SARLAFT:
¿Ciencia o Arte?
11 lecciones como fruto de la
consultoría
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
Metodologías
26
Detección
16
Segmentación
Monitoreo
16
16
Consolidar
13
Consolidación electrónica
Parámetros
7
7
Indicadores
Cuantitativo
Cualitativo
Tecnológico
Reconocido valor técnico
Modelos
Señales de alerta
Razones objetivas
Criterios objetivos
Prospectivamente
Homogeneidad
Heterogeneidad
Variables relevantes
Razones financieras
Razonable
Lección # 1
ROMA
no se hizo en un día
Una gran idea, pero…
R*=P x I
Lección # 2
Medir es difícil…
decidir lo es aún
más
DMG
Madoff
Se les olvidó una formulita
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
(Modelo de Fijación de precios de activos de capital)
Lección # 3
Matemáticas
para pensar mejor
¿Dónde está la bolita?
¿Dónde está la bolita?
Número de domicilios en Lista OFAC por departamento
2,500
2,072
2,000
1,500
985
1,000
OFAC
500
264
48
24
RISARALDA
SANTANDER
0
VALLE
BOGOTÁ
ANTIOQUIA
Bienes incautados por departamento (1989-2008*)
20,000
18,000
17,729
16,000
14,000
12,295
12,000
10,000
8,000
6,000
DNE
4,665
4,000
2,000
1,208
1,241
RISARALDA
SANTANDER
0
VALLE
BOGOTÁ
ANTIOQUIA
Número de ROS por departamento (1999-2008*)
30,000
25,000
25,046
23,551
20,000
15,000
11,800
ROS
9,792
10,000
5,000
1,473
0
VALLE
BOGOTÁ
ANTIOQUIA RISARALDA SANTANDER
RELACIÓN NÚMERO DE ROS, BIENES INCAUTADOS Y NÚMERO DE
DOMICILIOS EN LISTA OFAC POR DEPARTAMENTO
25,000
VALLE 2.072
Número de ROS
20,000
15,000
BOGOTÁ 985
10,000
5,000
ANTIOQUIA 264
SANTANDER 24
0
0
5,000
RISARALDA 48
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
Bienes Incautados
Valle
Bogotá
Antioquia
Risaralda
Santander
OFAC
1
2
3
4
5
DNE
1
2
3
4
5*
ROS
2
1
3
4
5
Lección # 4
Datos
casi no hay
Lavado (FT) no es…
•
•
•
•
•
Sanciones de la Superfinanciera
Señales de alerta
Inusualidades
ROS
Denuncias
2. KYR
La segmentación
Total
Uno
Dos
Tres
Frank, Mass, Wind, Wedel y Kamakura
1.
2.
3.
4.
Facilmente identificables y mesurables
Sustanciales
Estables
Diferenciados
Criterio de máxima homogeneidad
Cuatro Clientes
Cuatro Clientes
Cuatro Clientes
¿Cómo segmento?
¿Cómo segmento?
Cuatro Clientes
Opción 1: Riesgo
Riesgo
Alto Riesgo
Bajo Riesgo
Cuatro Clientes
Opción 2: Detección
Transacciones
Alta transaccionalidad
Baja transaccionalidad
Pero las cosas no son tan simples…
Lección # 4
Segmentaciones
Multi-propósito y
Múltiples segmentaciones
TEST de Detección
α
Falso Positivo
β
Falso Negativo
Reportar No
Lavadores
No Reportar
Lavadores
Lección # 5
Certeza
no existe
1. Scoring
2. Escenarios
3. Visualización
4. Reglas
5. Segmentación
6. Perfiles
7. Listas
8. Vínculos aparentes
9. Vínculos no aparentes
10. Verificación
11. Indicadores
12. Inteligencia analítica
Detección por segmentación
Segmento 1
Octubre 2008
Segmento 3
Marzo 2009
CLIENTES CON EDADES ATÍPICAS
Clientes de
más de 100
años?
Clientes
Bebés ?
Lección # 6
No se case
con una sola técnica
Predicción
• KYC
• Histórico
• Pares / Similares
•Modelos financieros
Sociodemograficas
Transaccionales
Predicción de Variables
Modelos:
• Empleados
• Oficiales
• Empresas
• Sectores
KYC
Perfil
Transaccional
T
Modelo de predicción LAFT
Ingresos
Modelo de predicción LAFT
Activos
Activos
Modelo de predicción LAFT
Activos
Apalancamiento
+ Probabilidad de acierto
Lección # 7
Predicción
…pero saque paraguas
Des/Agregación
R=57
R=57.34
Lección # 8
Precisión
no pida tanto
R=5
STOP
R=5
OJO
GO
Calculo de la Función de Riesgo
Basado en Impacto y Probabilidad
Productos
Canales
Jurisdicciones
Clientes
Entidad
OJO
Negocios
STOP
GO
Distribución de la Probabilidad de un
Riesgo en un Factor de Riesgo
Criterios objetivos y subjetivos
Ingresos
Gastos
Escenarios
Indicadores
Procesos
Modelos
Indicadores
SARLAFT
Ingresos
Volumen
Activos
Transacciones
Empleados
Eventos de Riesgo
Factores de riesgo
OJO
E
Políticas
Procedimientos
Dispositivos
E´
Lección # 9
Desagregar
para gestionar
(detectar)
TEST de Análisis
Graficos explicativos
1996
1998
Probabilidad individual: 1 en 8.500
Culpable
Inocente
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/s
allyclark/MEN02.html
Eventos
independientes
Eventos
dependientes
1 en 73 millones
1 en 130.000
Lección # 10
Peligro
de las estadísticas
mal empleadas
Lección # 11
No confunda
riesgo con detección
Historia
1494
Luca Paccioli
SFC
2007
Historia
1564
Galileo
SFC
2008
Galileo
•Instrumentos
•Modelos
•Datos
Historia
1738
Bernoulli
HOY
¿Dónde está la bolita?
¡Gracias!
[email protected]
Descargar

Sarlaft Ciencia o Arte