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Premio del Artículo del Año de ACAMS Today
Dra. Kristin Milchanowski, CAMS
Dra. Kristin Milchanowski, directora ejecutiva de Morgan Stanley, lidera el grupo
Global Quantitative Analytics dentro de la organización de delitos financieros.
Milchanowski y su equipo de científicos de datos son los responsables de la ejecu-
ción de los esfuerzos de segmentación, puesta a punto/optimización y la realización
de análisis para el antilavado de dinero (ALD), la Oficina de Control de Activos
Extranjeros y sanciones, conozca a su cliente, diligencia debida, lucha contra la
corrupción, y la unidad de inteligencia financiera. Milchanowski tiene experiencia
internacional de liderazgo en más de 20 países y ha realizado análisis de las finanzas
de redes ilícitas, en conjunto con gobiernos e instituciones financieras en Asia,
Oriente Medio, África del Norte y Europa. Ella tiene experiencia en el campo de
gestión del modelo de riesgo de extremo a extremo, incluyendo el desarrollo del
modelo eficaz, implementación, uso y validación. La experiencia de modelo de riesgo
de Milchanowski abarca la validación de tesorería y el riesgo de mercado, modelos
econométricos, estrategia corporativa y desarrollo de negocios. Integrando más de 30
instituciones financieras en todo el mundo, Milchanowski conduce un foro mensual
de pares en las técnicas de optimización y modelo del riesgo.
ACAMS Today: Felicitaciones por ganar el Premio
del Articulo del Año de ACAMS Today. ¿Qué la
inspiró a escribir sobre el tema de la validación de
la gestión de modelo de riesgos de ALD? AT: Usted tiene un poco de experiencia
internacional en el análisis de las finanzas de las
redes ilícitas en todo el mundo, ¿qué similitudes ha
encontrado a través de todas las fronteras?
Kristin Milchanowski: Al parecer de la noche a la mañana, se
esperaba que las instituciones clasificaran sus sistemas de monitoreo
de transacciones de ALD como modelos y se adhirieran a la orienta-
ción de supervisión que era difícil de aplicar a nuestros sistemas de
decisión basados en reglas simples. Queríamos una referencia frente
a cómo se adhieren al espíritu de la orientación en el espacio de los
delitos financieros, creando un consenso para ayudar a otras empresas
del sector a avanzar en sus esfuerzos de gestión de modelo de riesgos. KM: Un tema común clave es el acceso a un grupo sapiente de
facilitadores profesionales de finanzas ilícitas en centros bancarios
offshore, incluidos abogados y banqueros que tapan la transferencia
del dinero. Análisis cuantitativos avanzados pueden identificar proac-
tivamente estas redes de facilitación con el objetivo de anticiparse
y detener las transacciones antes de que entren en los principales
centros financieros.
AT: En su empresa usted es responsable de la
realización del análisis de big data para una amplia
gama de áreas, tales como el lavado de dinero,
las sanciones, la anti-corrupción y demás, ¿a qué
desafíos se enfrentan las instituciones al utilizar
big data?
KM: Big data es un tema tan caliente. El principal desafío es, literal-
mente, la financiación y construcción del medio ambiente. Agradezco
a mi equipo de cumplimiento de TI por asumir el desafío. La ejecución
de los análisis es un paso más fácil, pero con el reto añadido de tratar
con Terabytes (1 millón x 1 millón de bytes) de datos. Mi mayor suge-
rencia es entender a fondo el resultado deseado y formular un plan
analítico claro para lograr ese resultado. Una parte importante del
plan es entender dónde hay lagunas de calidad de datos. Siempre que
sea posible, hacer el análisis en una escala más pequeña, de modo
que usted pueda probar las consultas y entender la salida antes de su
aplicación a mayor escala.
AT: ¿Algún consejo para futuros autores?
KM: Haga que la escritura sea un objetivo y arme el tiempo para
escribir. Si bien todos enfrentamos el desafío de nuestras responsabi-
lidades del día a día, el sector financiero valoraría su contribución y
liderazgo de pensamiento sobre la manera de seguir haciendo avanzar
nuestro campo.
AT: ¿Puede compartir una predicción para los
profesionales de la prevención/delincuencia
financiera de ALD para 2016?
KM: Los equipos de analíticas utilizarán análisis contextuales y de
texto predictivos para resolver muchos de los casos de ALD/delitos
financieros. Los beneficios de tener un equipo de análisis se extiende
a otras disciplinas como legales y de cumplimiento (por ejemplo, la
vigilancia, las pruebas, la vigilancia del comercio, contratos y litigios).
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