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02/12/2015

Blanqueo de capitales y fraude, el lado oscuro de la financiación al comercio

Blanqueo de capitales y fraude, el lado oscuro de la financiación al comercio

Alexon Bell
Director de Soluciones de Cumplimiento Regulatorio de SAS Fraud & Financial Crime

La financiación al comercio es fundamental para la economía internacional. De hecho, la Organización Mundial de Comercio (OMC) calcula que entre el 80 y el 90 % del comercio mundial depende de ella. Resulta, por lo tanto, esencial que los procesos sean eficaces y que estén protegidos frente a los defraudadores y a aquellos quienes desean blanquear capitales. Actualmente, los organismos están implementando avanzadas soluciones de gestión y análisis de datos para hacer frente a estas amenazas. Pero el problema es tan grave que, si se pretende controlar, es preciso acelerar la implantación de dichas soluciones.

Si se producen fraudes en la financiación al comercio, se pueden generar pérdidas de millones de dólares. Los defraudadores y estafadores se sienten atraídos por las cuantiosas sumas que se mueven. Los blanqueadores de dinero, por la capacidad de ocultar y disimular sus actividades delictivas con pocas posibilidades de ser descubiertos. Ambos tipos de delincuentes se centran en la fragilidad de los procesos de control humanos, en los procesos manuales y los documentos en papel. Esto, combinado con la complejidad del propio comercio, los distintos idiomas empleados y la multitud de organizaciones implicadas, proporciona a los delincuentes el entorno que necesitan para llevar a cabo sus fraudes y los delitos de blanqueo de capitales.

Leer: ¿Evolución o revolución? La madurez de los controles anti blanqueo de capitales

Cada vez entendemos mejor el problema pero no se encuentra la solución para abordarlo; algo que no resulta sorprendente, dada la amplia variedad de fraudes en la financiación al comercio existentes hoy en día. Una de las tipologías más importantes y habituales es la de la doble financiación. Esto implica la colaboración de organizaciones de importación y exportación, ya sea para crear ventas falsas a fin de obtener crédito, o bien para «dar el golpe» y recibir ambos financiación para el mismo negocio y, posteriormente, desaparecer.

Otras técnicas habituales son las cuentas falsas, las estructuras organizativas opacas que disimulan los riesgos o las estructuras de propiedad compartida. En términos de blanqueo de dinero, el enfoque típico suele ser la facturación por debajo o por encima del importe real, la expedición de más o de menos carga de la estipulada o, simplemente, el envío de contenedores vacíos y su uso como medio para transferir fondos.

Para hacer frente al fraude y al blanqueo de capitales asociados con la financiación al comercio, las autoridades deben procesar enormes volúmenes de datos, la mayoría de ellos sin estructurar y no integrados con otra información. El problema se agrava por la necesidad de analizar de forma pormenorizada la cantidad de bienes de cada contenedor, así como las rutas y los tiempos empleados.

Al mismo tiempo, la calidad de los datos en el entorno de financiación al comercio suele ser mediocre. Como resultado, la mayoría de las organizaciones luchan por tener una imagen completa de las operaciones en el país, dejando de lado la perspectiva global que se necesita para comprender el alcance de la exposición a la que se enfrenta la organización en materia de fraude y blanqueo de dinero.

Históricamente, las dificultades existentes para enfrentarse al fraude y al blanqueo de capitales han sido tales que muy pocas organizaciones les han hecho frente de forma eficaz. ¿Pero, cómo podemos mejorar? El primer paso consiste en aplicar las más avanzadas soluciones de gestión y limpieza de datos existentes a fin de generar una visión global de toda la información relevante. Inicialmente, se trata de un proceso de exploración y descubrimiento; pero cuando se hayan recopilado los datos, será fundamental aplicar métodos avanzados para mejorar la calidad de la información. Los proveedores de soluciones cuentan con herramientas que pueden ayudar en este proceso, pero que no son suficientes por sí mismas. También es preciso que los bancos asuman e implementen programas para recopilar datos de mejor calidad.

Las entidades deben adoptar una postura más pragmática. No deben esperar a obtener datos perfectos. Deben trabajar con lo que tienen y usar diversas técnicas para mejorar sus controles de calidad de los datos y añadir más cuando haya nuevas fuentes de datos disponibles para analizar.

Leer: Desarrollo de modelos de segmentación de escenarios y detección de anomalías

Las organizaciones deben apoyarse en la tecnología para poner en marcha sus programas de cumplimiento regulatorio y lucha contra el fraude, incluidas técnicas de visualización para identificar patrones, anomalías y casos atípicos. El blanqueo de capitales y el fraude se basan en el engaño. Por lo tanto, para hacerles frente de forma eficaz, las empresas deben añadir en sus proyectos fuentes de datos de terceros para obtener una visión completa de lo que ocurre y ejecutar un análisis multidimensional de sus datos. En este contexto, vincular los datos con construcciones, barcos, puertos, bienes, empresas, directores, propietarios, etc. del mundo real ayuda a desmitificar los problemas y proporciona información comercial útil que se pueda reutilizar.

Una vez que comprendan “el aspecto que tienen sus datos”, podrán comenzar a controlarlos y analizarlos. Esta es la mejor forma de tener un sistema de control global que permita conectar todos los datos internos de la organización y todo los datos de terceros, garantizando así una cobertura contra riesgos sólida y coherente. Una best practice sería focalizarse en las distintas etapas de los ciclos de supervisión y control, pudiendo añadir más información contextual si fuera necesario. Todo ello, dentro de una plataforma capaz de ingerir y procesar esta información adicional de forma eficaz.

En este tipo de escenario, soluciones como el análisis del Big Data sobre Hadoop, combinadas con soluciones de análisis de alto rendimiento (HPA), son indispensables. Las nuevas funcionalidades, como la exploración dinámica de datos, ayudan a los investigadores a analizar e identificar las amenazadas. Al mismo tiempo, los científicos de datos pueden mejorar la calidad de la detección del fraude mediante el uso de análisis híbridos: incorporando reglas de negocio y búsquedas en bases de datos para detectar la actividad delictiva que se sabe que se ha producido. Posteriormente, pueden incorporar técnicas de detección de anomalías, minería de textos, análisis avanzado y análisis de redes para identificar infracciones anteriormente desconocidas o complejas y para determinar los vínculos entre los defraudadores y los blanqueadores de dinero.

Con estas nuevas tecnologías, es más fácil controlar grandes volúmenes de alertas, ya que es posible realizar análisis más contextualizados. Esto permite un enfoque de alertas multicapa y la aplicación de técnicas más avanzadas en clientes de mayor riesgo y en escenarios donde son más frecuentes los falsos positivos. Esto, a su vez, ayuda a gestionar el volumen de alertas y a aplicar un enfoque eficaz basado en los riesgos.

Descubrir el webinar: LCB-FT: cómo optimizar los modelos de lucha contra el blanqueo de capitales.

En su conjunto, todas estas capacidades permiten a los equipos encargados del cumplimiento regulatorio detectar comportamientos sospechosos o atípicos en la forma de hacer negocio; emprender acciones para prevenir el fraude en la financiación al comercio y el blanqueo de capitales y, en última instancia, llevar a los delincuentes ante la justicia.

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