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Antecedente
El 29 de mayo del 2020, la Superintendencia de Bancos del Ecuador emitió la Resolución SB-2020-0550 que dentro de la “Gestión y Administración de riesgos” incluye el capítulo VI sobre la ”NORMA DE CONTROL PARA LA ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO DE LAVADO DE ACTIVOS Y FINANCIAMIENTO DE DELITOS COMO EL TERRORISMO”.
Las disposiciones contenidas en la presente norma serán implementadas por las entidades controladas en un plazo no mayor a seis (6) meses, para lo cual deben definir un plan y cronograma de implementación que, previa aprobación del directorio o del organismo que haga sus veces, de la entidad será remitido a la Superintendencia de Bancos en un plazo máximo de un (1) mes. Los plazos señalados se contarán a partir de la fecha de expedición de esta norma de control.
Risk Discovery solution AML
Las pérdidas por fraude y el crecimiento de falso positivo son las principales dificultades que tienen las instituciones financieras para la prevención de lavado de activos.
Nuestra solución Risk Discovery Solution – Anti-Money Laundering (RDS – AML), reduce el riesgo a través de Modelos Estadísticos basados en Machine Learning para la segmentación de clientes y perfil transaccional.
Requerimiento Tecnológico
ARTÍCULO 4.- Administración de riesgos de lavado de activos.
La ARLAFDT debe permitir la generación, como mínimo, de los siguientes productos:
ARTICULO 15.- Infraestructura tecnológica.
Las entidades controladas deben disponer de la tecnología y los sistemas informáticos necesarios, seguros, confiables y oportunos que garanticen una adecuada administración y control de las etapas y elementos del riesgo de lavado de activos y del financiamiento de delitos, como el terrorismo
Productos Requeridos
Nuestro módulo de administración de riegos de lavados, permite la a) identificación, b) medición a partir de su probabilidad y su impacto basado en diferentes criterios de los riesgos asociados, c) control mediante una metodología avanzada; y su d) monitoreo a través de:
- Matriz de riesgos
- Mapa de calor (probabilidad vs impacto), histórico y comparativo
- Indicadores & Dashboard, Reportes
- Plan de Acción
Nuestro módulo permite un análisis de perfil de comportamiento del cliente basado en sus características propias, y el perfil transaccional del cliente por medio de modelos estadísticos e índices financieros, que a través de nuestra tecnología de Machine Learning permite reducir de manera significativa los falsos positivos
Segmentación de mercado
Por medio de modelos estadísticos personalizados a cada entidad se segmenta las características homogéneas y heterogéneas de los clientes basado en variables de ingresos, ventas, etc. y macroeconómicas consumidas por nuestro servicio on cloud.
Con la segmentación se puede determinar las características usuales de las transacciones que se desarrollan y compararlas con aquellas que realicen los clientes, a efectos de detectar las operaciones inusuales
Inusuales e injustificadas
Con la segmentación y perfil transaccional desarrollados con modelos estadísticos aplicando Machine Learning, se determina las operaciones inusuales e injustificadas, generar reportes, señales de alertas; con ello abrir un Caso de Seguimiento.
Además cuenta con reportería basado en Business Intelligence, Dashboards, Indicadores
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