Claves para realizar la segmentación en el sistema LAFT

Por María Camila Arévalo J., el 02 de octubre, 2019

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Para que un sistema de gestión de riesgos de prevención de lavado de activos y financiación del terrorismo (LAFT) sea exitoso una de sus bases principales es saber cómo se debe llevar a cabo la segmentación de los riesgos.

Tengamos en cuenta que en la actualidad la prevención de los riesgos LAFT dejó de ser un asunto del sector financiero, en muchos países ya exigen que organizaciones del sector real y de seguros también cuenten con esto.

En el caso de Colombia, el ente regulador que es la Superintendencia Financiera de Colombia estipula que la segmentación "es el proceso por medio del cual se lleva a cabo la separación de elementos en grupos homogéneos al interior de ellos y heterogéneos entre ellos. La separación se fundamenta en el reconocimiento de diferencias significativas en sus características (variables de segmentación)". 

¿Qué es segmentar?

En términos generales se puede definir como la capacidad de reunir o fragmentar algún tipo de información. Para poder realizar esto es necesario contar con un grupo de datos que deben contener elementos que tienen diferentes características que permitan que se puedan identificar entre sí, es decir que nos de la posibilidad de clasificarlos por grupos homogéneos.

Si aplicamos esta definición al sistema de gestión de riesgos LAFT, los elementos que se deben segmentar son todos aquellos que se encuentran en los factores de riesgos (clientes, productos o servicios, canales de distribución y jurisdicciones).

Variables que debe tener en cuenta:

  • Clientes: todo lo que este relacionado a la actividad financiera, ya sean transacciones, ingresos, egresos y patrimonio.
  • Productos o servicios: origen, de dónde provienen,  características, mercado y público al que está dirigido.
  • Canales de distribución: cuáles son, a través de qué metodología se hacen, origen y características.
  • Jurisdicciones: ubicación,  transacciones y características. 

Objetivos de la segmentación

Gracias a esto la gestión es eficiente, ya que se pueden agrupar elementos que permiten que sean gestionados conjuntamente con el fin de reducir costos y tiempo.

Una vez se conozca las características principales de los factores de riesgos es posible implementar controles y planes de acciones comunes que contribuyan a la mitigación de los mismos.

Técnicas de segmentación

Árboles de clasificación

Este es uno de los métodos más utilizados por los gestores de riesgos y consiste en identificar los patrones del comportamiento basados en un conjunto de variables individuales. Es decir se planteasen forma de gráficas en las que se dividen la información que fue definida.  Un ejemplo es clasificar los tipos de clientes que pueden existir. 

Análisis factorial

Es una estrategia estadística que permite minimizar datos, los cuales se pueden agrupar en espacios homogéneos a partir de un conjunto de variables.

Mezclas finitas

Da la posibilidad de contar con grupos exclusivos que son aquellos que tienen rasgos similares a los casos medidos dentro de las variables observables categóricas o métricas.

Regresión de mezclas finitas

Esta técnica hace referencia a que las preferencias de los individuos conforman una serie de elementos que es una mezcla de diferentes segmentos en proporciones desconocidas, lo que provoca que se desconozca el segmento al que pertenece concretamente.

Tabulaciones cruzadas

Se construyen con su único fin que es segmentar a través de criterios que son establecidos con anterioridad.

Análisis log-lineal

Este se encarga de relacionar las variables dependientes (respuesta), las cuales son siempre categóricas y las variables independientes (explicativas) no necesariamente son categóricas. 

Análisis de conglomerados

Da la posibilidad de crear grupos de elementos utilizando las características definidas para cada uno de ellos. (por ejemplo crear el grupo de clientes y dividirlos por ingresos, montos, egresos, etc.)

Redes neuronales de Kohonen

Este método permite que se segmente una gran cantidad de datos por medio de un mapa bidimensional que permite que identificar las similitudes de los datos, permitiendo que estos se puedan presentar en zonas contiguas o adyacentes.

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