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La lucha contra el lavado de dinero en la era digital

A más de 30 años desde que se creó el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI), apenas podemos destacar algunos logros, señala Orbelin Pérez Flores.
jue 16 septiembre 2021 12:01 AM
Lavado de dinero en la era digital - lavado de dinero - digitalización
La lucha contra el lavado de dinero se está perdiendo, considera Orbelin Pérez Flores.

(Expansión) - Es un acierto de la política pública en México promover el fortalecimiento de los mecanismos de prevención de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo (PLD/CFT) a través de la profesionalización y certificación de quienes participan en esta lucha desde el sistema financiero y las actividades vulnerables. En este contexto, es pertinente volver a ver el bosque.

La lucha contra el lavado de dinero se está perdiendo. A más de 30 años desde que se creó el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI), apenas podemos destacar algunos logros: la tipificación del lavado de dinero como un delito del que derivan regulaciones secundarias confusas para su puesta en práctica; la consolidación del GAFI como organismo intergubernamental que mantiene la revisión constante de estándares y las rondas de evaluaciones mutuas y el consenso para aplicar un Enfoque Basado en Riesgo (EBR).

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El EBR es la recomendación número uno del GAFI y debe constituir un fundamento esencial para la asignación eficaz de recursos y la aplicación de las medidas basadas en riesgo en todas las recomendaciones del organismo. La recomendación, además, agrega que se debe exigir a las instituciones financieras y a las Actividades y Profesiones no Financieras Designadas (APNDF) que tomen medidas para evaluar y prevenir los riesgos de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo.

La industria financiera ha creado instrumentos para la evaluación de ese riesgo, tales como la autoevaluación aplicada por Enterprise-Wide Risk Assessment (EWRA), la evaluación de los productos a través de Product Risk Assesment (PRAM), las evaluaciones de países y jurisdicciones (Basel AML Index), entre otras.

Pese a estos esfuerzos, la industria tiene fallas estructurales que comprometen todo el régimen y podemos atribuir a dos aspectos cruciales: inconsistencia en la conceptualización del riesgo y fallas en la gobernanza.

La regulación actual sigue anclada a una concepción unidimensional del riesgo, basada en el Conocimiento del Cliente (KYC) como piedra angular para entenderlo y gestionarlo. Una nueva propuesta consiste en entender el riesgo desde una perspectiva holística, para evolucionar hacia el Conocimiento del Riesgo (KYR).

El KYR contempla dimensiones demográficas y cuantitativas del riesgo, y lo podemos medir a partir de su elemento más intuitivo: la transacción. Medir el riesgo de cada transacción con base en la interacción ponderada de los elementos que la conforman dotaría de las capacidades de reacción y adaptabilidad que exige el nuevo entorno de la economía digital. Esto es posible dado que cada entidad captura un conjunto de datos que forman la cadena de la transacción, en la cual encontramos la información de identidad del cliente, el producto o servicio, su origen y destino, los canales de envío, el monto, la moneda, la contraparte, entre otros.

Con estas posibilidades resulta ridículo enterarnos de que, en diversas latitudes del planeta, bancos grandes son llamados a comparecer ante tribunales porque fallaron en la debida diligencia de un cliente, omitieron enviar reportes de actividad sospechosa o fingieron ceguera mientras pasaban millones de dólares de origen ilícito por sus libros. Estos escándalos solo se entienden por fallas en la gobernanza al interior de la industria.

La Conferencia de Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo, en su Informe sobre la Economía Digital 2019, señala que “los datos son fundamentales para todas las tecnologías digitales de rápido crecimiento, como la analítica de datos, la inteligencia artificial, las cadenas de bloques, el internet de las cosas, la computación en la nube y todos los servicios basados en Internet”.

En efecto, las tecnologías digitales nos permiten construir evaluaciones y modelos de riesgo transaccionales basados en algoritmos de inteligencia artificial entrenados con big data, que ahora podemos procesar con ayuda del poder de la computación en la nube. Las economías de escala de este tipo de informática hacen plausible su uso por las pequeñas unidades económicas que antes no podían costear infraestructuras tecnológicas robustas.

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A la luz de las premisas anteriores, es imprescindible debatir algunos aspectos sustantivos de la regulación:

Sujetar la identificación del cliente solo a la verificación de listas y abandonar la idea de asignarles un nivel de riesgo previo a la realización de operaciones. A esta era le corresponde una identidad digital basada en biométricos, que contiene todos los datos para integrar expedientes simplificados.

Centrar nuestros esfuerzos en la creación de algoritmos y la recolección de big data. A través de algoritmos entrenados y capacidad computacional se pueden medir, con criterios objetivos, los comportamientos transaccionales inusuales.

Las reglas fijas de alerta de los sistemas de PLD/CFT mutarían por otras más dinámicas con capacidad para bloquear transacciones en tiempo real: este cambio potenciaría las capacidades de los equipos de análisis al descargar en procesos autómatas los avisos de primer nivel, dejando al criterio humano la revisión de los falsos positivos o falsos negativos. El sistema se vaciaría de reportes defensivos y contaría con insumos de alto valor agregado para una mejor inteligencia.

Los supervisores enfrentarían el desafío de desarrollar nuevas capacidades en el campo de la inteligencia artificial, con especialistas capaces de asegurarse de que los algoritmos de las entidades estén libres de sesgo que alteren sus resultados de riesgo.

Estas consideraciones, más las que nutran el debate, tenderían a apuntalar el régimen antilavado de dinero y combate el financiamiento al terrorismo.

Nota del editor: Orbelin Pérez Flores es economista con experiencia en ciencia de datos. Actualmente es Director de Análisis de Riesgos LD/FT y Sanciones en GPL Abogados, S.C. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente al autor.

Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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