Contra el blanqueo de capitales

La calidad en la gestión y en el almacenamiento de los datos es fundamental para ayudar a las entidades bancarias a luchar contra el blanqueo de capitales y demás intromisiones en la seguridad. Juan Oñate, director general de Informatica Corporation para Iberia, advierte de la necesidad de tener una solución AML que monitorice, mida y clasifique los datos, a todos los niveles.

Conocer en profundidad al cliente se ha convertido en una de las prioridades básicas para los bancos, más aún desde el terremoto que sacudió los cimientos del sistema financiero internacional va a hacer ahora dos años. Con la crisis internacional como telón de fondo, la lucha contra el blanqueo de capitales cobra ahora una especial relevancia, ya que algunas voces alertan de que la falta de liquidez (de clientes solventes) y los recortes en el presupuesto dedicado a la prevención del fraude podrían debilitar las barreras impuestas al blanqueo de dinero en las entidades financieras.

Para los gobiernos, el blanqueo de capitales es uno de los frentes más importantes en la lucha contra el crimen organizado y el terrorismo. Para las entidades, la persecución del fraude puede suponer una pesada carga si no se dispone de las herramientas tecnológicas adecuadas. La proliferación de "falsos positivos", por ejemplo, ralentiza los tiempos de respuesta, exponiendo a las compañías a fuertes sanciones por no cumplir las regulaciones vigentes.

Asimismo, si no se responde correctamente a cada pequeño fallo o posible problema, el criminal puede detectar una grieta en las defensas corporativas y regresar con un ataque sistemático y organizado.

Un sistema anti blanqueo de dinero (AML o Anti-Money Laundering) requiere una monitorización constante de las transacciones. El sistema chequea en tiempo real las partes de una transacción con las listas de vigilancia de la industria como referencia, y reconcilia las propiedades de las transacciones –como cantidades y países de destino– frente a las regulaciones aplicables, para ver si hay algo que deba reportarse o investigarse.

El siguiente nivel del AML consiste en buscar los patrones, tendencias y linajes que proporcionan indicadores más sutiles de un comportamiento sospechoso. Por ejemplo, si todas las transacciones de más de 15.000 euros han de ser reportadas, y un cliente empieza a hacer múltiples transacciones de 14.999 euros, el sistema señalará estas transacciones como sospechosas.

Los sistemas AML deben también incorporar la experiencia sobre el mercado en toda su amplitud. Por ejemplo, deben capturar suficientes noticias y datos sobre el mercado para identificar si un comportamiento de transacción inusual está relacionado con las noticias públicamente disponibles. Deben también modelar cómo tiende a comportarse un individuo o entidad, en base a su conducta previa, su grupo sectorial paritario y su grupo geográfico, para comprobar si algo se desvía de la norma.

Leyes y direcciones

Tanto la última Directiva de la Unión Europea como la USA Patriot Act destacan la importancia de una buena calidad y gestión de los datos en áreas como la identificación y conocimiento de los clientes o la diligencia debida. Las funciones de perfilado, limpieza, estandarización, búsqueda, comparación y validación de los datos ayudan a las entidades financieras a reducir significativamente las probabilidades de aceptar un blanqueador de dinero entre sus nuevos clientes.

Las herramientas de calidad de datos son utilizadas para las referencias cruzadas entre múltiples conjuntos de datos. Esto permite identificar y validar los datos de los clientes y las transacciones frente a listas de vigilancia internas, gubernamentales y de terceros, listas de defunciones, listas de personas políticamente expuestas (PEP), datos de direcciones y referencias, etc.

Una vez que las reglas han sido definidas y construidas, el equipo de IT puede desplegarlas, optimizarlas y fijar intervalos regulares para su ejecución. Esta comprobación automática garantiza la actualidad de los datos, un factor básico para las actividades de diligencia debida al cliente y el reporting ad hoc de actividades sospechosas.

Las entidades de servicios financieros deben elegir una solución AML que soporte los informes sobre calidad de datos a nivel de dirección, así como la medición y monitorización de los datos, las tablas de resultados y la clasificación de los datos. Una adecuada solución de gestión de datos debe también proporcionar la capacidad para "clasificar" o comparar los datos fila por fila, y valorar su aptitud para procesos de negocio específicos. Por ejemplo, los datos de Grado 2 deben ser adecuados para su utilización en el sistema de marketing, pero la gestión de riesgos o el reporting financiero y normativo requerirán una mayor calidad.

Esto nos lleva a las áreas de medida y monitorización, que resultan críticas para la calidad de los datos porque garantizan que los datos relativos a clientes tanto nuevos como ya existentes, así como todas sus transacciones, se encuentren siempre en continuo análisis. Estos procesos proporcionan una base para la mejora de la calidad de los datos, así como para la comprensión de los usos apropiados de los datos.

Las tablas de resultados son útiles para localizar las mejoras en la calidad de los datos a lo largo del tiempo y pueden integrarse con las herramientas de reporting de los cuadros de mando, así como con soluciones de Business Intelligence de terceros. Y la evolución natural del Data Quality Scorecarding es el Data Quality Firewall. Este tipo de cortafuego resulta ideal para detener los datos pobres en los motores de conformidad y permitir a los investigadores dirigirse a los comportamientos potencialmente fraudulentos en un punto temprano dentro del flujo de los datos.

Como hemos visto, los procesos de calidad de datos serán críticos para que un programa AML tenga éxito. Las entidades supervivientes del crash financiero están obligadas a establecer controles más férreos y fijar políticas, estándares y procesos transparentes para gestionar y entregar información fiable a los organismos reguladores y a sus propios accionistas. Gestionar eficazmente el riesgo, e impedir actividades fraudulentas como el banqueo de dinero, es imposible sin un conocimiento en profundidad, actualizado y preciso sobre los clientes y el negocio en su totalidad.

Juan Oñate, director general de Informatica Corporation para Iberia.