficiarios finales, los gráficos de red, las calificaciones de riesgo, las soluciones buscarán integrarse con el flujo de trabajo de diligencia debida de las instituciones financieras. Esto eliminará la necesidad de los analistas de FI de dedicar tiempo a la recopilación de datos y les permitirá tomar decisiones inteligentes basadas en los conocimientos analíticos.
- Diligencia debida dinámica del cliente para la gestión de riesgos en tiempo real
La década pasada— las instituciones financieras han adoptado ampliamente el ALD/CFT basado en el riesgo, con revisiones periódicas de los clientes vinculadas a sus calificaciones de riesgo. En general, los clientes de alto riesgo se revisan 1 vez al año, de riesgo medio cada 3 años y de riesgo bajo cada 5 años.
Hacia el futuro—en el dinámico mundo digital actual, esperar 1, 3 o 5 años para revisar y actualizar los datos de los clientes expone a las instituciones a los riesgos de contar con información obsoleta del cliente en el ínterin. Esto, a su vez, afecta el seguimiento de los clientes y sus actividades sin su información precisa. Han comenzado conversaciones convincentes para realizar revisiones casi en tiempo real de los clientes y sus actividades, basadas en desencadenantes dinámicos que se apoyan en eventos. Este mecanismo de actualizaciones incrementales del perfil del cliente cada vez que se identifica un cambio material, recopilado de fuentes de datos internas o externas, promete mantener los perfiles de riesgo del cliente dinámicamente actualizados. Sin duda, el KYC dinámico y continuo será una de las mejores prácticas en los próximos años.
Habilitación de KYC dinámico impulsado por IA—los datos, como todos sabemos, son el nuevo combustible para ejecutar el cumplimiento. Y dado el volumen exponencial, la variedad y la velocidad de los datos que se deben procesar para realizar KYC dinámicos de millones de clientes en cualquier institución financiera, las soluciones basadas en IA son el único camino a seguir. Desde la revisión contextual de publicaciones adversas hasta la generación de información a partir de datos integrados de origen interno y externo, la visualización de estructuras de propiedad complejas y beneficiarios reales, las soluciones digitales de nicho formarán los componentes básicos de las plataformas KYC dinámicas.
- Investigación aumentada con IA
La década pasada— Las investigaciones ALD se han mantenido en gran parte como funciones manuales. Sin embargo, la mayoría de las instituciones financieras han implementado o están explorando la supresión automática de alertas mediante el uso de aprendizaje automático o automatización robótica para las alertas generadas por el sistema identificadas como con más probabilidades de ser falsas. Esto reduce las alertas para investigación manual hasta un 30%, como se ha observado en la mayoría de las instituciones financieras. El resto de las alertas aún requieren rigor manual para su cierre.
Hacia el futuro— Con el aumento de los volúmenes de transacciones y la complejidad de los delitos financieros, depender exclusivamente de la investigación manual está resultando ineficaz e ineficiente. Aprovechar la tecnología avanzada impulsada por datos e impulsada por IA para generar información sobre las alertas puede permitir a los analistas revisar la información holística sobre la entidad, redes ocultas, puntajes de riesgo en múltiples dimensiones, etc. Esto puede mejorar la calidad de las decisiones de alerta y el cierre de casos en un tiempo de respuesta reducido.
Decisión de investigación impulsada por IA— La investigación de alertas requiere una recopilación sustancial de datos que sean relevantes para la alerta. Las instituciones financieras ya han comenzado a trabajar hacia la centralización de datos en los últimos años. El siguiente paso es la integración de datos externos con los internos para generar información significativa y aumentar las alertas y los casos con dicha inteligencia. La resolución de la entidad, los gráficos de red, las visualizaciones dinámicas con filtros cruzados y la información de alerta enriquecida pueden integrarse en el flujo de trabajo de investigación según sea relevante para cada alerta. Esta narración visual permitirá una toma de decisiones juiciosa y más rápida sobre la disposición de las alertas por parte de los analistas.
- Análisis como servicio para la optimización del modelo ALD/CFT y la generación de conocimientos
La década pasada— La mayoría de las instituciones financieras adoptaron y llevaron a cabo una revisión exhaustiva del rendimiento del modelo de detección ALD/CFT y el ajuste de escenarios al menos una vez al año. Lo que comenzó como un ejercicio manual ahora ha pasado lentamente a una revisión y ajuste impulsados por analítica, mejorando así la eficiencia.
Hacia el Futuro—Las instituciones financieras diseñan sus propios modelos ALD/CFT, con escenarios y umbrales completamente basados en el apetito de riesgo de cada una, excepto en los casos específicos donde las regulaciones exigen un umbral. Con el aumento de la colaboración entre las instituciones financieras en la lucha contra los delitos financieros, ha llegado el momento de que compartan información sobre el rendimiento del modelo ALD/CFT y utilicen los resultados de varias instituciones financieras para ajustar y optimizar sus propios modelos.
Análisis compartido para la optimización del modelo ALD/CFT— Compartir los datos de rendimiento y un modelo ALD/CFT en forma anónima por parte de las instituciones financieras en una plataforma de análisis basada en la nube para la generación de conocimientos y el ajuste del modelo es un enfoque colaborativo prometedor. La plataforma compartida se puede aprovechar para generar patrones e información sobre el comportamiento delictivo y permitir la identificación de nuevas reglas u optimizar las existentes a través de análisis avanzados. Las recomendaciones generadas por la plataforma para los umbrales y modelos ALD/CFT revisados pueden ser validadas por cada institución financiera para la implementación del modelo ALD/CFT más optimizado.
5. Colaboración PPP sobre inteligencia e intercambio de datos de FinCrime
La década pasada – las instituciones financieras de todo el mundo han estado trabajando de forma aislada en su lucha contra los delitos financieros, mientras que los delincuentes están organizados en redes en todos los países y jurisdicciones. Los reguladores y los organismos encargados de hacer cumplir la ley no tienen acceso a información sobre actividades delictivas sospechosas fuera de su propia jurisdicción, una laguna que los delincuentes están explotando.
Hacia el Futuro – La colaboración entre los bancos/instituciones financieras para compartir datos e información sobre delitos financieros ha sido un tema de discusión activa durante los últimos 2 años. El GAFI dio un impulso a esta iniciativa recientemente con la promesa de impulsar la agenda de colaboración de PPP (public-private partnership o asociación público-privada) sobre el intercambio de inteligencia sobre delitos financieros. La alianza Fintel de Australia, el JMLIT del Reino Unido (Joint Money Laundering Intelligence Taskforce o Grupo de Trabajo Conjunto de Inteligencia sobre Lavado de Dinero) y el AML Bridge de Estonia son algunos de los pasos iniciales, aunque auspiciosos, en esta dirección. Estas iniciativas ya se están explorando en varios otros países como EE.UU., Lituania, Letonia y Bélgica, y esperamos ver que dicha colaboración se emule en otras regiones también en los próximos años.
PETs para permitir el intercambio seguro de inteligencia sobre delitos financieros— Las regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR en Europa, restringen el intercambio de información de clientes entre IF sin el consentimiento de los mismos. Si bien los reguladores están trabajando para resolver este conflicto, las innovaciones en tecnologías de mejora de la privacidad (privacy enhancing technologies o PET) probadas a través de POC hasta ahora han arrojado resultados positivos en el intercambio seguro de información cifrada sin revelar los datos personales subyacentes del cliente. Mientras el mundo espera la orientación de los reguladores sobre el intercambio de datos en este contexto, la tecnología está proporcionando una forma de sortear esta limitación.
Resultados impulsados por un propósito especial y basados en datos, con un enfoque en la colaboración
El cumplimiento ALD/CFT en la próxima década promete estar fuertemente estimulado por datos e impulsado por IA.
Se espera que la colaboración entre los participantes del mercado aumente a lo largo de la cadena de valor de cumplimiento de delitos financieros, desde KYC hasta el cumplimiento de sanciones, la detección de PEP y medios adversos, el monitoreo de transacciones, el ajuste de modelos, la gestión de reglas, los activadores de eventos para una debida diligencia reforzada, el intercambio de inteligencia y posiblemente mucho más.
La supervisión humana se volverá más sofisticada, pasando de la recopilación y revisión de datos a la toma de decisiones basada en visualizaciones y conocimientos analíticos.
Los tres pilares del cumplimiento ALD (personas, procesos, tecnología) están listos para experimentar un cambio de paradigma en toda la industria a medida que avanzamos hacia la nueva década. Nos esperan tiempos interesantes: ¡nuestro viaje acaba de comenzar!
Sobre la autora
Sujata Dasgupta es directora global (asesoría de cumplimiento de delitos financieros) en Tata Consultancy Services Ltd., y tiene su sede en Estocolmo, Suecia.
Tiene más de 20 años de experiencia, habiendo trabajado extensamente en las áreas de KYC, Sanciones, AML y Fraude en operaciones bancarias, servicios de TI y consultoría.
Ha tenido una gran exposición global a través de su trabajo con los principales bancos en varios centros financieros importantes, a saber, Nueva York, Londres, Singapur, Hong Kong, Frankfurt y países nórdicos.
Es una consumada líder de pensamiento, autora, columnista y oradora, y es entrevistada regularmente por revistas internacionales de renombre para sus análisis y opiniones sobre temas contemporáneos en esta área.