DESAFÍOS ANTILAVADO
puede ser de ayuda determinar la población total de clientes codificados por cada sucursal. El
cuadro a continuación muestra un esquema simplificado de clientes por sucursal y por presentaciones de ROS:
SUCURSAL & UBICACIÓN
# DE
CLIENTES
# DE ROSs
% DE ROSs
ÍNDICE DE
ROS POR
CLIENTE
1–CENTRO
1,000,000
40%
1,000
50%
0.10%
2–CENTRO DE LA CIUDAD
500,000
20%
250
13%
0.05%
3–MARKET SQUARE
300,000
12%
50
3%
0.02%
4–NORESTE
200,000
8%
300
15%
0.15%
5–UNION STREET
TOTAL
% DE
CLIENTES
500,000
20%
400
20%
0.08%
2,500,000
100%
2,000
100%
0.08%
Una visión “macro” de este ejemplo de institución financiera muestra a las sucursales con un
índice de presentación de ROS desproporcionadamente alto (en comparación con el promedio)
y los clientes de estas sucursales en particular pueden tener un riesgo doméstico más elevado.
La sucursal #4 tiene el 8 por ciento de los clientes, pero el 15 por ciento de las presentaciones
De los ROSs.
Si sus informes de información gerencial clasifican las presentaciones de los ROSs más allá de los
casilleros estándares de “caracterización de actividad sospechosa” en el ROS (p.e., el caso de la
categoría que captura el tipo de transacción específica reportada), esas subcategorías deberían
estar completadas con resúmenes estadísticos. Continuando con las estadísticas del ejemplo anterior, una otra clasificación por sucursal sería: (consulte la tabla abajo)
Esta perspectiva de los ROSs por lugar de ubicación y diferentes categorías muestra los tipos
de transacciones que son frecuentes en las presentaciones de los ROSs. A partir de esa información los funcionarios de la UIF pueden identificar las áreas con desviaciones respecto del
promedio general del banco. En el ejemplo anterior, la Sucursal #4 tiene un porcentaje menor
de ROSs remitidos por personal de la sucursal, lo cual puede indicar que pueden necesitar más
entrenamiento en la identificación de actividad inusual de los clientes. En esa misma sucursal,
un elevado porcentaje de ROSs deriva de las transacciones en efectivo. La institución financiera podría considerar incrementar el análisis o la calificación del riesgo de los clientes de
esta sucursal que realizan determinadas clases de transacciones en efectivo. Los ROSs puede
ser más analizados para ver si provienen de un tipo de cliente común (ocupación/industria.
demografía, tipo de producto), y luego la UIF evalúa estas conclusiones para elaborar la mitigación del riesgo necesaria. Por ejemplo, la UIF elabora un reporte específico para identificar
conductas vinculadas con el dinero en efectivo por parte de los NRAs en determinadas sucursales o regiones.
Las instituciones financieras que no presentan muchos ROSs deberían evaluar las variables más
importantes dentro de los alertas de monitoreo de transacciones para identificar las posibles
correlaciones entre la geografía local y la actividad inusual. Los alertas brindarán un tamaño de
población más amplio para analizar y establecer una justificación estadísticamente
viable para incrementar la concientización
sobre un mayor riesgo sobre determinadas ciudades o localidades. Un ejercicio analítico a considerar es comparar la
disposición de alerta (p.e., “autorizado” o
“aumentado”) para los clientes que residen
en una HIDTA/HIFCA con aquellos que no
residen en esas áreas. Por ejemplo, si el 60
por ciento de sus clientes residen en un
área HIDTA y sus alertas tienen el mismo
porcentaje de “aumento” como el 40 por
ciento de los clientes que no pertenecen
a áreas que no son HIDTA, entonces eso
es una prueba respaldatoria de que, para
su base de clientes, la distinción HIDTA
no es una medida empírica de riesgo LSB/
ALD adicional.
La identificación del riesgo doméstico
basado en información anecdótica o en
designaciones amplias será de una utilidad
limitada para que la institución financiera
busque implementar un programa de riesgo
LSB/ALD operativamente eficiente. Las
iniciativas HIFCA y HIDTA son fundamentales para los esfuerzos de las autoridades
de control legal para reducir el tráfico de
drogas y no deberían ser ignorados al determinar el riesgo doméstico. Por ejemplo,
si un banco está planeando una adquisición dentro de un estado completamente
nuevo, debería existir un entendimiento
del posible riesgo operativo “macro” que
puede estar heredando. Sin embargo, las
instituciones buscan indicadores precisos y
sujetos “practicables” de rie ͝