Ciencia Costa Rica , Costa Rica, Jueves, 13 de octubre de 2016 a las 16:33

Crean una aplicación que permite a los bancos detectar clientes sospechosos de lavado de dinero

Utilizando Big Data las entidades financieras podrá precisar sus investigaciones

UCR/DICYT Los bancos y otras entidades financieras tienen hoy en día departamentos especializados para investigar a sus clientes y así detectar si poseen algún vínculo con el terrorismo y otros delitos y si sus cuentas sirven para financiar esta actividad.

 

Una de las herramientas para detectar estas relaciones entre clientes y blanqueo de capitales es la búsqueda en los diarios digitales.

 

Por esta razón el estudiante de la maestría en Estadística de la Universidad de Costa Rica Felipe Jiménez Leandro, creó una aplicación que automatiza estas búsquedas y cuya innovación recientemente obtuvo el premio al mejor estudio presentado en el VI Concurso de monografía en materia de prevención del lavado de activos en el financiamiento del terrorismo, otorgado por la Federación Latinoamericana de Bancos (Felaban), en el marco del XX Congreso Hemisférico que se realizó en Panamá.

 

La estadística, la matemática y la informática se unen en esta ocasión para poder manejar de manera alternativa un proceso que por lo general se realiza manualmente y no cubre todo el espectro de eventos reportados en la web.

 

Felipe Jiménez, quien está a punto de concluir sus estudios de maestría y es bachiller en estadística de la UCR creó “un prototipo que estima la probabilidad de que una noticia de la web tenga contenido de temática de Lavado de Activos y Financiamiento del Terrorismo o temas conexos en todo el mundo y en diversos idiomas”. Es la primera vez que se crea una aplicación de este tipo para el tema.

 

Mediante este sistema, que analiza todas las noticias que se pueden encontrar por medio de los buscadores en Internet, incluyendo los sitios de noticias y las redes sociales de manera que un banco o grupo financiero podrá detectar a clientes, gestores o proveedores que tengan contenido relacionado con estos temas. Si el sistema encuentra algún vínculo, se envía una alerta al departamento de cumplimiento y se analizarían las alertas para verificar si es un caso relevante o un falso positivo y de comprobarse el vínculo se procede a cerrar la cuenta y a realizar una denuncia a las autoridades respectivas, según la severidad del caso.

 

El modelo de Jiménez fue probado con un 98% de éxito en la muestra de validación, utilizando para ello los nombres de individuos ya conocidos por sus actividades confirmadas en el tema de lavado de dinero. Lo cual indica que solamente el 2% de las alertas generarían falsos positivos.


Cómo lo hacen

 

Para poner en práctica esta aplicación se utilizan tres tecnologías: las arañas web (web crawling), el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y statistical learning.

 

Por este medio se hace una búsqueda relacionada con el tema de lavado de activos y financiamiento de terrorismo, luego por medio de modelos estadísticos (statistical learning) se genera una probabilidad y se identifica cuando un documento, en este caso una noticia, está asociado al tema de LAFT.

 

Además para poder estudiar el contenido de las noticias se generó un diccionario en inglés y español con palabras o frases clave sobre el tema de LAFT y fraude (ver infografía con el diccionario).

 

El éxito del prototipo radica en que puede generar conocimiento de gran valor para los bancos que hoy en día solo cuentan con las listas que les proporciona autoridades como la Interpol, la Organización de Naciones Unidas, la Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC), los organismos de seguridad local y la policía.

 

Esta aplicación ideada por Felipe Jiménez es un sistema basado en la estadística, la matemática y la informática que facilita el extraer, estructurar, analizar y sacarle provecho a la información pública que se encuentra en la web. De esta forma la aplicación se puede generalizar a otras áreas de negocio, más allá de los departamentos de cumplimiento.