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Aplicación efectiva de los Estándares Internacionales a través del Enfoque Basado en Riesgo


42%

De los 88 países y territorios incluidos en la lista de "Principales países blanqueadores de activos", 37 se encuentran en Latinoamérica. En comparación con 2016, este año hay 17 jurisdicciones latinoamericanas más en la lista como Cuba, Ecuador, Perú y Trinidad y Tobago

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El lavado en la región del Caribe sigue siendo un grave

problema que parece ser particularmente agudo en Antigua, la

República Dominicana, Jamaica y San Vicente y las Granadinas.

En Estados Unidos, dominicanos involucrados en el lavado de

activos utilizan empresas que se dedican a las transferencias de

fondos para enviar a la República Dominicana sumas inferiores

los 10.000 dólares bajo nombres falsos.

En Jamaica se descubrió un caso reciente de lavado de activos

de varios millones de dólares mediante una operación de

apuesta por teléfono en el extranjero.

Recientemente, el gobierno de los Estados Unidos aplicó

sanciones e incluyó en la lista OFAC a principales oficiales del

gobierno venezolano, empezando por el presidente Nicolás

Maduro


Evolución Cumplimiento de Estándares GAFI por Guatemala

2001 2004 2005 2009 2010 2011 2012 2013 2016

Ingreso a lista negra GAFI

Salió de Lista negra

1era Evaluación GAFIC

2da Evaluación GAFIC

Recomendaciones GAFI Estándares

Internacionales. Ingreso a GAFISUD

Metodología de Evaluación de

cumplimiento técnico y efectividad

Ingreso GAFILAT

Evaluación 2016

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Enfocado en la Regulación

Datos dispares o en silos

Basado en reglas Retroalimentación

Problema


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2012 HSBC es acusado de lavar 881 millones de dólares de carteles mexicanos y colombianos

Cuando HSBC llega a Colombia en 2007 es considerado según FORBES el segundo banco mas grande del mundo y la quinta

empresa mas grande a nivel global


Historia

Surge del Hong Kong and Shangai Banking Co. Con oficinas en Shangai,

Londres y San Francisco

En 1965, adquiere la mayoría del Hang Seng Bank y se convierte en el segundo

mas importante en Hong Kong

En 1980 adquiere el 51% del Marine Midland Bank en Nueva

York y se llama HSBC USA NA

En 1983 HSBC USA adquiere Carrol McEntee & McGinley y se

denomina HSBC Securities USA

En 1991 Se Crea el HSBC Holding y sus acciones cotizan en las bolsas

Hong Kong y Londres

En 2000 Las acciones se cotizan en la bolsa de Paris y adquiere el CCF,

el banco mas grande de Francia (HSBC Francia)

En 2002 adquiere Grupo Financiero Bital SA en Mexico y se

crea el Grupo Financiero HSBC Mexico

En 2007 llega a Colombia tras la

compra de Banitsmo

En 2012 detona el escandalo de Lavado de Activos y tras un año de investigación el senado de EUA da

a conocer su informe donde lo involucra

HSBC piensa en vender sus

operaciones en Uruguay, Paraguay, Perú y Colombia, ya no es el

segundo mas grande del mundo y

pasa al 4to lugar

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Que Sucedió?

2012 Acusado de Lavar 881 Millones de Dólares a través de Carteles mexicanos y colombianos

• HSBC No Monitoreo mas de 9,400 millones de dólares en compras de divisa de HSBC Mexico • Al menos 881 Millones en ganancias de las drogas del cartel de Sinaloa en Mexico y del Norte de

Valle de Colombia fueron lavados a través de HSBC Bank USA • Los Carteles mexicanos lavaron dinero desde el 2002 hasta el 2009 • Pesquisas de la DEA encontraron traficantes que estaban depositando cientos de miles de

dólares en efectivo todos los días hacia cuentas de HSBC Mexico • Ejecutivos del HSBC en EUA aceptaron que sus estructuras financieras en Mexico, Iran y Siria,

entre otros países, permitieron el lavado de dinero de miles de millones de dólares procedentes del narcotráfico, contrabando de armas y terrorismo

• HSBC Acordo pagar 1,920 millones de dólares para resolver una investigación criminal por lavado de dinero en Estados Unidos


Como Sucedió?

• Fracaso TOTAL en el control del programa Anti Lavado de Dinero que hizo que los carteles se adentraran en la institución

• Funcionarios de riesgo no detectaron y/o no informaron sobre las deficiencias significativas del programa AML de HSBC Mexico, a pesar de saber de estos problemas y su efecto potencial en el flujo de fondos ilícitos

• Escasa supervisión de las operaciones realizadas debido a los bajos estándares en sus sistemas de control y monitoreo en la entidad

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Reglas de la Gestión de Riesgo LA/FT

• Sistema basado en riesgo, diferente para cada persona o empresa de acuerdo a sus características particulares.

• Reconoce que la naturaleza del impacto varía entre los distintos factores

Sistema basado en Reglas, basado en entidades y eventos como un todo no

sólo en impacto por evento

Estas definiciones excluyen el riesgo reputacional y operacional

Gestión de Riesgo Cumplimiento


Non Personal

• Industry Classification Code • Legal Entity Status • Not For Profit • Money Service Business • Foreign Consulate/Embassy • PEPs • Negative News Search (Case

Management)

Personal Attributes • Occupation • PEPs • Negative News Search

Low Medium High

Entity Risk Attributes

• Common Attributes: • Deposit • Credit Cards • Loans • Investments • Foreign Exchange • Bulk

Cash/Banknotes • Trade Finance

Non Personal

• Country of Incorporation • Primary Business Address • Country of Residence (Beneficial

Owner) • Country of Residence Directors

Personal Attributes

• Country of Residence • Country of Citizenship

Product/Service Risk Attributes Country Risk Attributes

Atributos de Análisis

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El valor de la Analítica en LA/FT


Datos

Información

Conocimiento

Sabiduría

• Conocimiento predictivo y prescriptivo

• Habilita mejores y mas rápidas decisiones de negocio

• Permite la automatización del proceso de negocio

• Información organizada y analizada

• Provee la causa efecto

• Reactivo, mira al pasado

• No accionable

• Datos procesados, filtrados,

estandarizados y limpios

• Accesible y significativo

• Provee entendimiento, pero no la foto

completa

• Estructurados o No estructurados

• Diferentes fuentes y formatos • Calidad no administrada • Necesarios, pero no suficientes

en el estado actual

Val

or

Accionable Predictivo Prescriptivo

Causa-Efecto De Negocio

Acceso, Entendimiento

Potencial

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Data Science

Databases

Datamining

Statistics Pattern

Recognition

Computational Neuroscience

Machine Learning

KDD

AI

Naturaleza multidisciplinaria de la Analítica


Métodos de aprendizaje

• Descubrir patrones en los datos que relacionan sus atributos a ciertas etiquetas

• Los patrones se utilizan para predecir los valores de las etiquetas en datos futuros

• Los datos no tienen etiquetas

• La meta es explorar los datos para encontrar estructuras intrínsecas en ellos

Supervisado No supervisado

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Métodos de Aprendizaje – Aplicaciones LA-FT

Analítica predictiva Identificación de factores de riesgo para el lavado de activos Calificación de riesgos a clientes, regiones geográficas, operaciones…

Conglomerados y segmentación Segmentación de clientes o empresas

Detección de casos atípicos

Alertamiento de operaciones inusuales

Supervisado No supervisado


Descubrimiento de relaciones sobre entidades

Identificar el grado y tipo de relación

Integrar diversas fuentes de datos que se encuentran en silos

Análisis de Redes

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Proactivamente aplica la combinación de todos los enfoques a nivel de entidad y red

Enfoque Híbrido

Aprovechar elementos de datos no estructurados en

el análisis

Ejemplo:

Elementos de datos estáticos (por

ejemplo, dirección) utilizados para

vincular la actividad sospechosa

Minería de texto

Para patrones conocidos

Para patrones desconocidos

Para patrones complejos

Para datos no estructurados

Empleados Clientes

Productos Transacción

Proveedores Listas

especiales

Datos

Datos de terceros

Dominio Público

Reglas para los patrones

conocidos de lavado de activos

Ejemplo:

Monto de la transacción

superior al umbral

Reglas

Algoritmos para descubrir

comportamientos inusuales

Ejemplo:

Volumen de transacciones

anormal en comparación con

sus pares

Modelos Predictivos

Identificar los atributos del

comportamiento de lavado de

activos

Ejemplo:

Los patrones de las operaciones

confirmadas como lavado de activos

Para asociaciones

Análisis de vínculos

Descubrimiento asociativo

mediante análisis automatizado de

redes

Ejemplo:

Red colusoria de empresas que lavan activos

Vista consolidada

Gestión modelos

Repositorio Analítico

Preparación datos

Análisis y reportes

Detección de anomalías Integración

Activos X


Modelo de madurez de gobierno de datos

BAJA

ALTA

RE

CO

MPE

NSA

ALTO

BAJO

RIE

SGO

PERSONAS, PROCESOS, ADOPCIÓN DE TECNOLOGÍA

REACTIVA

PROACTIVA

GOBERNADA

INDISCIPLINADA • Proyectos impulsados

por Línea de negocio o TI

• Información redundante frustra esfuerzos multi-funcionales

• Altos costos para mantener diversas aplicaciones

• Proyectos impulsados por TI

• Datos duplicados e inconsistentes

• Incapacidad de adaptarse a los Cambios del Negocio

• Los grupos de tecnología y negocio colaboran para crear vistas empresariales de producto o clientes

• Los datos y los procesos de negocio permanecen aislados lo cual implica un freno para la innovación

• Los requerimientos de negocio impulsan todos los esfuerzos de TI.

• Procesos de Negocio repetibles y automatizados

• Relacionamiento con cliente personalizado y cadena de suministro optimizada

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Madurez Analítica Etapas de desarrollo

INMADUREZ

CONOCIMIENTO

INFORMADA

AUTOSUFICIENTE

INNOVADORA

1

2

3

4

5

Poco uso analítico.

Prácticas empíricas y herramientas rudimentarias.

Solamente procesos de misión crítica utilizan

analítica de predicción.

Beneficios del uso de analítica no son

entendidos por la mayoría de la empresa.

Aplicación analítica es de manera táctica y

ad-hoc.

Desarrollo y deslizamiento de

soluciones analíticas tienen muchos

obstáculos y son hechos por expertos

departamentales.

Talento analítico esta centralizado en

departamentos mas grandes.

La gerencia entiende

y fomenta uso analítico como valor

estratégico y consolida su visión

analítica entre todos los departamentos

de la empresa.

La empresa esta comprometida a

hacer del uso analítico parte de su plan de crecimiento.

Departamentos son

capaces de ser arquitectos de sus

planes de transformación

analítica.


Análisis Descriptivo ¿Qué Sucedió?

Análisis Diagnostico ¿Por qué Sucedió?

Análisis Predictivo ¿Qué Sucederá?

Análisis Prescriptivo ¿Qué debe suceder?

Simulación y Visualización

Debida diligencia

Reglas Duras

Modelos predictivos basados en historia

Analítica Avanzada

¿Dónde se encuentra su Empresa?

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• Esquemas sofisticados requieren sofisticadas técnicas de detección

• Adoptar un enfoque institucional mejora enormemente la detección y proporciona economías de escala

• La detección y la prevención deben ser parte del proceso operativo

• Los reguladores y sujetos obligados deben estar equipados con tecnología moderna para maximizar la efectividad

Conclusiones

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