Los problemas actuales de Compliance en Bancos y Fondos de Inversión.

El dinero proveniente del lavado que entra al Sistema bancario esta estimado en 2 trillones de dólares por año. Un estudio reciente de BAFT (Bankers Association of Finance and Trade) calcula que de ese numero solo el 1% procede de delitos financiero.

En perspectiva, el 99% del dinero “lavado” no es capturado. El punto curioso de esto es que el sistema bancario gasta 70 billones de dólares por año para interceptar menos de 25 billones.

Durante estos años, las entidades financieras depositaron su confianza en nuevos softwares que hacen procesos de due diligence en pocos minutos teniendo que completar el análisis y resultado final de su KYC (Know Your Customer) con el criterio de los componentes de su equipo de Compliance, quienes en general tienen una composición que va desde personas con High School con certificación especifica hasta abogados y contadores.

El problema de los equipos de compliance además de no acercarse a los niveles mínimos de intercepción de transacciones ilegales que entran a sus entidades es que debido a esa frustración pierden de vista su función y pasan a trabar o interceptar transacciones totalmente licitas.

He visto casos desopilantes como oficiales de compliance que confunden la hija chilena de un Beneficiario Final llamada Andrea, con un ex ministro (masculino) de Italia con 50 años mas que la Andrea (femenina) chilena. Solo por tener el mismo nombre y apellido el oficial de compliance de la entidad financiera trabó el proceso de apertura de cuenta por al menos una semana hasta que finalice la alarma encendida en el equipo respecto a la probabilidad de un PEP (Politically Exposed Person) en el paquete. Todo ello refrendado por su manual de procedimiento interno y con el software “intachable” que advertía sobre la coincidencia de nombres y apellidos.

En resumen:

1) No depositar tanta confianza en un software AML (Anti Money Laundering), si bien hoy existen “apps” para todo, en esta área de trabajo es muy difícil lograr eficacia sin un criterio “humano” que se base en su experiencia en el trabajo.

2) Trabajar en modelos matemáticos internamente. Esto es mejorar los modelos de análisis de los softwares. Por ejemplo, si un software AML falla en el 95% de los casos en identificar operaciones ilícitas, completar “in-house” con procesos internos para bajar ese porcentaje de fracaso en un 30%-50% de acuerdo con los recursos que se destine a ello.

3) No perder tiempo y recursos frenando la actividad de sus clientes y su entidad por pedidos de los reguladores. Si los softwares AML que se utilizan en el sector privado están tan re

legados en cuanto a la velocidad que operan los esquemas de lavado de dinero, no es tan complejo imaginar el nivel de sistemas prehistóricos que manejan los reguladores estatales en esta área. Con cumplir alcanza, los recursos deben ser destinados a lo interno y en utilizarlos para ganar calidad y eficiencia frente al resto de la competencia.

Tip: Diseñe su proceso AML de acuerdo con sus propias metas, no de acuerdo con la actualidad de los softwares del mercado.

Analice y comprenda los intercambios entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial para evaluar cada proceso y busque el mejor equilibrio en el manual de procedimiento.

Como puede ayudar ZBL:

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