La prevención del lavado de activos y del financiamiento al terrorismo (PLAFT) ya no se sostiene solo con reglas fijas y umbrales estáticos: el comportamiento transaccional es dinámico y los esquemas evolucionan. Por eso, los modelos avanzados —que combinan variables de cliente, de operaciones y fuentes externas— permiten detectar patrones inusuales con mucha mayor precisión que un enfoque puramente normativo.
El objetivo es identificar las operaciones y los perfiles cuyo comportamiento pueda ser origen o destino de lavado de activos, asignando a cada cliente un score de riesgo que define la intensidad del monitoreo.
El desafío
Construir un modelo de PLAFT efectivo implica resolver:
- Qué variables capturan realmente el riesgo: geografía y zonas de riesgo, nacionalidad, cambios de domicilio/teléfono, profesión, renta y patrimonio, condición de PEP o beneficiario final, tipo de producto y comportamiento transaccional.
- Cómo combinar y ponderar decenas de variables en un único score defendible y explicable ante el regulador.
- Cómo traducir las señales de alerta normativas (por ejemplo, la Guía de Señales de Alerta de LA/FT/FP) en variables medibles.
- Cómo segmentar clientes y operaciones en riesgo bajo, medio y alto para calibrar controles y monitoreo.
Qué contiene el documento
Nuestro documento presenta modelos avanzados para la detección de lavado de activos y financiamiento al terrorismo, e incluye:
- El modelo de riesgo de clientes: agregación de variables (personales, económicas, geográficas, de producto y transaccionales) hasta un score y una clasificación final de riesgo, con ponderadores obtenidos mediante el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y técnicas como PCA.
- El modelo de operaciones inusuales: construcción de variables a partir de las señales de alerta normativas y marcas específicas por producto (depósitos a plazo, créditos y líneas, cuentas vista y ahorro).
- El esquema de segmentación de riesgo (bajo, medio, alto) y el nivel de control y monitoreo asociado a cada uno.
Para quién es
Para áreas de cumplimiento, prevención de delitos, riesgo y analítica de bancos, cooperativas, fintechs y otras entidades obligadas que quieran modernizar su sistema de detección de operaciones inusuales.
Descarga el documento
El documento completo, con los diagramas de los modelos y el detalle de variables, está disponible en PDF más abajo.
En ARMMA Consulting diseñamos y validamos modelos de detección PLAFT y sistemas de monitoreo de operaciones inusuales. Si quieres conversar sobre tu caso, contáctanos.