Resumen: Las soluciones de filtrado de listas de vigilancia son vitales para el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales (ALD). Estas herramientas ayudan a las empresas a combatir los delitos financieros al identificar a las partes de alto riesgo. Sin embargo, Mejores prácticas de selección de listas de vigilancia Puede variar según la industria, en particular entre las empresas de tecnología financiera. Esta guía explora qué es la selección de listas de vigilancia y cómo... empresas de tecnología financiera Se puede utilizar mejor para el cumplimiento de la normativa AML.
¿Qué es el software de detección de listas de vigilancia para FinTechs?
El análisis de listas de vigilancia es un método clave que utilizan los equipos de cumplimiento para comparar a clientes, socios comerciales y entidades con las bases de datos oficiales de las fuerzas del orden. Con un software especializado en listas de vigilancia, este proceso se simplifica al comparar a los usuarios con múltiples fuentes de datos confiables para identificar posibles riesgos. Además, el análisis de listas de vigilancia forma parte del proceso más amplio de lucha contra el blanqueo de capitales, lo que permite a las organizaciones combatir la financiación del terrorismo y prevenir los delitos financieros.
Existen varios tipos de listas que una plataforma de filtrado de listas de vigilancia verifica, incluyendo listas de sanciones gubernamentales (como las de la UE, la ONU y la Oficina de Control de Activos Extranjeros, también conocida como OFAC), bases de datos de Personas Expuestas Políticamente (PEP), listas de vigilancia criminal (como la de Interpol) y bases de datos de medios de comunicación adversos. Las soluciones de filtrado de listas de vigilancia son cruciales para que las fintech globales cumplan con los requisitos de Debida Diligencia del Cliente (DDC). Puede obtener más información aquí: ¿Qué es la diligencia debida del cliente (CDD)?
Empresas debe priorizar entidades involucradas en actividades de alto riesgo, en particular Personas Políticamente Expuestas (PEP) y clientes de países sujetos a designaciones de alto riesgo o jurisdicciones no pertenecientes al GAFI.
No implementar una evaluación sólida de AML puede generar serios problemas legales y sanciones significativas, lo que resulta en un daño masivo a la reputación. Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI), el organismo intergubernamental que aborda la financiación del terrorismo, los delitos financieros y el blanqueo de dinero, recomienda que las empresas:
- Exigir a las instituciones y organizaciones financieras que utilicen un enfoque basado en el riesgo (RBA) para las verificaciones de listas de vigilancia globales, incluida la diligencia debida mejorada (EDD) para riesgos mayores.
- Se requieren medidas reforzadas para las personas de alto riesgo, incluidas las personas políticamente expuestas, que requieren controles adicionales.
- Se debe implementar un sistema claro para prevenir y bloquear fondos u otros activos provenientes de individuos sospechosos y sancionados.
- El seguimiento continuo es crucial para evaluar el riesgo y garantizar que los sistemas de detección se mantengan actualizados ante la evolución de la cobertura mediática adversa, las PEP y las listas de sanciones.
Por qué las FinTech deben priorizar procesos sólidos de selección de listas de vigilancia
fintech, En particular, están sujetas a un mayor escrutinio por parte de los organismos reguladores. Esto se debe a que el sector FinTech presenta múltiples vulnerabilidades que los actores maliciosos pueden explotar. La rápida incorporación, el alcance global, las grandes transacciones y el alto volumen de nuevos clientes crean un entorno propicio para la evasión de sanciones. Por lo tanto, las empresas que operan en el sector FinTech deben implementar un análisis exhaustivo para fortalecer el cumplimiento normativo y generar confianza regulatoria.
Para muchas empresas, implementar procesos eficaces de filtrado de listas de vigilancia globales puede ser complicado. Si el proceso de incorporación de clientes implica demasiados pasos para garantizar el cumplimiento normativo, se perjudica la experiencia del cliente. Para mantener la eficiencia operativa y la confianza del usuario, las herramientas de filtrado automatizadas son esenciales. Las soluciones adecuadas de filtrado de listas de vigilancia permiten a las FinTech identificar actividades sospechosas en tiempo real y minimizar los falsos positivos.
Estudio de caso: Las impactantes fallas en la evaluación de la lista de vigilancia AML de Starling Bank
El Reino Unido multa a Starling Bank con 28,96 millones de libras
En 2024, la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) del Reino Unido multó a Starling Bank más de £28 millones. La sanción se produjo tras la constatación de la FCA de que Starling Bank había infringido diversas leyes contra el blanqueo de capitales. En concreto, esto incluye la omisión de la verificación de antecedentes con la OFAC y las listas completas de sanciones del Reino Unido.
Principales lagunas en el programa de cumplimiento AML de Starling Bank
Las investigaciones revelaron que la empresa utilizaba un sistema de sanciones obsoleto, lo que resultó en la revisión de solo una pequeña parte de las listas completas de sanciones. Se pasaron por alto alertas críticas a pesar del aumento de la actividad de sanciones geopolíticas durante ese período.
Soluciones y resultados
Las deficiencias de Starling Bank llevaron a la apertura de más de 54.000 cuentas para 49.000 clientes de alto riesgo, lo que causó daños a la reputación y erosionó la confianza de los clientes.
La FCA citó la importancia de una gobernanza sólida y señaló que la supervisión de la alta dirección y la capacitación del personal son cruciales para una evaluación de riesgos eficaz.
ComplyCube pudo brindar una verificación en capas adaptada a los riesgos específicos del sector y del país, respaldando el cumplimiento de KYC y AML.
Características principales de las soluciones de detección de listas de vigilancia para empresas de tecnología financiera
Tras comprender qué es la evaluación de listas de vigilancia y su importancia para las FinTech, es fundamental comprender las características clave a tener en cuenta. Según las recomendaciones del GAFI, las Sanciones Financieras Específicas, mediante las cuales la identificación y congelación de fondos de personas sancionadas o de alto riesgo, deben implementarse sin demora.
Para garantizar el cumplimiento normativo, las FinTech deben priorizar las herramientas de listas de vigilancia globales con detección en tiempo real, coincidencias difusas y gestión eficaz de casos. En conjunto, estas funciones ayudan a las empresas a identificar eficazmente a personas sancionadas de alto riesgo y a impedirles el acceso a servicios cruciales. Además, el cumplimiento de certificaciones independientes de seguridad de datos, como ISO 27001 y RGPD, es esencial para proteger los datos de los clientes.
Sincronización de datos en tiempo real con listas oficiales
Para garantizar la precisión de la detección, es fundamental integrar listas de vigilancia actualizadas en tiempo real. Dado que los datos de las bases de datos oficiales se actualizan a diario, las empresas deben asegurarse de utilizar datos actualizados de las listas de vigilancia. Para ello, las FinTech deberían buscar proveedores de verificación de listas de vigilancia con potentes API y SDK que puedan extraer cambios en tiempo real en las bases de datos de listas de vigilancia, fuentes de medios adversos y listas de PEP.
Algoritmos avanzados de coincidencia difusa para reducir los falsos positivos
La comparación difusa aprovecha la IA y el aprendizaje automático para capturar coincidencias similares o parciales en variaciones de nombre, transliteraciones y alias. De esta forma, la comparación difusa ayuda a las instituciones financieras a identificar pequeñas variaciones de nombre o errores ortográficos utilizados por entidades sancionadas para evadir la detección. Sin embargo, un desafío común en las empresas FinTech es la alta tasa de falsos positivos. Para superar este desafío, las empresas FinTech deben elegir herramientas que ofrezcan umbrales de comparación difusa personalizables para reducir los falsos positivos.
Gestión de casos, registros y preparación para auditorías
Para cumplir con los estrictos requisitos de informes de auditoría, las instituciones financieras necesitan gestión integral de casos. La gestión de casos respalda las iniciativas globales de detección de listas de vigilancia, garantizando un registro de auditoría exhaustivo de las actividades clave de cumplimiento. Los equipos de cumplimiento y evaluación de riesgos pueden realizar investigaciones y monitorear tendencias clave, como los falsos negativos, durante la detección de clientes. El beneficio es doble: cumplir con las estrictas normas de presentación de informes de las agencias gubernamentales y optimizar la eficiencia operativa.
Selección automática para optimización de costes
Para las FinTechs de rápido crecimiento y rápido crecimiento, invertir en herramientas de evaluación automatizadas basadas en IA es fundamental. Estas herramientas optimizan los flujos de trabajo de cumplimiento al eliminar la evaluación manual. Para las FinTechs, esto implica una reducción de errores humanos y costos. Estos sistemas pueden aprender de patrones históricos para generar resultados de evaluación precisos, reduciendo así los falsos positivos. Además, un software regtech integral unifica la monitorización continua y la EDD en una única solución, garantizando una sólida cobertura de cumplimiento.
Mejores prácticas de detección de listas de vigilancia para el cumplimiento normativo de FinTech
Para las FinTech, la confianza y la credibilidad del cliente son vitales. Esto es especialmente cierto dada la naturaleza competitiva del sector. Según Juniper Research, se espera que la adopción de billeteras digitales en los mercados de tecnología financiera y pagos aumente en un... 15.3% para 2029, lo que representa un crecimiento de 52,6% a partir de 2024. Un sólido marco de selección de listas de vigilancia globales puede mejorar la confianza regulatoria, de los inversores y de los clientes.
El Grupo Wolfsberg, una asociación de 12 bancos globales, entre ellos Citibank, Barclays, HSBC y Santander, establece los Principios sobre Delitos Financieros para respaldar las mejores prácticas para que las empresas financieras mitiguen los riesgos de LA y FT. En particular, bajo sus Principios, los programas de detección deben seguir siendo dinámicos, basados en el riesgo y operativos a lo largo del ciclo de vida del cliente:
1. Cribado dinámico con un RBA
Las comprobaciones de detección deben realizarse durante la incorporación inicial y repetirse sistemáticamente cuando exista riesgo. Además, las FinTech deben documentar estos escenarios en sus políticas para proporcionar registros de auditoría transparentes y justificables. Puede obtener más información aquí: ¿Qué es un enfoque basado en el riesgo (RBA)?
2. Crear y supervisar listas de vigilancia internas
Además de las bases de datos externas, cada FinTech debe mantener sus propias listas de vigilancia internas. Estas listas deben documentar la actividad sospechosa, las entidades rechazadas y los clientes dados de baja. Además, para garantizar su precisión y evitar sesgos, deben revisarse periódicamente.
3. Umbrales de coincidencia de niveles
Toda FinTech debe implementar una lógica de emparejamiento de niveles basada en el tipo de entidad, la geografía y el nivel de riesgo del producto. Por ejemplo, las plataformas que operan en jurisdicciones de alto riesgo deben aplicar umbrales más estrictos. Las pruebas retrospectivas y el muestreo con emparejamientos conocidos pueden equilibrar la sensibilidad y la eficiencia.
4. Capacitación de equipos de cumplimiento
Para una gobernanza sólida, las empresas FinTech deben mantener programas de capacitación confiables sobre análisis de riesgos contextuales y criterios de escalamiento. Por ejemplo, las diferencias entre coincidencias "verdaderas" y "falsas" son vitales en casos de problemas de calidad de datos, como errores ortográficos.
5. Registro e informes
La trazabilidad completa facilita la toma de decisiones eficaces en la evaluación de riesgos. Para ello, los equipos de gestión de riesgos deben estar capacitados para mantener las auditorías internas actualizadas. El uso de sistemas robustos de gestión de casos con registro automático reduce el error humano y facilita los cambios en las auditorías en tiempo real.
Conclusiones clave
Listas de observación Verifica clientes y entidades contra múltiples fuentes de datos, que incluyen sanciones, PEP y listas de medios adversos.
El GAFI describe recomendaciones clave para las FinTech, incluido un enfoque basado en el riesgo y una diligencia debida mejorada para respaldar programas ALD efectivos.
Gestión robusta de casos apoya a las empresas FinTech en el cumplimiento de las necesidades de informes regulatorios y proporciona un registro de auditoría defendible de las actividades de evaluación clave.
El Grupo Wolfsberg describe umbrales de coincidencia dinámicos y escalonados, y los escenarios de mayor riesgo requieren umbrales más estrictos y una coincidencia difusa mejorada.
En tiempo real, automatizado Las herramientas de listas de vigilancia permiten a las empresas FinTech optimizar el cumplimiento de las normas AML, mejorando la precisión y la velocidad de la verificación.
Soluciones integrales de detección de listas de vigilancia contra el blanqueo de capitales
La inversión en soluciones robustas de detección de listas de vigilancia es vital para ayudar a las operaciones de FinTech a garantizar el cumplimiento de las regulaciones contra el blanqueo de capitales. Al asociarse con una AML todo en uno Como proveedor que ofrece un sistema mejorado de detección de PEP y sanciones, monitoreo continuo y gestión de casos, las empresas pueden reducir la complejidad y optimizar los flujos de trabajo de cumplimiento. Además, ComplyCube ofrece más de 2000 listas globales confiables en 230 países para ayudar a las empresas a implementar prácticas sólidas de prevención del lavado de dinero y el fraude. Para obtener más información, hablar con un miembro del equipo hoy.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el propósito de la lista de vigilancia?
Una lista de vigilancia es una base de datos de personas o entidades de alto riesgo preseleccionadas por su participación en sanciones, lavado de dinero u otras actividades ilícitas. Las listas de vigilancia desempeñan un papel crucial en los programas contra el lavado de dinero, ya que ayudan a las organizaciones a identificar y evitar tratar con estas personas.
¿Qué es la diligencia debida de selección de listas de vigilancia?
La debida diligencia de las listas de vigilancia se refiere al proceso de verificar la información del usuario con estas listas (lista de personas buscadas, base de datos de sanciones, lista de personas con personalidades prohibidas) durante el proceso KYC y AML. Según el GAFI, la verificación de las listas de vigilancia permite a las empresas evaluar el riesgo mediante la comparación con listas oficiales, como la lista de la ONU, Interpol y las Listas de Sanciones del Reino Unido.
¿Cuáles son los desafíos que enfrentan las empresas fintech en la selección de listas de vigilancia?
Debido a la naturaleza global y de alto volumen de transacciones de las empresas FinTech, el escrutinio regulatorio es frecuente. Las empresas FinTech tienen dificultades para equilibrar la sensibilidad a las variaciones de nombre y los errores de coincidencias aproximadas que afectan sus operaciones. Esto resulta en un sistema de alerta deficiente y una alta tasa de falsos positivos. Para contrarrestar este desafío, las empresas FinTech deben implementar soluciones de detección automatizadas y personalizables, y establecer umbrales de coincidencia proporcionales al riesgo que representa un cliente o entidad.
¿Cuáles son las mejores prácticas para una selección eficaz de listas de vigilancia?
Según organismos globales como el GAFI y el Grupo Wolfsberg, es crucial adoptar un enfoque basado en el riesgo para la detección del blanqueo de capitales. Además, se fomenta una gestión de casos sólida y la capacitación del personal para garantizar una sólida gobernanza y preparación para auditorías. Las herramientas basadas en IA pueden eliminar la dependencia de la revisión manual, ahorrando tiempo y costos para el crecimiento de las empresas.
¿Cómo seleccionar el mejor proveedor de detección de listas de vigilancia?
Para seleccionar el mejor proveedor de análisis de listas de vigilancia, considere la cobertura y el entorno de riesgo de su empresa. Elegir proveedores con amplia cobertura, actualizaciones en tiempo real, integraciones robustas e inteligencia artificial y aprendizaje automático avanzados facilita la escalabilidad y la rentabilidad. Además, el umbral de coincidencia personalizable y el emparejamiento difuso respaldan un enfoque basado en el riesgo según el GAFI.
