El perfil financiero: una estrategia para detectar el lavado de activos
Palabras clave:
lavado de activos, procedencia sospechosa, protección a la economía, cliente, tipo penalResumen
Este artículo describe cómo las entidades financieras y otros sectores económicos generan perfiles de clientes como una herramienta para prevenir y detectar el lavado de activos. El proceso consiste en recopilar información de de los clientes y sus movimientos financieros para establecer perfiles, que acompañado de las características de cada transacción y de acuerdo a lo que se espera de cada uno de los grupos de clientes, se hace una comparación entre las transacciones reales con las normales.
Estos mecanismos se fundamentan en herramientas estadísticas y de minería de datos que permiten predecir el comportamiento de los clientes conociendo sus características socioeconómicas y demográficas.
La detección de operaciones inusuales no es suficiente para prevenir y detectar el lavado de activos, pues es necesario iniciar una fase de investigación de tipo científico que incluya las hipótesis de las entidades financieras, ya que tienen un papel destacado en la determinación de las acciones a seguir.
Desde el punto de vista tecnológico, las herramientas que apoyan esta labor pueden dividirse en dos grupos, según su funcionalidad principal: generación de conocimiento y generación de alertas.
Descargas
Citas
Dorrington P. (2003). Detecting & Eliminating the Risk of Fraud. Head of Fraud Solutions. UK & Ireland.
Florida International Bankers Association (2007). Manual de Inspección de Antilavado de Dinero / Ley de Secreto Bancario.
Mena Jesús. (2003). Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. Newton, MA: ButterworthHeinemann.
Merchán Gutiérrez, L. (2008). SARLAFT práctico: Guía para la gestión del riesgo de lavado de activos y financiación del terrorismo, Bogotá, D.C.
Picón. Varela, E. & Levy (2004). Segmentación de mercados: aspectos estratégicos y metodológicos. Madrid: Prentice Hall.
Santamaría Ruiz, W. Técnicas de minería de datos aplicadas en la detección de fraude: estado del arte. Bogotá, D. C.: Universidad Nacional de Colombia
United State Congress (1995). Office of Technology Assesment. Information Technologies for Control of Money Laundering. OTA-ITC- 630. Washington, DC: US Government Printing Office. República de Colombia, Corte Constitucional. (2005). Sentencia C-851. Bogotá, D.C.: Magistrado Manuel José Espinosa.
República de Colombia, Superintendencia Financiera. (2008). Circular 026. Bogotá, D.C. República de Colombia, Unidad Administrativa Especial de Información Análisis Financiero. (2005). Señales de Alerta. Bogotá, D.C.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Revista Criminalidad
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Licencia creative commons CC BY NC ND https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/
