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

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Gracias

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uiaf@uiaf.gov.co