La lucha impulsada por la tecnología contra el crimen financiero

1. Flujo de trabajo flexible

El corazón de las operaciones regulatorias exitosas que involucran procesos altamente complejos, es un flujo de trabajo confiable y flexible. Las herramientas con la capacidad de apoyar una serie de áreas de delitos financieros, incluyendo KYC, revisión de alertas de TM, enriquecimiento de datos o corrección de datos, establecen una base sólida para construir procesos avanzados y eficientes. La flexibilidad para alinearse con los sistemas ya existentes es esencial.

2. Servicios de informes

La elaboración de informes bien diseñados es crucial para la gestión eficaz de los proyectos y el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (o KPI por sus siglas en inglés). La construcción de informes automatizados y útiles se logra mejor cuando se diseñan y entregan junto con una solución de flujo de trabajo.

Los servicios de elaboración de informes proporcionan datos visuales interactivos en directo con la posibilidad de profundizar en los detalles. Se puede acceder a ellos en cualquier momento desde la web o los dispositivos móviles, lo que permite tomar decisiones en tiempo real y potenciar las soluciones tácticas y estratégicas.

Los departamentos de cumplimiento más avanzados pueden utilizar los datos para realizar análisis e inteligencia avanzados.

3. Inteligencia Empresarial y de Procesos basada en datos

Los datos recogidos durante los procesos KYC y AML (Contra el blanqueo de capitales por sus siglas en inglés) pueden ser una entrada para otras herramientas de inteligencia empresarial, permitiendo el cálculo de KPIs de eficiencia, la capacidad de ajuste preciso, la medición del tiempo de procesamiento para las tareas individuales o la visualización de todo el proceso para identificar ineficiencias y cuellos de botella. 

Además, el aprendizaje automático puede desplegarse para la supervisión continua de los cambios en los perfiles de los clientes contra el blanqueo de capitales (AML) y desencadenar las acciones de seguimiento adecuadas.

4. Formularios inteligentes y portal del cliente

Los formularios inteligentes pueden ser la columna vertebral de un proceso eficaz al integrar múltiples automatizaciones y servir de interfaz para que el usuario acceda fácilmente a ellas. 

Estos formularios pueden integrarse con los portales de los clientes para permitir un intercambio eficaz de datos y documentos con los clientes de forma más segura y estructurada.

5. Escenarios del MT

Para escenarios del monitoreo de transacciones, PwC ve una gran oportunidad en complementar un enfoque basado en reglas con herramientas avanzadas de análisis de datos. Estas herramientas, alimentadas con algoritmos de IA (Inteligencia artificial) y aprendizaje automático, pueden analizar múltiples fuentes de información sobre el cliente y sus transacciones. Esto puede permitir la eliminación automatizada de las alertas de falsos positivos, al tiempo que se identifican las verdaderas actividades sospechosas que no son captadas por las reglas simples.

6. Intercambio de conocimientos

A menudo se descuida la gestión eficaz del conocimiento en los procesos de cumplimiento de la normativa. Muchas organizaciones subestiman las dificultades operativas causadas por el aumento de la escala, la complejidad y el ritmo de cambio de los procedimientos y procesos.

Hay tres niveles de un sistema eficaz de Gestión del Conocimiento (o KM por sus siglas en inglés):

• Una plataforma de conocimiento bien estructurada que incluye todos los documentos clave y un etiquetado adecuado

• Un motor de búsqueda inteligente que despliegue los resultados más relevantes. Muchas organizaciones están dando un paso más allá y experimentando con chatbots inteligentes/asistentes virtuales.

• Un sistema de tickets en el que los usuarios pueden enviar consultas a un especialista superior en los casos en que no puedan encontrar la respuesta por sí mismos. Todas las respuestas se almacenan para su posterior consulta, lo que puede reducir el número de consultas similares en el futuro y mejora la estandarización

7. Soluciones de recopilación y extracción de datos

Al aprovechar el aprendizaje automático, la biometría y las capacidades de la IA, la verificación de identidad puede automatizarse para mejorar la eficiencia y la precisión de los procesos de incorporación y autenticación de los clientes. El uso de la verificación de identidad automatizada para la incorporación y el alcance de los clientes minoristas se ha convertido en un estándar del mercado. 

Los procesos del cumplimiento de normas requieren el uso de muchas fuentes externas e internas. Hay un gran volumen de datos e información en el mercado y esos datos deben ser extraídos, estandarizados, verificados y priorizados. Para establecer un proceso de corrección eficaz, es necesario aplicar una búsqueda de datos inteligente y automatizada.

8. Evaluación automatizada

La evaluación de medios de comunicación adversos y/o sanciones/Personas Expuestas Políticamente, son tareas que consumen mucho tiempo y son propensas a errores. La mayoría de los resultados pueden ser falsos positivos. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el análisis cognitivo permiten agilizar la evaluación en relación con las noticias negativas, el estatus de persona expuesta políticamente (PEP) o las sanciones, con la disposición automática o el enrutamiento de resultados para una revisión manual y el resaltado de la información clave para apoyar el proceso de toma de decisiones humanas. Estas tecnologías también pueden facilitar una diligencia debida más exhaustiva al ampliar la profundidad y la amplitud de las fuentes que se utilizan.

9. Informes de calidad y muestreo predictivo

La medición de la calidad y la elaboración de informes exhaustivos y detallados (basados en los controles de calidad) permiten el monitoreo y la adopción de medidas inmediatas para evitar incumplimientos de la normativa o la pérdida de tiempo en los trabajos posteriores a la finalización. Los datos fiables y de calidad sientan las bases para el muestreo predictivo, en el que se utilizan algoritmos de IA/aprendizaje automático para introducir un enfoque específico y basado en el riesgo en los controles de calidad. 

10. Modelización de la calificación de riesgo

El aprendizaje automático y las tecnologías avanzadas pueden aprovecharse para derivar las calificaciones de riesgo del cliente de AML utilizando los datos recopilados durante los procesos de KYC. Las capacidades avanzadas sirven como columna vertebral de estos modelos y permiten obtener calificaciones AML más precisas. Estas pueden servir como base para identificar a los clientes de alto riesgo y los procesos de seguimiento continuo para mitigar el riesgo AML.

Adicionalmente, la automatización de los procesos de configuración y cálculo de los modelos de calificación de riesgo, que consumen mucho tiempo, puede permitir a los responsables de cumplimiento de la normativa de lucha contra el blanqueo de capitales centrar su atención en la interpretación de los resultados y el compromiso con las actividades de mitigación de riesgos. Esto, a su vez, apoya la verificación ágil y en profundidad de la aplicación de las normas internas de ALD a través de la lente del riesgo del cliente.  La aplicación de estas herramientas también puede suponer un importante ahorro de tiempo en lo que respecta al cumplimiento de la normativa.

El grupo de soluciones descrito anteriormente es sólo una muestra de lo que PwC ve que utilizan los líderes en automatización.  Pueden complementarse y permitir conceptos como el procesamiento Directamente a Través (o STP por sus siglas en inglés) y el Conocimiento Perpetuo del Cliente (PKYC por sus siglas en inglés).

2022