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SARLAFT: ¿Ciencia o Arte?
11 lecciones como fruto de la consultoría
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KYC
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KYR
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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
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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
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Lección # 1 ROMA no se hizo en un día
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Una gran idea, pero… R*=P x I
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Medir es difícil… decidir lo es aún más
Lección # 2 Medir es difícil… decidir lo es aún más
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?
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OFAC
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DNE
19
ROS
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Valle Bogotá Antioquia Risaralda Santander OFAC 1 2 3 4 5 DNE 5* ROS
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Lección # 4 Datos casi no hay
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Lavado (FT) no es… Sanciones de la Superfinanciera Señales de alerta
Inusualidades ROS Denuncias
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2. KYR
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La segmentación Total Uno Dos Tres
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Frank, Mass, Wind, Wedel y Kamakura
Facilmente identificables y mesurables Sustanciales Estables Diferenciados Criterio de máxima homogeneidad
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Cuatro Clientes
27
Cuatro Clientes
28
Cuatro Clientes
29
¿Cómo segmento? ¿Cómo segmento?
30
Cuatro Clientes
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Opción 1: Riesgo Riesgo Alto Riesgo Bajo Riesgo
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Cuatro Clientes
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Opción 2: Detección Transacciones Alta transaccionalidad
Baja transaccionalidad
34
Pero las cosas no son tan simples…
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Múltiples segmentaciones
Lección # 4 Segmentaciones Multi-propósito y Múltiples segmentaciones
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TEST de Detección Saquen el cuaderno
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α β Falso Positivo Reportar No Lavadores Falso Negativo
No Reportar Lavadores
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Lección # 5 Certeza no existe
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Scoring Escenarios Visualización Reglas Segmentación Perfiles Listas Vínculos aparentes Vínculos no aparentes Verificación Indicadores Inteligencia analítica
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Detección por segmentación
Segmento 3 Marzo 2009 Segmento 1 Octubre 2008
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CLIENTES CON EDADES ATÍPICAS
Clientes de más de 100 años? Clientes Bebés ?
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Lección # 6 No se case con una sola técnica
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Predicción Histórico Pares / Similares Modelos financieros
KYC Histórico Pares / Similares Modelos financieros Sociodemograficas Transaccionales
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Predicción de Variables
Perfil Transaccional Modelos: Empleados Oficiales Empresas Sectores T KYC
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Modelo de predicción LAFT
Ingresos
51
Modelo de predicción LAFT
Activos Activos
52
Modelo de predicción LAFT
Activos Apalancamiento Apalancamiento + Probabilidad de acierto
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Lección # 7 Predicción …pero saque paraguas
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Des/Agregación
58
R=57
59
R=57 R=57.34
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Lección # 8 Precisión no pida tanto
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R=5
62
STOP R=5 OJO GO
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Calculo de la Función de Riesgo Basado en Impacto y Probabilidad
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Productos
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Canales
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Jurisdicciones
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Clientes
68
Entidad OJO Negocios STOP GO
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Distribución de la Probabilidad de un Riesgo en un Factor de Riesgo
Criterios objetivos y subjetivos
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Ingresos Gastos Escenarios Indicadores Procesos Modelos
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Indicadores SARLAFT Ingresos Volumen Activos Transacciones Empleados
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Eventos de Riesgo Factores de riesgo
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OJO
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E Políticas Procedimientos Dispositivos E´
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para gestionar (detectar)
Lección # 9 Desagregar para gestionar (detectar)
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TEST de Análisis
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Graficos explicativos
1996 1998 Probabilidad individual: 1 en 8.500
80
Culpable Inocente
82
Eventos independientes
1 en 73 millones 1 en
83
de las estadísticas mal empleadas
Lección # 10 Peligro de las estadísticas mal empleadas
85
Lección # 11 No confunda riesgo con detección
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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!
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