SARLAFT: ¿Ciencia o Arte?

Presentación del tema: "SARLAFT: ¿Ciencia o Arte?"— Transcripción de la presentación:

1 SARLAFT: ¿Ciencia o Arte?
11 lecciones como fruto de la consultoría

2 KYC

3 KYR

4 Metodologías Detección Segmentación Monitoreo Consolidar Consolidación electrónica Parámetros Indicadores Cuantitativo Cualitativo Tecnológico Reconocido valor técnico Modelos Señales de alerta Razones objetivas Criterios objetivos Prospectivamente Homogeneidad Heterogeneidad Variables relevantes Razones financieras Razonable Riesgo 129

5 Metodologías 26 Detección 16 Segmentación 16 Monitoreo 16
Consolidar Consolidación electrónica 7 Parámetros Indicadores Cuantitativo Cualitativo Tecnológico Reconocido valor técnico Modelos Señales de alerta Razones objetivas Criterios objetivos Prospectivamente Homogeneidad Heterogeneidad Razones financieras Variables relevantes Razonable

6 Lección # 1 ROMA no se hizo en un día

7 Una gran idea, pero… R*=P x I

8 Medir es difícil… decidir lo es aún más
Lección # 2 Medir es difícil… decidir lo es aún más

9

10

11 DMG

12 Madoff

13 Se les olvidó una formulita
Capital Asset Pricing Model (CAPM) (Modelo de Fijación de precios de activos de capital)

14 Matemáticas para pensar mejor
Lección # 3 Matemáticas para pensar mejor

15 ¿Dónde está la bolita?

16 ¿Dónde está la bolita?

17 OFAC

18 DNE

19 ROS

20 Valle Bogotá Antioquia Risaralda Santander OFAC 1 2 3 4 5 DNE 5* ROS

21 Lección # 4 Datos casi no hay

22 Lavado (FT) no es… Sanciones de la Superfinanciera Señales de alerta
Inusualidades ROS Denuncias

23 2. KYR

24 La segmentación Total Uno Dos Tres

25 Frank, Mass, Wind, Wedel y Kamakura
Facilmente identificables y mesurables Sustanciales Estables Diferenciados Criterio de máxima homogeneidad

26 Cuatro Clientes

27 Cuatro Clientes

28 Cuatro Clientes

29 ¿Cómo segmento? ¿Cómo segmento?

30 Cuatro Clientes

31 Opción 1: Riesgo Riesgo Alto Riesgo Bajo Riesgo

32 Cuatro Clientes

33 Opción 2: Detección Transacciones Alta transaccionalidad
Baja transaccionalidad

34 Pero las cosas no son tan simples…

35 Múltiples segmentaciones
Lección # 4 Segmentaciones Multi-propósito y Múltiples segmentaciones

36 TEST de Detección Saquen el cuaderno

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38

39

40

41

42 α β Falso Positivo Reportar No Lavadores Falso Negativo
No Reportar Lavadores

43 Lección # 5 Certeza no existe

44 Scoring Escenarios Visualización Reglas Segmentación Perfiles Listas Vínculos aparentes Vínculos no aparentes Verificación Indicadores Inteligencia analítica

45 Detección por segmentación
Segmento 3 Marzo 2009 Segmento 1 Octubre 2008

46 CLIENTES CON EDADES ATÍPICAS
Clientes de más de 100 años? Clientes Bebés ?

47 Lección # 6 No se case con una sola técnica

48 Predicción Histórico Pares / Similares Modelos financieros
KYC Histórico Pares / Similares Modelos financieros Sociodemograficas Transaccionales

49 Predicción de Variables
Perfil Transaccional Modelos: Empleados Oficiales Empresas Sectores T KYC

50 Modelo de predicción LAFT
Ingresos

51 Modelo de predicción LAFT
Activos Activos

52 Modelo de predicción LAFT
Activos Apalancamiento Apalancamiento + Probabilidad de acierto

53

54

55

56 Lección # 7 Predicción …pero saque paraguas

57 Des/Agregación

58 R=57

59 R=57 R=57.34

60 Lección # 8 Precisión no pida tanto

61 R=5

62 STOP R=5 OJO GO

63 Calculo de la Función de Riesgo Basado en Impacto y Probabilidad

64 Productos

65 Canales

66 Jurisdicciones

67 Clientes

68 Entidad OJO Negocios STOP GO

69 Distribución de la Probabilidad de un Riesgo en un Factor de Riesgo
Criterios objetivos y subjetivos

70

71 Ingresos Gastos Escenarios Indicadores Procesos Modelos

72 Indicadores SARLAFT Ingresos Volumen Activos Transacciones Empleados

73

74 Eventos de Riesgo Factores de riesgo

75 OJO

76 E Políticas Procedimientos Dispositivos E´

77 para gestionar (detectar)
Lección # 9 Desagregar para gestionar (detectar)

78 TEST de Análisis

79 Graficos explicativos
1996 1998 Probabilidad individual: 1 en 8.500

80 Culpable Inocente

81

82 Eventos independientes
1 en 73 millones 1 en

83 de las estadísticas mal empleadas
Lección # 10 Peligro de las estadísticas mal empleadas

84

85 Lección # 11 No confunda riesgo con detección

86 Historia 1494 Luca Paccioli SFC 2007

87 Historia 1564 Galileo SFC 2008

88 Galileo Instrumentos Modelos Datos

89 Historia 1738 Bernoulli HOY

90 ¿Dónde está la bolita?

91 ¡Gracias!