SOLUCIONES PRÁCTICAS
VALIDACIÓN Y GESTIÓN DE RIESGO DEL MODELO DE ALD:
Introducción a las
mejores prácticas
L
os modelos del antilavado de dinero (ALD) históricamente se basaron en componentes
cualitativos de expertos. Hoy en día, estos modelos todavía dependen de la opinión de
expertos, pero se juntan a algoritmos de puntuación más sofisticados y tienen otros componentes derivados cuantitativamente, como segmentos y umbrales. El aumento de la sofisticación de
las técnicas de modelado y la aplicación más amplia de modelos, sin duda, han jugado un papel clave
en el rápido crecimiento de la industria del ALD. A medida que aumenta el rigor cuantitativo en estos
modelos de ALD, los organismos reguladores involucran a especialistas analíticos y estadísticos en
sus exámenes y revisiones de ALD. Los modelos de ALD deben seguir la guía del Boletín OCC 2011-12,
que describe los elementos de un programa sólido para gestionar eficazmente el modelo del riesgo,
a saber, la necesidad de revisiones independientes y validaciones de modelos. Al mismo tiempo, la
adopción generalizada de estos escenarios de ALD y de tipologías que se consideran modelos han
introducido nuevos retos de gestión de riesgos. Dicho simplemente, ¿cómo sabemos que nuestros
modelos de ALD están funcionando según lo previsto?
En toda la industria, apreciamos las posibles mejoras que podrían resultar de una mayor colaboración entre los líderes de la industria, investigadores académicos y reguladores. Dadas las implicaciones de reputación asociadas a la precisión y la eficacia de los modelos de ALD, las cuestiones
relativas a la validación de modelos son de interés evidente para la industria. Modelos equivocados o
erróneos pueden conducir a revisiones caras o a otras multas regulatorias. Los temas tratados en este
documento tienen como objetivo proporcionar aclaraciones y sugerencias específicas para mejorar
el proceso de validación del modelo de ALD.
Definir el entorno de modelo
Al aproximarse al modelo de la gestión de riesgo de ALD, la primera actividad es definir la población
de escenarios, tipologías y metodologías de ALD utilizados en el entorno de monitoreo de transacciones de las instituciones financieras (IF). Al tener un inventario completo de todos los escenarios, tipologías y metodologías dentro del entorno del ALD, el practicante del modelo del riesgo
entonces evaluará cada escenario en relación con la definición de un modelo. Los modelos se definen
por el Boletín OCC 2011-12 como un método cuantitativo, sistema o aproximación que aplica las
teorías, técnicas y supuestos para procesar los datos de entrada en las estimaciones cuantitativas
estadísticas, económicas, financieras o matemáticas. En el mundo del ALD, esta definición se aplica
a los modelos de monitoreo de transacciones:
1. el uso de más de una cadena de declaraciones (si/entonces); y
2. el uso de rigor y metodologías cuantitativos para optimizar los umbrales, pruebas puntuables,
segmentaciones y llevando a cabo análisis de por arriba/por debajo de la línea.
Los modelos de ALD incluyen productos de proveedores de monitoreo de transacciones de software,
grandes sistemas de monitoreo de transacciones de cosecha propia, modelos de evaluación del riesgo
del cliente (si tienen un componente cuantitativo de puntuación) y modelos de calificación del riesgo
de alerta (de nuevo, si tienen un componente cuantitativo de puntuación). Un producto de monitoreo
de transacciones, en su forma más básica, no es un modelo. Sin embargo, cuando se encuentran
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ACAMS TODAY | SEPTIEMBRE–NOVIEMBRE 2014 | ACAMS.ORG | ACAMSTODAY.ORG
en producción y junto con metodologías de
optimización y delineaciones de segmentación
rigurosas, este rigor cuantitativo añadido es lo
que clasifica la totalidad del producto como un
modelo.
Además, las metodologías individuales son
elegibles, y generalmente son consideradas
modelos debido a su naturaleza cuantitativa.
Las metodologías de ejemplo incluyen las
utilizadas para definir el proceso de optimización de los umbrales, anotando eventos,
producción de segmentaciones y conducción
de análisis por arriba/por debajo de la línea.
Controles de clasificación
y de modelo
Una vez que se han determinado los modelos, el
profesional de riesgo debe usar un proceso de
clasificación/escalonamiento para categorizar
los modelos en niveles de riesgo, con el fin de
establecer controles apropiados en correlación
con el riesgo que cada modelo representa. La
mayoría de los IF tienen un grupo de gobierno
modelo que c \