El escenario bancario mundial muestra una preocupación por encima del resto: el blanqueo de capitales. Comúnmente llamado lavado de dinero, el blanqueo de capitales de origen ilícito (tráfico de armas, drogas o financiación del terrorismo) es una de las grandes preocupaciones de una industria financiera que durante años ha buscado la solución a un problema que ha dinamitado numerosas entidades, independientemente de su tamaño y lugar de origen y, en casos extremos, hasta condicionado la economía de países.
La fuerte presión regulatoria apenas ha conseguido hacer frente a los problemas originados por el blanqueo de capitales, la evasión fiscal y las malas prácticas bancarias. La banca necesita una solución eficiente, ágil y urgente que parta de una máxima sencilla: saber manejar y aprovechar la información que ya existe.
Las carencias detectadas por los reguladores han originado nuevas recomendaciones y requerimientos regulatorios, como la nueva Directiva aprobada recientemente por la Unión Europea. Algunos de los aspectos más significativos introducidos en esta nueva directiva conllevan unas nuevas necesidades de análisis de los datos y, especialmente, de gestión y control de los análisis del riesgo de posible blanqueo de capitales que esos datos proporcionan. De esta forma, quedarán registradas actividades susceptibles de cometer fraude, como el control de las relaciones políticas con inversores privados, las transacciones en casinos (superiores a 2.000 euros) o los pagos ocasionales mayores de 15.000 euros.
La inversión en técnicas de detección y personal cualificado ha crecido exponencialmente. De hecho, según un estudio elaborado en 2014 por KPMG, el 78% de las entidades financieras reconoció haber aumentado sus inversiones en detección del fraude bancario y el 74% aumentará su inversión durante los próximos tres años. La analítica de datos es el objetivo de estas nuevas inversiones. En otras industrias, saber qué hacer con un dato es tener una oportunidad de mejorar, de crecer; para la banca en esta área supone contar con una estrategia diferente para hacer frente al peligroso flujo de capitales fraudulentos.
Como punto de partida, las entidades financieras deben hacer frente, con mayor frecuencia, a un entorno regulatorio mucho más rígido y con una carácter claramente sancionador. Por ejemplo, las autoridades de Estados Unidos han castigado a dos entidades globales con multas millonarias por fallos detectados en los controles establecidos de detección de blanqueo de capitales. En otros casos, la solución de los reguladores ha sido considerablemente más radical: intervenir públicamente el banco, poner el foco en la parte ineficiente o dolosa de la institución y reducir al mínimo su actividad para mitigar las actividades fraudulentas.
El único modo de ajustar la actual estructura bancaria a esta regulación es a través de la analítica avanzada de datos. Ésta permite monitorizar riesgos con mayor agilidad y establecer patrones antiblanqueo y antifraude en pocos minutos, cuando estos procesos alcanzaban con facilidad entre 6 y 12 horas de duración. Herramientas como Hadoop, combinada con otras soluciones de High Performance Analytics, son una necesidad para el sector: multiplican la habilidad de las entidades para detectar los riesgos y agilizan la implementación de mecanismos de control. De este modo, los bancos pueden ajustarse a la volátil regulación, cada vez más exigente y compleja, y prestar un mejor servicio a clientes y sociedad.
El paradigma antiblanqueo está sufriendo en la actualidad un inmenso número de falsos positivos, consecuencia de la gran cantidad de recursos destinados a la investigación de alertas en lugar de seguir las actividades realmente sospechosas; no es extraño que hasta un 99% de los casos identificados como sospechosos sean considerados falsas alarmas. Esta tendencia es realmente destructiva, pues incrementa el número de casos a estudiar, con la exponencial subida de falsos positivos.
Las entidades financieras están obligadas a cambiar su estrategia antiblanqueo y construir una infraestructura eficiente que mantenga sus organizaciones plenamente operativas. La tecnología analítica puede reducir los falsos positivos generados por el modelo antiguo en un 80%, recortando dramáticamente la carga de trabajo y el coste de gestión.