Con SupTech (supervisión tecnológica), la Comisión Nacional Bancaria y de Valores recopila y valida big data de las entidades del sistema financiero para detectar elementos de riesgo y prevenir lavado de dinero. Sin embargo, en materia de combate a este delito faltan sentencias condenatorias, expusieron funcionarios del órgano de la Secretaría de Hacienda.
Ciudad de México, 24 de noviembre (SinEmbargo).– La Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) opera una plataforma piloto con el modelo SupTech (supervisión tecnológica) para recopilar y analizar millones de datos sobre los clientes y las operaciones en el sistema financiero para detectar factores de riesgos para prevenir fraude o lavado de dinero a través de machine learning.
«Esa plataforma ya está hoy en operación. La conectamos cuando llegamos a visita en las supervisiones ordinarias y hacemos un copy-paste conectándola a la máquina. La máquina nos da resultados y después contrastamos los resultados de los auditores-inspectores. Si nos dice que hay una diferencia abismal, nos falta por calibrar todavía. Estamos en ese proceso de prueba», compartió Sandro García Rojas Castillo, Vicepresidente de Supervisión de Procesos Preventivos de la CNBV, durante el foro sobre desarrollo social y tecnológico realizado por la consultoría GMC 360 focalizada en prevención de lavado de dinero.
García Rojas ejemplificó con un banco que tenga 20 millones de clientes. Como órgano de la Secretaría de Hacienda que debe supervisar entidades del sistema financiero, debe analizar y validar apellidos, sucursales y números de cuenta para detectar operaciones inusuales.
«Las bases de datos son enormes, tenemos que sacar una muestra. No hay máquina que pueda procesar 20 millones. Necesitas un analizador de big data y eso francamente no lo tiene ni Obama. Tuvimos que diseñarlo», planteó.
La plataforma de la CNBV, luego de analizar y almacenar big data, identifica de manera más fácil y rápido los factores de riesgo a través del machine learning, por ejemplo, aperturas de cuentas con operaciones remotas que sacan dinero en efectivo y no vuelven a ser utilizadas.
«Identificar factores de riesgo es un factor bien complejo. Qué es riesgo para quién. Hay algunos elementos naturales de riesgo, pero el entendimiento de los riesgos es quizás una de las tareas donde más énfasis vamos a poner en esta administración», dijo el Vicepresidente de Supervisión de Procesos Preventivos. «¿Estamos todos percibiendo los mismos riegos?, ¿ya nos dimos cuenta del país en donde vivimos?».
La plataforma con modelo SupTech está en fase piloto desde septiembre rumbo a 45 procesos de conciliación.
«Vamos a usar tableros para leer esa información con zonas geográficas, tipo de clientes y tipo de operaciones de mayor riesgo. La máquina va aprendiendo, va siendo predictiva y es mucho más fácil llegar a conclusiones sobre corrupción», dijo.
De acuerdo con la CNBV, entre los factores de riesgo para detectar operaciones con recursos de procedencia ilícita en el sistema financiero resaltan el ocultamiento de origen e identidad del propietario real de los recursos, uso de familiares o cercanos como destinatarios de los recursos y acciones, comportamiento atípico como alto uso de efectivo o no retiro de cuenta de nómina, y el uso de empresas fachada.
«RESBALAMOS» EN SANCIONES POR LAVADO
Mientras el Sistema Nacional Anticorrupción (SNA) sigue en su etapa de implementación, el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) en su informe de enero de 2018 resaltó a México «la falta de procesos judiciales, sanciones y confiscación de activos provenientes de lavado de dinero», además de las recomendar el fortalecimiento de la supervisión de actividades vulnerables e impulsar las guías sobre factores de riesgo y delitos como lavado de dinero.
«Nos cayó GAFI con una evaluación, como una visita de inspección para ver qué tan bien estábamos haciéndolo. Y fue un parteaguas de lo que viene», planteó Omar Torres, director adjunto en Prevención de Lavado de Dinero de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV).
Casi dos años después, «en un tema de prevención –no de combate– tenemos muchas cosas por mejorar, pero el camino lo tenemos bien trazado y así está reconocido por el propio GAFI».
Sobre la ausencia de procesos judiciales, Torres expuso que el problema no es iniciar la carpeta de investigación por lavado de dinero, sino tener una estadística sobre cuántas sentencias condenatorias hay por esos delitos.
«Ahí es donde nosotros resbalamos como país, y donde tenemos que hacer un ajuste nosotros en nuestro sistema no de prevención, pero sí de combate porque ahí ya se materializó el lavado; y así lo reconoce GAFI en su reporte», afirmó el director adjunto en PLD.
Adelantó que «en breve» la Unidad de Inteligencia Financiera (UIF) de la Secretaría de Hacienda emitirá la Evaluación Nacional de Riesgos 2019 para contrastar los avances con respecto a la Evaluación Nacional de Riesgos de 2016.
Torres destacó que ha aumentado la comunicación entre la UIF y la Fiscalía General de la República, y se están aprovechando nuevas tecnologías para detección de patrones irregulares en transacciones de clientes para identificar operaciones inusuales y contar con controles efectivos, como el modelo SupTech y RegTech (regulación tecnológica).
Además, la CNBV ha emitido una guía informativa para las entidades financieras sobre prevención de corrupción y terrorismo –sin sanciones ni implementación obligatoria– para evitarse procesos legislativos en el Congreso. Aunque, agregó, en algún momento será norma.
De acuerdo con el Banco de Pagos Internacionales (BIS), algunos países han implementado la Suptech para análisis de mala conducta (lavado de dinero, financiamiento al terrorismo, venta indebida y fraude), informes y gestión de datos.
«La CNBV está experimentando con una herramienta que marca nombres y compañías seleccionadas de noticias relacionadas con esquemas de lavado de dinero, y los vincula con otras fuentes de datos, tanto estructurados como otras», destaca.
