GENERACION DE ALERTAS

1. Unidad de Información y Análisis Financiero GENERACION DE ALERTAS Modelos basados en atributos perfiles

2. Unidad de Información y Análisis Financiero AGENDA • Fases de la generación alertas • Construcción de modelos • Parametrización de atributos • Ajuste de atributos • Creación de Perfiles

3. Unidad de Información y Análisis Financiero Definiciones • Atributos: Elementos propios de cada transacción. Ej. monto, fecha, lugar de origen del cliente, etc. • Rango de normalidad: Correspondiente a cada atributo. • Pérfiles: Definición de comportamientos y tendencias. Los perfiles se componen de una agrupación de variables cualitativas y cuantitativas.

4. Unidad de Información y Análisis Financiero Generación de Alertas Fase 1 Prevención de Transacciones inusuales Transacciones en curso Fase 2 Detección de operaciones inusuales a partir de datos consolidados Operaciones Realizadas Datos Históricos Fase 3 Detección de operaciones inusuales a partir de datos históricos INFORMACIÓN

5. Cliente • Tipo de cliente (actividad y sector económico) • Valor máximo diario • Tipo de transacción • Ubicación geográfica, etc. Unidad de Información y Análisis Financiero Asignación previa de rangos de normalidad a cada atributo o generación de rangos de control. Prevención y detección de transacciones inusuales individuales (primer anillo) Transacciones en curso Fase 1 Comparación de atributos de la transacción con los rangos de normalidad correspondientes a:

6. Unidad de Información y Análisis Financiero Fase 1 • Una serie de condiciones pueden ser fijadas a distintos atributos: Ejemplo: Generar alarmas que soliciten la autorización al supervisor para adicionar cantidades mayores a $100.000.000 a un fondo de valores, provenientes de personas naturales situados en ciudades fronterizas.

7. Unidad de Información y Análisis Financiero Fase 1 RESULTADOS ESPERADOS • Bloqueo de operaciones basado en los atributos de riesgo de cada cliente. • El resultado puede variar entre la aprobación de la transacción hasta el bloqueo de la misma. • Supervisión y monitoreo de las operaciones en tiempo real. • Permite el monitoreo de limites operacionales basado en varios filtros asignados por variable. • Monitoreo de clientes de interés cada vez que sus productos son accesados.

8. Asignación previa de rangos de normalidad a cada atributo o generación de rangos de control Unidad de Información y Análisis Financiero Prevención y detección a corto plazo desde el sistema consolidado de operaciones (segundo anillo) Transacciones en curso Opraciones Realizadas Fase 2 Consolidación de la información Análisis agregado de las operaciones que fueron autorizadas a partir de la Fase 1 y generación de alertas Generación de archivo histórico para Fase 3

9. Fase 2 RESULTADOS ESPERADOS • Las nuevas operaciones en el sistema son verificadas contra condiciones límite propias para cada cliente en una etapa de verificación de los datos agrupados. • Las alertas son informadas a los supervisores cuando alguna de las condiciones límite sea sobrepasada. • Análisis de las operaciones que fueron autorizadas durante la Fase 1, ahora bajo otros parámetros de verificación debido a la posibilidad de realizar un estudio de todas las operaciones hechas en un período corto de tiempo. • Posibilidad de agrupar la información y crear un archivo histórico de operaciones para ser evaluado durante la fase 3.

10. Analisis por rangos de normalidad de atributos y creación de perfiles como modelos base de comparación. Realización de análisis en un periodo amplio de tiempo. Ej. 1 mes Generación de alertas y reportes para monitoreo Transacciones en curso Detección desde el consolidado histórico de operaciones (Círculo central) Opraciones Realizadas Fase 3 Datos Históricos Registros históricos

11. Unidad de Información y Análisis Financiero Fase 3 Detección de operaciones inusuales a partir del análisis sobre datos históricos (Centro) • Permite la detección a partir de un agregado histórico de datos y no de operaciones individuales. • Permite incluir en el análisis un periodo de estudio determinado por el supervisor: 1 mes, un semestre, etc. • Permite analizar un amplio rango de datos a través de distintos tipos de operaciones • Ayuda a definir patrones normales de transacción para clientes • Permite retroalimentar el sistema para ajustar nuevos parámetros de análisis y generación de alertas.

12. Fase 3 - Ejemplo Ejemplo: • Un comisionista tiene un cliente que compra y vende títulos de manera periódica. • Desde el momento de vínculación realizaba operaciones al mes por $100 Millones durante los primeros 6 meses obteniendo rendimientos y pérdidas indistintamente • A partir de cierto tiempo las inversiones aumentaron periódicamente de $100 Millones a $200 y $500 durante los siguientes tres meses • El comparativo histórico, disparará las alertas de acuerdo al perfil. • La confirmación de sospecha dependerá del nivel de conocimiento del cliente.

13. Unidad de Información y Análisis Financiero Construcción de un modelo de control • Definición de los distintos tipos de productos de la entidad. • Definición de los atributos característicos de cada producto. • Asignación de rangos de normalidad a cada atributo • De acuerdo a conocimiento del cliente • De acuerdo a comportamiento histórico • Sector económico

14. Unidad de Información y Análisis Financiero Parametrización de atributos de control para fases 1 y 2 • Clientes nuevos: • Información financiera básica • Ingresos totales esperados y % a manejar con la entidad. • Tipo de operaciones más frecuentes • Origen geográfico habitual de su negocio • Indicador de ingresos máximos diarios y mensuales: Ingresos X % ; Ingresos X % 360 12

15. Parametrización de atributos de control para fases 1, 2 y 3 Clientes con antigüedad > 6 meses CREACION DE PERFILES • Ventaja: se tiene información suficiente para crear un modelo de las tendencias del cliente y reajustar las variables de análisis. • El modelo se tiene que actualizar periódicamente con los valores historicos de los meses (o días) inmediatamente anteriores. • El modelo se retroalimenta aprendiendo de los pérfiles generados para cada cliente y se ajusta según evolucionan las tendencias particulares.

16. Unidad de Información y Análisis Financiero Ciclo de Ajuste de parametros de control

17. Método periódico de ajuste Datos de ajuste, ejemplo: Valor promedio de las operaciones diarias 50 90 20 51 45 78 100 51 58 47 80 100 Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Definición del nuevo rango o valor para la variable a partir de los datos históricos. Selección del método estadístico Ejemplo: ponderación por valores “pico”, regresiones o definición de rangos a partir de la varianza de los datos, etc. Atributo a ajustar

18. Unidad de Información y Análisis Financiero Método periódico de ajuste Variable de control Media + Varianza(1+%) Variable: Valor de las operaciones Alto número de operaciones de baja ocurrencia Media del Número de operaciones últimos 12 meses

19. Generación de Perfiles Objetivos: determinación de Tendencias que permitan: • Comparar lo real con el comportamiento esperado • Y obtener alarmas cuando una tendencia es sobrepasada o cuando cualquier desviación del perfil es detectada • Encontrar secuencias de comportamiento relacionadas (aplicado a sectores económicos)

20. Ejemplo: Operaciones en el año 2003 para cliente “A” COMPORTAMIENTO PERFIL “A”

21. Ejemplo Un regsitro anormal fuera del perfil dispararía las alarmas y tendría que ser reportada al supervisor. • Operaciones de los primeros 5 meses año 2004 empresa “A”.

22. Ejemplo: comparación de perfiles y comportamientos Unidad de Información y Análisis Financiero Generación de alarmas por inconsistencia en el comportamiento analizado con respecto a perfiles predeterminados PERFIL “A” Comportamiento a analizar

23. Ejemplo: Operaciones internacionales año 2003 para la empresa “A” exportadora de cuero COMPORTAMIENTO Compra de transferencias PERFIL “A”

24. Ejemplo: Operaciones internacionales año 2003 para empresas exportadoras de cuero (clientes) Compra de transferencias COMPORTAMIENTO PERFIL SECTOR

25. Ejemplo Un regsitro anormal fuera del perfil dispararía las alarmas y tendría que ser reportada al supervisor. • Movimientos internacionales primeros 6 meses año 2004 empresa “A”.

26. Ejemplo: comparación de perfiles y comportamientos Unidad de Información y Análisis Financiero PERFIL “A” PERFIL SECTOR Generación de alarmas por inconsistencia en el comportamiento analizado con respecto a perfiles predeterminados Comportamiento a analizar

27. Unidad de Información y Análisis Financiero Ventajas y Desventajas • Permite identificar cambios repentinos del comportamiento individual de clientes. • Permite a la entidad ubicar un “blanco” para realizar análisis. • Generación de muchos “falsos positivos” en caso de que los parámetros de seguridad sean muy ajustados a cada perfil” (manejable)

28. Monitoreo y control de alertas Unidad de Información y Análisis Financiero Monitoreo y control de alertas

29. Prevención Detección Reportes Internos y Externos AjustesControl Interno Monitoreo y Análisis ALERTAS Perfiles de comportamientos conocidos Perfiles de comportamientos individuales Generación elementos de control Identificación y conocimiento de clientes Unidad de Información y Análisis Financiero Monitoreo y Alertas