Muchos clientes y miembros de nuestra red ComplyCube preguntan con frecuencia: "¿Qué es la verificación de nombres en la lucha contra el lavado de dinero?" o "¿Qué significa realmente la verificación de nombres?". Sin embargo, otros sienten curiosidad por los desafíos éticos asociados con la verificación de nombres, cómo la tecnología avanzada puede ayudar a superarlos y las mejores prácticas para una verificación de nombres eficaz. Esta guía explicará el proceso de verificación de nombres en la lucha contra el lavado de dinero, por qué es esencial y cómo incorporarlo a sus prácticas generales de gestión de riesgos y KYC.
¿Qué es la verificación de nombres?
La verificación de nombres es un subconjunto del proceso de prevención del lavado de dinero (ALD). Implica verificar los nombres de personas, empresas e incluso países en diversas bases de datos oficiales del gobierno, como listas de vigilancia, listas de sanciones y listas de Personas Expuestas Políticamente (PEP)El objetivo es identificar riesgos potenciales relacionados con delitos financieros, fraude, crímenes de guerra, corrupción o violaciones del derecho al terrorismo. De esta manera, las empresas contribuyen a un ecosistema financiero más seguro y evitan multas cuantiosas. Si está interesado en comprender por qué alguien podría estar en una lista de sanciones o desea determinar si una empresa con la que trabaja está sancionada, consulte nuestro artículo reciente a continuación.
¿Cómo se crean las listas de sanciones y listas de vigilancia?
Los gobiernos, las organizaciones internacionales y los organismos reguladores son responsables de crear y mantener actualizadas las listas de sanciones y las listas de vigilancia. Estas listas tienen como objetivo identificar y monitorear diversas entidades que representan riesgos potenciales para la seguridad nacional y los sistemas financieros., contribuyendo al cumplimiento efectivo de la lucha contra el lavado de dinero.
Para comprender cómo funcionan las sanciones y las listas de vigilancia, veamos un ejemplo bien conocido: Vladimir Putin. Los gobiernos crean listas de sanciones para restringir a personas u organizaciones involucradas en actividades que desean detener, como violar el derecho internacional o amenazar la seguridad. El caso de PutinEstados Unidos y otros países le impusieron sanciones debido a su papel en el conflicto de Ucrania. Estas sanciones bloquean sus activos e impiden que empresas e individuos estadounidenses realicen transacciones con él. Putin también es considerado una Persona Expuesta Políticamente (PEP), lo que significa que ocupa un cargo público influyente. Si bien los familiares o allegados de las PEP pueden ser examinados con mayor cuidado debido a los posibles riesgos, no se les incluye automáticamente en la lista. listas de sanciones Sólo por estar conectado.
Actualizaciones en tiempo real sobre listas de sanciones y listas de vigilancia
Los organismos reguladores, como la Oficina de Control de Activos Extranjeros del Tesoro de Estados Unidos La Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC), la ONU y la UE revisan constantemente la información de inteligencia, los avances legales y el derecho internacional para añadir o eliminar a personas, entidades o países de las listas de sanciones. Estas actualizaciones reflejan las nuevas amenazas relacionadas con los delitos financieros, el blanqueo de capitales, la financiación del terrorismo y las Personas Expuestas Políticamente (PEP).
Las instituciones financieras utilizan software de detección avanzado y sistemas automatizados que integran estas actualizaciones al instante mediante fuentes de datos y API seguras. Este proceso ininterrumpido garantiza que los equipos de cumplimiento utilicen siempre la información más reciente al realizar la detección de sanciones, clientes y pagos. Mediante un proceso de actualización exhaustivo y continuo, las instituciones pueden identificar rápidamente riesgos potenciales, minimizar los falsos positivos y adaptar su proceso de detección de lavado de dinero para mitigar los riesgos en el sistema financiero global.
Detección de nombres manual versus automatizada en AML
Muchas empresas optan por la verificación manual de nombres para ahorrar costos. Si bien esto puede ser una buena idea a corto plazo, a menudo requiere recursos considerables, como exportar la lista de sanciones y actualizarla diariamente. La verificación manual de AML puede ocasionar retrasos en la identificación de posibles actividades delictivas. Por el contrario, herramientas automatizadas de selección de nombres Permitir a las empresas gestionar grandes volúmenes de datos de forma rápida, precisa y transparente.
Desafíos comunes para la verificación de nombres en la lucha contra el lavado de dinero
Pueden surgir numerosos desafíos por el uso de herramientas de verificación de nombres deficientes en los procesos de prevención del blanqueo de capitales. Tomemos como ejemplo el caso de Starling Bank, que se vio afectado por... una enorme suma de £28,96 millones La Autoridad de Conducta Financiera (FCA) del Reino Unido lo obligó a presentar una denuncia debido a deficiencias en el proceso de verificación de sanciones contra el blanqueo de capitales y los delitos financieros. El banco dependía de sistemas obsoletos, verificando solo una fracción de la lista completa de sanciones desde 2017. Como resultado, se abrieron más de 54.000 cuentas bancarias para 49.000 clientes de alto riesgo, lo que les permitió realizar transacciones financieras entre septiembre de 2021 y noviembre de 2023. Como es de esperar, esta medida tiene un efecto de goteo y puede, involuntariamente, causar daños financieros a víctimas de fraude desprevenidas. En esta sección, analizaremos los desafíos más comunes de la verificación de nombres para la prevención del blanqueo de capitales.
Gestión de conjuntos de datos grandes y diversos
Al incorporar a decenas de miles de comerciantes y clientes diariamente, el seguimiento de estos grandes conjuntos de datos puede resultar abrumador, especialmente si se utiliza un proceso manual de verificación de nombres. Además, sin una personalización avanzada, los responsables de cumplimiento pueden centrarse en las personas equivocadas en lugar de en las de alto riesgo.
Solución: Categorización de riesgos para adaptar las respuestas de cumplimiento
Las empresas pueden mejorar sus procesos de cumplimiento categorizando los riesgos y adaptando las respuestas en consecuencia. Por ejemplo, las funciones de gestión de riesgos, como el ajuste de los umbrales de riesgo según la tolerancia al riesgo específica, permiten a las organizaciones aplicar controles más estrictos a clientes de países o sectores de alto riesgo, mientras que utilizan controles más sencillos para clientes de bajo riesgo. Además, herramientas como lógica difusa Y la aplicación de reglas de exclusión (como omitir a clientes fallecidos o inactivos) ayuda a concentrar los recursos donde más importan. Estas estrategias mejoran la precisión en la identificación de coincidencias de alto riesgo y reducen la probabilidad de falsos positivos.
Sanciones y requisitos reglamentarios en evolución.
Las listas de sanciones y de vigilancia sufren cientos de cambios cada año, y a menudo se actualizan más de una vez al día. Gestionar manualmente todos los procesos de selección implica agotar recursos considerables para organizar la información y priorizar tareas, a fin de que estos complejos conjuntos de datos sean más manejables. Incluso con una atención minuciosa al detalle, este enfoque deja un margen considerable de error humano.
Solución: Debida diligencia del cliente (CDD) sólida y monitoreo continuo
Las plataformas avanzadas de cumplimiento todo en uno, como ComplyCube, ofrecen a las empresas una sólida debida diligencia del cliente Durante el proceso de incorporación y la monitorización continua, el objetivo es comprender quién es el cliente e identificar cualquier riesgo potencial antes de iniciar una relación comercial. Además, los equipos de cumplimiento pueden optar por mantenerse al día con las nuevas notificaciones de riesgo que se envían directamente a sus bandejas de entrada. Por ejemplo, una empresa puede recibir notificaciones inmediatas sobre un riesgo urgente, lo que le permite tomar medidas rápidas y lograr un cumplimiento proactivo en lugar de reactivo.
Cómo abordar las variaciones de nombres lingüísticos y culturales
Existen muchos casos en los que los clientes pueden ser marcados incorrectamente como de alto riesgo o, por el contrario, el software de cumplimiento puede no marcarlos en absoluto. Los nombres pueden tener diferentes ortografías o estructuras según la cultura, y muchos sistemas de cumplimiento diseñados según las convenciones de nomenclatura occidentales pueden tener dificultades para identificar con precisión a personas de diversos orígenes. Este problema es bastante común, por lo que Cómo elegir el proveedor AML/KYC adecuado Que se destaque en el manejo de variaciones de nombres globales y ofrezca alta precisión en la prevención del fraude es esencial.
Solución: Integración de IA avanzada y PNL
La solución reside en integrar tecnologías avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en los procesos de cumplimiento normativo. Herramientas como las técnicas de coincidencia de nombres difusos y los sofisticados modelos de aprendizaje automático pueden reconocer y explicar diferentes grafías, transliteraciones y patrones culturales de nombres. Por ejemplo, un mismo nombre puede aparecer en múltiples formas según el idioma o la región. Las plataformas basadas en IA pueden aprender a asociar estas variaciones con la misma persona. Estas tecnologías se mejoran continuamente gracias a los comentarios de los usuarios y a los datos del mundo real, lo que las hace más eficaces con el tiempo.
La ética de la selección de nombres y su impacto en las personas reales
La implementación de la verificación de identidad puede tener consecuencias profundas, y a veces imprevistas, en la vida de las personas. Si bien los estrictos procesos de prevención del blanqueo de capitales (AML) buscan construir un ecosistema financiero más seguro, a veces se detecta a personas inocentes sin motivo alguno. Cuando se identifica erróneamente a alguien como de alto riesgo (falso positivo), esto puede tener consecuencias reales, como el bloqueo de sus cuentas o el daño a su reputación.
Al final, la evaluación ética de los nombres debe priorizar la transparencia, la rendición de cuentas y un esfuerzo genuino por reducir el daño sin dejar de cumplir los requisitos regulatorios.
Joshua Vowles-Dent, Gerente de Negocios, Estrategia y Asociaciones de ComplyCube, señala: «Con frecuencia escuchamos historias de clientes legítimos que no pueden abrir una cuenta bancaria ni crear un perfil en una plataforma porque su nombre es similar al de alguien que figura en una lista de sanciones. Esto puede causar una gran angustia al cliente y afectar su actividad diaria. En definitiva, la evaluación ética de nombres debe priorizar la transparencia, la rendición de cuentas y un esfuerzo genuino por reducir el daño, sin dejar de cumplir con los requisitos regulatorios».
Selección de nombres en mercados emergentes y contextos no occidentales
La selección de nombres en mercados emergentes y contextos no occidentales puede ser todo un reto debido a varios factores. Muchas regiones tienen alfabetos no latinos y convenciones de nomenclatura complejas, lo que puede generar confusión al intentar encontrar coincidencias precisas. Por ejemplo, los nombres pueden incluir patronímicos, varios apellidos o variar en orden, lo que dificulta identificar a la persona correcta. La transliteración añade otra capa de complejidad, ya que los nombres pueden escribirse de diversas maneras al convertir una escritura a otra. Tomemos como ejemplo "Mohammed": la misma persona podría figurar como "Muhammad" o "Mohamad" según el registro. Esta inconsistencia sin duda aumenta el riesgo de falsos positivos o negativos durante las selecciones.
Los matices culturales también influyen enormemente. Por ejemplo, en ciertos países asiáticos, los apellidos preceden a los nombres de pila, mientras que en otros, los segundos nombres pueden tener un uso más preponderante. Además, en zonas con infraestructura digital limitada, los datos suelen ser incompletos o inconsistentes, lo que añade más dificultad.
Harry Varatharasan, Director de Producto de ComplyCube, se refiere a este punto: «La responsabilidad de utilizar una IA ética y explicable recae en los proveedores de cumplimiento normativo. Deben garantizar que los sistemas de IA se diseñen e implementen con un fuerte enfoque en las consideraciones éticas y la transparencia. Esto incluye auditar regularmente los algoritmos para detectar sesgos, proporcionar explicaciones claras de los procesos de toma de decisiones de la IA y cumplir con las normas regulatorias».
Mejores prácticas para la detección de leucemia mieloide aguda
Una evaluación eficaz de la prevención del blanqueo de capitales requiere una combinación de tecnología, procesos y experiencia de vanguardia. Algunas prácticas recomendadas para la evaluación de nombres en la lucha contra el blanqueo de capitales incluyen la implementación de un enfoque proactivo de riesgos, una monitorización continua y exhaustiva, y la capacitación periódica de los equipos de gestión de riesgos.
Implementar un enfoque basado en riesgos
Por encima de todo, abrazar una enfoque proactivo basado en el riesgo Es esencial. Esto implica alinear el proceso de verificación de nombres con el perfil de riesgo del cliente, con un mayor enfoque en clientes de alto riesgo, Personas Expuestas Políticamente (PEP) y personas sancionadas. Al asignar recursos donde el riesgo de fraude financiero y actividades sospechosas es mayor, los profesionales de cumplimiento pueden minimizar los riesgos con mayor eficacia y abordarlos de forma temprana.
Aprovechamiento de las herramientas automatizadas de detección de lavado de dinero
El software de detección automatizada también es una característica del cumplimiento moderno de la normativa AML. La detección manual poder ser susceptible al error humano y no es factible para grandes cantidades de datos conjuntos de transacciones financieras. Sin embargo, los sistemas automatizados y el software de detección avanzado Permitir que las instituciones lleven a cabo Filtración de nombres en tiempo real, detección de sanciones y búsquedas de medios de comunicación adversos. Estas soluciones ayudan en minimizando los falsos positivos y mejorando la detección de amenazas como el financiamiento del terrorismo y actividades ilegales relacionadas con delitos de alcance mundial.
Realizar un seguimiento continuo
La verificación de nombres AML es un proceso continuo. Monitoreo continuo La actividad de los clientes permite a las instituciones financieras detectar cambios en su identidad o comportamiento que requieren un mayor escrutinio. Desde la incorporación de nuevos clientes hasta la evaluación de los clientes existentes, es fundamental mantener actualizados los sistemas de evaluación para que las organizaciones puedan mantenerse al día con las nuevas formas de delitos financieros y los cambios en la legislación sobre sanciones.
Cumplimiento de regulaciones estrictas
El cumplimiento de la lucha contra el lavado de dinero protege procedimiento de una empresa contra todos los mandatos regulatorios pertinentes, por Por ejemplo, la Ley de Secreto Bancario y los mandatos globales de lucha contra el blanqueo de capitales. Sanción El cribado es un procedimiento que incluye adecuadamente la realización de la evaluación de sanciones con base en las listas disponibles de organismos como la OFAC, la UE y la ONU. Las instituciones deben ser sobre su guardia en el mantenimiento cumplimiento, precisión y actualización de sus procedimientos de detección de AML para evitar exposición hacia ley y deterioro de la reputación.
Registros y capacitación regulares con los empleados
Finalmente, ningún proceso de selección exhaustivo está completo sin invertir en aquellos que hacer la evaluación. Oficiales de cumplimiento Debe recibir capacitación periódica para mantener de frente Con las últimas directivas AML, el uso de software de detección y la propia tolerancia al riesgo de la institución. Miembro del equipo entrenamiento con habilidades y experiencia para Identificación de riesgos y detección meticulosamente Contribuye a fomentar una cultura de rendición de cuentas. Mejora la eficiencia general de los procedimientos de verificación de nombres en materia de prevención del lavado de dinero. en todo el sector financiero.
Al seguir estas mejores prácticas, las instituciones financieras pueden garantizar que su proceso de detección de lavado de dinero identifique y mitigue eficazmente los riesgos de lavado de dinero, protegiendo así sus operaciones comerciales y manteniendo el cumplimiento normativo.
El papel fundamental de la verificación de nombres para garantizar el cumplimiento de la normativa AML
La verificación de nombres en la lucha contra el blanqueo de capitales es un componente fundamental para un cumplimiento normativo eficaz que ayuda a las instituciones financieras a detectar y prevenir delitos financieros como el blanqueo de capitales, la financiación del terrorismo y el fraude financiero. El uso de herramientas avanzadas de verificación, como la IA y el aprendizaje automático, mejora la precisión del proceso al reducir los falsos positivos y gestionar la complejidad de las transacciones financieras globales. La monitorización continua y un enfoque basado en el riesgo permiten a los equipos de cumplimiento evaluar continuamente los perfiles de riesgo de los clientes, adaptarse a los cambios regulatorios y mitigar los posibles riesgos asociados con personas o entidades de alto riesgo.
Mediante una evaluación exhaustiva durante la incorporación y un monitoreo continuo y riguroso, las empresas pueden garantizar el cumplimiento de la normativa ALD, proteger la integridad del sistema financiero y contribuir a la lucha contra las actividades ilegales. Un proceso eficaz de evaluación de sanciones garantiza el cumplimiento normativo y fomenta la confianza y la equidad en el sector financiero, lo que lo convierte en un componente esencial de una estrategia integral ALD. Habla con un miembro del equipo Para empezar hoy.
