SOLUCIONES PRÁCTICAS
ADELANTANDO LOS PROGRAMAS DE ALD MIENTRAS SE ADOPTA TECNOLOGÍA NUEVA
Como líderes en el campo de antilavado de dinero
( ALD), cada día tenemos la tarea de proteger a nuestros clientes y nuestras empresas de las amenazas cada vez más frecuentes y sofisticadas de los malos actores.
A medida que miramos hacia adelante, la tecnología en rápida evolución puede proporcionar la mayor oportunidad en la historia para avanzar en los programas progresivos de ALD. Ya sea aumentando los procesos de investigación con big data rápida o aprovechando el poder del aprendizaje automático o la automatización de procesos robóticos para identificar amenazas, las oportunidades pueden sentirse interminables y desalentadoras.
Por ejemplo, tradicionalmente, las tiendas de ALD han dependido de plataformas de software de terceros que se actualizan regularmente. Después del lanzamiento inicial, el entrenamiento era mínimo solamente en las características actualizadas. Ahora, ese paisaje está empezando a cambiar rápidamente. Las organizaciones de ALD están creando sus propios sistemas de software que se actualizan con mucha mayor frecuencia o aprovechan múltiples plataformas de terceros( todas las cuales se actualizan más frecuentemente para mantenerse al día y demandar mucho más tiempo de formación de investigadores). Estos cambios están comenzando a afectar fundamentalmente cómo un investigador pasa su tiempo, cambiándolo a potencialmente diferentes habilidades necesarias para digerir la información. Si bien todo esto es bueno, es muy perjudicial para el individuo promedio que trata de mantenerse al tanto de las novedades.
Otro ejemplo es la preocupación por la sobrecarga de información. La capacidad de aprovechar muchos más datos por medio del software está explotando, por lo que el investigador está viendo cada vez más datos con la complejidad potencial asociada. Sin embargo, esto también puede conducir a la“ parálisis de análisis”, donde el investigador puede quedarse atorado por toda la información que toma mucho más tiempo y podría no mejorar la investigación. Con el ritmo de cambio de software y la explosión de datos, el investigador medio está siendo inundado con el cambio.
Como resultado, los gerentes quedan haciendo equilibrio por la tensión entre cumplir los retos prácticos cotidianos de nuestra industria y la necesidad de transformar la manera en que su equipo trabaja
48 ACAMS TODAY | JUNIO – AGOSTO 2017 | ESPANOL. ACAMS. ORG | ACAMSTODAY. ORG