| Journal: | Revista Criminalidad |
| Database: | |
| System number: | 000562588 |
| ISSN: | 1794-3108 |
| Authors: | Lozano Vila, Alberto1 |
| Institutions: | 1Lozano Vila Consultores Ltda., Bogotá, D C. Colombia |
| Year: | 2008 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 50 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 43-55 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Spanish abstract | Este artículo describe cómo las entidades financieras y otros sectores económicos generan perfiles de clientes como una herramienta para prevenir y detectar el lavado de activos. El proceso consiste en recopilar información de de los clientes y sus movimientos financieros para establecer perfiles, que acompañado de las características de cada transacción y de acuerdo a lo que se espera de cada uno de los grupos de clientes, se hace una comparación entre las transacciones reales con las normales. Estos mecanismos se fundamentan en herramientas estadísticas y de minería de datos que permiten predecir el comportamiento de los clientes conociendo sus características socioeconómicas y demográficas. La detección de operaciones inusuales no es suficiente para prevenir y detectar el lavado de activos, pues es necesario iniciar una fase de investigación de tipo científico que incluya las hipótesis de las entidades financieras, ya que tienen un papel destacado en la determinación de las acciones a seguir. Desde el punto de vista tecnológico, las herramientas que apoyan esta labor pueden dividirse en dos grupos, según su funcionalidad principal: generación de conocimiento y generación de alertas. |
| English abstract | This paper describes the way financial institutions and other economic sectors generate customer profiles as a tool to prevent and detect asset laundering. The process consists of gathering customer information along with their financial history in order to set profiles that - together with the features of each transaction and in accordance with what one expects from each group of customers - makes a comparison between the former and real and everyday transactions. These means lie on statistical tools and data mining that allow us to forecast customer behavior based on their socioeconomic and demographic characteristics. Detection of out-of-the-common transactions is not enough to prevent and detect asset laundering since it is necessary to commence a scientific-type investigation stage that includes financial institutions' hypotheses, as they hold a key role in setting procedures to take. From a technological point of view, the tools that support this task may be divided into two groups according to their main function: knowledge generation and alert generation |
| Keyword: | Lavado de activos, Procedencia sospechosa, Protección a la economía, Cliente, Tipo penal |
| Keyword: | Suspect, Protection to the economy, Customer, Asset laundering, Penal type |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
