¿Estamos preparados para los avances en la lucha contra el lavado de dinero?

El valor total de las transacciones de lavado de dinero se estima entre el 2 y el 5% del PIB mundial, o aproximadamente entre 1 a 2 billones de dólares anuales. Solo el 10% de las transacciones sospechosas son efectivamente denunciadas por las instituciones financieras y se transfieren a las agencias federales para una mayor investigación. Se estima que para 2020 los bancos europeos gastarán más de mil millones de euros en la gestión de KYC (Know Your Customer), considerando esas cifras no cabe duda sobre la escala de esta problemática.

Entonces, ¿qué están haciendo los bancos de hoy para contrarrestar éste problema?

En 2017, AlixPartners realizó un estudio, en el que les preguntó a los representantes de los departamentos de prevención de lavado de dinero y de cumplimiento, de los 1.000 bancos más grandes del mundo, acerca del uso de los fondos destinados para esta problemática. Estos fueron los resultados principales, donde se resalta en primer lugar: "mejoras de los sistemas de monitoreo transaccional”

Aparentemente, se están haciendo grandes esfuerzos. Pero si es tan buena la gestión e inversión, ¿por qué son tan malos los resultados? por ejemplo:

1. A través de un acuerdo, ING Holanda acordó pagar 900 millones de dólares para cerrar una investigación sobre lavado de dinero.
2. Una investigación independiente ha demostrado que la sucursal en Estonia del Danske Bank ha lavado la cantidad astronómica de 30 mil millones de dólares desde 2013.
3. El banco Británico HSBC pagó una multa récord de 1.9 mil millones de dólares por su participación en un escándalo de lavado de dinero.

Con base en los ejemplos anteriores, así como hablando con muchos representantes de departamentos prevención de lavado (Anti-Lavado de Dinero) globales y locales, se pueden llegar a las siguientes conclusiones: 

1. La transformación digital cambia la forma en que operan los bancos, mientras que los procedimientos ALD permanecen intactos.
2. Los sistemas de bancos centrales están sujetos a cambios constantes.
3. Los grupos criminales y terroristas se están volviendo cada vez más sofisticados al intentar romper los sistemas ALD.
4. La mayoría de los sistemas ALD de hoy son antiguos y están basados ??en reglas.
5. Los procedimientos ALD se basan en gran medida en una evaluación subjetiva realizada por los empleados del banco.
6. Muy a menudo el factor humano tampoco resulta confiable debido a errores y/o avaricia.

Como resultado, toda la energía de hoy pasa a la verificación manual y esto puede resultar en una falsa alarma y por tanto en un caso cerrado, pero los casos reales de lavado de dinero pasan desapercibidos.

Sin embargo, ¿Es posible aumentar la efectividad aquí y mitigar el riesgo? 

Podría intentarse a través de viejas prácticas como, por ejemplo: emplear más analistas de ALD, definir más y nuevas reglas ... pero hay una pregunta: ¿es esto suficiente?

Cómo dicha pregunta tiene una respuesta incierta, lo mejor es pensar en un modelo híbrido en el que se combine Inteligencia Artificial (IA) con el factor humano. La tecnología basada en IA detecta las anomalías en el comportamiento transaccional del cliente, estima el riesgo y luego crea clasificaciones, limitándolas a la mayoría de los casos sospechosos con base en su aprendizaje autónomo, luego dichos casos son entregados a los expertos de los departamentos de ALD mejorando y optimizando su gestión al enfocarse en alertas reales.

Esto es solo el comienzo de lo que los bancos pueden obtener de este enfoque:

1. Un proceso mejorado de detección de lavado de dinero: al tener menos falsas alarmas y otras formas de descubrir nuevos patrones de lavado de dinero
2. Costo reducido: menor costo operativo a través del monitoreo automatizado de transacciones
3. Mayor efectividad: mayor productividad de los analistas de ALD
4. Valor agregado para accionistas, clientes y reguladores: enfoque basado en la inteligencia artificial para la ALD

El enfoque ALD actual está más del lado de mantenerle el ritmo a las técnicas de lavado de dinero y no solo de prevenirlo. Solo la combinación de IA y factor humano y no la operación separada de ambos sistemas podría traer el mayor beneficio. 

La pregunta que las instituciones financieras deben hacerse hoy es la siguiente: ¿Podemos permitirnos no aceptar IA en nuestros procedimientos para la prevención del lavado?

 Przemyslaw (Prem) Drzymala, Executive Vice President of Global Sales EMEA, Financial Services Sector at Comarch.

Para más información visita: Anti-Lavado de Dinero