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El lavado de dinero ó legitimación de capitales es el proceso mediante el cual se busca ocultar o disimular cantidades de dinero que tienen un origen ilícito, como el tráfico de drogas, el financiamiento al terrorismo o a planes de proliferación de armas nucleares, secuestros, entre otros, para hacerlos aparentar como provenientes de una actividad legítima.
Las consecuencias negativas del lavado de dinero llegan a todos los sectores de la sociedad, corrompiendo las estructuras políticas, sociales, económicas en especial en los países con menos recursos y control, es un delito que ha adquirido dimensiones internacionales y por ello cada vez más países están implementando políticas de carácter obligatorio para las organizaciones financieras y trabajando de manera mancomunada en un esfuerzo para frenar este delito.
Son múltiples las entidades regulatorias y dependiendo del lugar donde la empresa conduce sus negocios deberá cumplir con una o varias de estas entidades, por citar algunas, Financial Action Task Force (FATF) organización multi pais dedicada a combatir el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo, European Union’s Anti-Money Laundering que supervisa a los paises que conforman la Union Europea, Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) que vigila el cumplimiento de las regulaciones contra el lavado de dinero en Estados Unidos, ó Financial Conduct Authority (FCA) responsable de regular el sector financiero en el Reino Unido incluyendo el combate contra el lavado de dinero y financiamiento al terrorismo.
Con las políticas contra el lavado de dinero (Anti-money laundering, AML por sus siglas en inglés) se busca poder detectar e informar, de manera certera y rápida, actividades sospechosas, incluidos los delitos determinantes del lavado de dinero, como el fraude de valores, la manipulación del mercado, etc. Lo que exige a las organizaciones financieras mejorar la elaboración de los perfiles de riesgo y la identificación de actividades sospechosas para minimizar los fraudes.
El primer paso y quizás el más importante en toda política AML es Conocer al Cliente (KYC : Know your Customer). KYC obliga a las empresas a identificar y verificar la identidad de sus clientes, proveedores, asociados y relacionados en general, mediante una serie de controles para evitar establecer relaciones comerciales con personas relacionadas con el lavado de dinero, terrorismo o corrupción. La verificación incluye la validación contra las listas negras que publican diferentes entidades regulatorias y gobiernos alrededor del mundo a fin de determinar el grado de riesgo que representa esa persona para la empresa y decidir si aceptarla como cliente y el grado de seguimiento o monitoreo que se hará a sus actividades para poder anticipar o frenar cualquier comportamiento sospechoso.
Con la ayuda de las últimas tecnologías para la automatización inteligente, tales como la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y la Inteligencia Artificial (AI), las organizaciones pueden automatizar y optimizar sus controles AML/KYC, disminuyendo los riesgos y mejorando el cumplimiento. Con RPA, variedad de tareas manuales y repetitivas pueden ser delegadas a los robots de software (Bots) que son capaces de ejecutarlas de manera consistente, sin errores y en una fracción del tiempo que le tomaría a un empleado. Con la inteligencia artificial, especialmente con las capacidades de Aprendizaje Automatizado (ML) y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), se pueden implementar algoritmos cada vez más eficientes para detectar, predecir y monitorear riesgos en tiempo real.
Veamos algunos casos de uso donde estas tecnologías pueden ayudar
RPA puede automatizar el proceso de identificación y registro de la información del cliente en los sistemas empresariales como el CRM. Por ejemplo, con la ayuda de un chatbot, el cliente puede registrarse como nuevo cliente y solicitar un servicio desde su dispositivo móvil o a través de la web, el chatbot le solicita la información requerida, captura documentos, puede realizar validaciones de los documentos contra sistemas internos o externos y realizar el registro del cliente en los sistemas empresariales que corresponda y/o notificar al cliente el estado de su solicitud.
Los bots pueden ser programados para recopilar datos del cliente de manera periódica de diferentes fuentes de datos, internas o públicas y actualizar los registros de la empresa.
RPA puede validar la información de clientes desde diferentes documentos, desde la redes sociales, etc asegurando la consistencia de la información en las diferentes fuentes y alertando discrepancias.
RPA puede recopilar datos del cliente de sistemas dispares o no integrados para obtener una vista completa del historial del cliente.
RPA puede verificar clientes, nuevos o existentes, en variedad de sistemas externos como entes reguladores, agencias de reportes etc
Los bots inteligentes pueden interactuar con los clientes, entender sus requerimientos, procesar grandes volúmenes de datos y ofrecer respuestas certeras y rápidas.
Los bots pueden recopilar información del cliente de diferentes bases de datos internas y sitios web, tales como organismos reguladores, sitios web gubernamentales, el FBI, OFAC etc; pueden disminuir el índice de falsos positivos, homologar/preparar la data proveniente de diferentes fuentes y elaborar los perfiles de riesgo que facilitan el análisis y la definición de la estrategia de relación con los clientes sospechosos.
Mantener el cumplimiento normativo puede resultar muy complicado para muchas empresas en especial con procesos manuales y/o sistemas fragmentados. Con RPA se simplifica la extracción y sincronización de datos provenientes de múltiples fuentes y la elaboración de informes de cumplimiento.
RPA facilita el proceso de cierre de cuentas de clientes de alto riesgo, automatizando muchas de las tareas requeridas para terminar la relación con un cliente, así como para generar la documentación de auditroía del procdimiento.
En un mundo cada vez más digital, donde los riesgos asociados a los delitos financieros van en aumento, así como la presión para cumplir con las regulaciones, evitar sanciones y daños a la reputación, las empresas, en especial al sector finanzas, se están viendo obligadas a revisar su estrategia, procesos, recursos y tecnología para combatir el lavado de dinero de una manera costo-efectiva.
La Automatización Robótica de Procesos, Inteligencia Artificial y de Aprendizaje Automático están ayudando a las empresas a identificar con mayor precisión y en menor tiempo a los clientes y transacciones sospechosas y a reducir los falsos positivos con lo cual los agentes de cumplimiento pueden ser más efectivos y liberan tiempo valioso para atender otras actividades de mayor valor.
A continuación, incluimos un video ejemplo de la automatización de la validación contra el lavado de dinero realizada por un robot de software de AutomationEdge, nuestro aliado de negocios para la automatización.
