Aplicación de la segmentación en la prevención del lavado de dinero

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Antes de entrar en detalles acerca de los beneficios que puede aportar la segmentación en la prevención del riesgo de lavado de dinero, es necesario que entendamos que es la segmentación y como puede ser aplicada. Por tanto seguiremos este índice :

  1. ¿Qué es la segmentación?
  2. ¿Qué beneficios aporta la segmentación?
  3. Técnicas de segmentación

¿Qué es segmentación?

 

La segmentación a la que se hará referencia en este artículo se origina a partir de la necesidad de dividir un universo de mercados, productos, clientes, ubicaciones, transacciones u otro tipo de objetos de análisis en grupos menores que sean homogéneos y que entre los grupos formados sean heterogéneos.

 

Cuando intentamos aplicar el concepto de segmentación para la prevención del riesgo de lavado de dinero, el objetivo es conocer el perfil de cada grupo (segmento) formado. El conocimiento de estos perfiles permite un mejor proceso de identificación de comportamientos atípicos que se convierten en señales de alerta para la gestión del riesgo.

¿Qué beneficios se obtienen con la segmentación?

 

La segmentación debe ser el primer paso en la gestión del riesgo de lavado de dinero, pasando a ser una herramienta fundamental para el monitoreo de operaciones inusuales y el análisis del comportamiento de los clientes, pudiendo complementar estos análisis con el uso de herramientas para análisis de datos.

A través de la segmentación, las empresas pueden determinar aquellas características usuales en las transacciones desarrolladas por sus clientes y compararlas con aquellas que realicen, con el objetivo de detectar operaciones inusuales.

Cada empresa es libre de definir los criterios con los que hará su segmentación, aunque pueden existir criterios definidos por entes reguladores, existen múltiples variables para aplicar una segmentación:

  • Productos: Mercado meta o nichos, características, modelos y marcas, entre otros.
  • Clientes: Ingresos, patrimonio, educación, demografía, estrato social, comportamiento de consumo, tipos de transacciones, entre otros.
  • Geografía: Regiones, ciudades, clima, transito.
  • Puntos de contacto: Canales físicos, canales digitales, puntos de venta, aplicaciones.

Técnicas de segmentación

 

La segmentación puede ser realizada, una vez que se hayan definido las características para cada grupo, a través de técnicas de análisis de datos como: Arboles de decisión y técnicas de clustering.

🌳Los árboles de decisión se representan gráficamente con diagramas generados a partir de las probabilidades de que ocurran ciertos eventos, son utilizados en diversos ámbitos desde la economía hasta aplicaciones en inteligencia artificial apoyados en análisis de datos. Pueden utilizados para la segmentación, ya que pueden generar grupos de acuerdo a características comunes de cada conjunto de individuos, productos u otra variable de clasificación.

🛠️Las técnicas de clustering, de forma similar al árbol de decisión, son aplicadas a grandes conjuntos de datos a través de herramientas de minería de datos, con el fin de agrupar los datos de acuerdo a medidas de similitud entre los elementos que componen cada conjunto, entre las técnicas de clustering se encuentran: K-Medias y Clustering jerárquico.

K-Medias: Para un número de grupos (k), el algoritmo buscará los mejores centroides para realizar el agrupamiento, de forma tal, que los integrantes de cada grupo identificado estén lo más cerca posible de sus centroides.

Clustering Jerárquico: Puede realizarse tanto en forma divisiva o aglomerativa, este tipo de clustering permite analizar alternativas para distintos números de grupos, iniciando de n grupos y aglomerando individuos con medidas de similitud cercanas hasta llegar a un numero de grupo previamente establecido; para el clustering divisivo, partimos en sentido inverso al descrito.

Una tercera forma de agrupación, parte de criterios previamente definidos por la organización, estableciendo las características que debe cumplir cada segmento para iniciar el proceso de agrupación de los grupos objetivos que se pretende establecer. Esta técnica se vale principalmente de criterios cualitativos, pudiendo existir grandes diferencias entre individuos dentro de un mismo grupo.

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