Por Dulce
Olvera.
La Comisión
Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) opera una plataforma piloto con el
modelo SupTech (supervisión tecnológica) para recopilar y analizar millones de
datos sobre los clientes y las operaciones en el sistema financiero para
detectar factores de riesgos para prevenir fraude o lavado de dinero a través
de machine learning.
“Esa
plataforma ya está hoy en operación. La conectamos cuando llegamos a visita en
las supervisiones ordinarias y hacemos un copy-paste conectándola a la máquina.
La máquina nos da resultados y después contrastamos los resultados de los
auditores-inspectores. Si nos dice que hay una diferencia abismal, nos falta
por calibrar todavía. Estamos en ese proceso de prueba”, compartió Sandro García Rojas
Castillo, Vicepresidente de Supervisión de Procesos Preventivos de la CNBV,
durante el foro sobre desarrollo social y tecnológico realizado por la
consultoría GMC 360 focalizada en prevención de lavado de dinero.
García Rojas
ejemplificó con un banco que tenga 20 millones de clientes. Como órgano de
la Secretaría de Hacienda que debe supervisar entidades del sistema financiero,
debe analizar y validar apellidos, sucursales y números de cuenta para detectar
operaciones inusuales.
“Las
bases de datos son enormes, tenemos que sacar una muestra. No hay máquina que
pueda procesar 20 millones. Necesitas un analizador de big data y eso
francamente no lo tiene ni Obama. Tuvimos que diseñarlo”, planteó.
La
plataforma de la CNBV, luego de analizar y almacenar big data, identifica de
manera más fácil y rápido los factores de riesgo a través del machine learning,
por ejemplo, aperturas de cuentas con operaciones remotas que sacan
dinero en efectivo y no vuelven a ser utilizadas.
“Identificar
factores de riesgo es un factor bien complejo. Qué es riesgo para quién. Hay
algunos elementos naturales de riesgo, pero el entendimiento de los riesgos es
quizás una de las tareas donde más énfasis vamos a poner en esta
administración”, dijo el Vicepresidente de Supervisión de Procesos Preventivos.
“¿Estamos todos percibiendo los mismos riegos?, ¿ya nos dimos cuenta del país
en donde vivimos?”.
La
plataforma con modelo SupTech está en fase piloto desde septiembre rumbo a 45
procesos de conciliación.
“Vamos a
usar tableros para leer esa información con zonas geográficas, tipo de clientes
y tipo de operaciones de mayor riesgo. La máquina va aprendiendo, va siendo
predictiva y es mucho más fácil llegar a conclusiones sobre corrupción”, dijo.
De acuerdo
con la CNBV, entre los factores de riesgo para detectar operaciones con
recursos de procedencia ilícita en el sistema financiero resaltan el
ocultamiento de origen e identidad del propietario real de los recursos, uso de
familiares o cercanos como destinatarios de los recursos y acciones,
comportamiento atípico como alto uso de efectivo o no retiro de cuenta de
nómina, y el uso de empresas fachada.
“RESBALAMOS”
EN SANCIONES POR LAVADO.
Mientras el
Sistema Nacional Anticorrupción (SNA) sigue en su etapa de implementación,
el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) en su informe de enero de
2018 resaltó a México “la falta de procesos judiciales, sanciones y
confiscación de activos provenientes de lavado de dinero”, además de las
recomendar el fortalecimiento de la supervisión de actividades vulnerables e
impulsar las guías sobre factores de riesgo y delitos como lavado de dinero.
“Nos cayó
GAFI con una evaluación, como una visita de inspección para ver qué tan bien
estábamos haciéndolo. Y fue un parteaguas de lo que viene”, planteó Omar
Torres, director adjunto en Prevención de Lavado de Dinero de la Comisión
Nacional Bancaria y de Valores (CNBV).
Casi dos
años después, “en un tema de prevención –no de combate– tenemos muchas cosas
por mejorar, pero el camino lo tenemos bien trazado y así está reconocido por
el propio GAFI”.
Sobre la
ausencia de procesos judiciales, Torres expuso que el problema no es iniciar la
carpeta de investigación por lavado de dinero, sino tener una estadística sobre
cuántas sentencias condenatorias hay por esos delitos.
“Ahí es
donde nosotros resbalamos como país, y donde tenemos que hacer un ajuste
nosotros en nuestro sistema no de prevención, pero sí de combate porque ahí ya
se materializó el lavado; y así lo reconoce GAFI en su reporte”, afirmó el director adjunto en PLD.
Adelantó que
“en breve” la Unidad de Inteligencia Financiera (UIF) de la Secretaría de
Hacienda emitirá la Evaluación Nacional de Riesgos 2019 para contrastar los
avances con respecto a la Evaluación Nacional de Riesgos de 2016.
Torres destacó
que ha aumentado la comunicación entre la UIF y la Fiscalía General de la
República, y se están aprovechando nuevas tecnologías para detección de
patrones irregulares en transacciones de clientes para identificar operaciones
inusuales y contar con controles efectivos, como el modelo SupTech y RegTech
(regulación tecnológica).
Además, la
CNBV ha emitido una guía informativa para las entidades financieras sobre
prevención de corrupción y terrorismo –sin sanciones ni implementación
obligatoria– para evitarse procesos legislativos en el Congreso. Aunque,
agregó, en algún momento será norma.
De
acuerdo con el Banco de Pagos Internacionales (BIS), algunos países han
implementado la Suptech para análisis de mala conducta (lavado de dinero,
financiamiento al terrorismo, venta indebida y fraude), informes y gestión de
datos.
“La CNBV
está experimentando con una herramienta que marca nombres y compañías
seleccionadas de noticias relacionadas con esquemas de lavado de dinero, y los
vincula con otras fuentes de datos, tanto estructurados como otras”, destaca.
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