Diseño de Matrices de Riesgo de LA/FT. Pablo Chena. Unidad de Información Financiera de Argentina

Transcripción

1 Diseño de Matrices de Riesgo de LA/FT Pablo Chena Unidad de Información Financiera de Argentina

2 Índice Definición de Riesgo Los riesgos en las operaciones sospechosas de LA/FT Gestión Integral del Riesgo Matrices de Riesgo Impacto: definición y valuación Probabilidad: definición y componentes Estimación del Riesgo Definición de los umbrales de tolerancia Ejemplo de una Matriz de Riesgo Estadísticas

3 Definiciones de Riesgo La teoría económica plantea dos grandes contextos dentro de los cuales se toman decisiones: riesgo e incertidumbre. En las operaciones sospechosa de LA/FT, el contexto está preponderantemente vinculado con el riesgo. Esto permite utilizar la experiencia para generar herramientas que permitan estimarlo. La Organización Internacional para la Estandarización (ISO) define al riesgo como la probabilidad de ocurrencia de un evento adverso y sus consecuencias. Para el Grupo Egmont(2008) el riesgo de una operación sospechosa de LA/FT es la probabilidad de la sospecha, de acuerdo a los criterios e indicadores predefinidos, y las consecuencias de las acciones que se producen.

4 El Riesgo en Operaciones Sospechosas de LA/FT En el estudio teórico realizado por la UIF de Argentina se definieron 5 tipos de riesgos que conforman el Riesgo de las operaciones sospechosas de LA y de FT. 1. Riesgo económico. 2. Riesgo de daño al orden público. 3. Riesgo operativo. 4. Riesgo de contagio. 5. Riesgo reputacional.

5 Gestión Integral del Riesgo El proceso de GIR consiste en reconocer e identificar los riesgos, darles una valoración, y por último desarrollar estrategias para minimizarlos. Conceptualmente el proceso de gestión de riesgo busca disminuir la probabilidad de que una operación delictiva no sea identificada. Valoración Identificación Minimización

6 Matrices de Riesgo Desde su concepción metodológica las matrices se componen de dos vectores, uno de impacto y otro de probabilidad, cuya combinación define el nivel de riesgo de una operación en particular.. Cabe aclarar que el nivel de riesgo cero no existe en la naturaleza por definición. Una vez definidos los parámetros, los mismos permiten absorber la información de las fuentes definidas, para valorizarla en los respectivos vectores de impactos y probabilidad. Nivel de riesgo Matriz Vector de Impacto Vector de Probabilidad Parámetros Parámetros

7 Matrices de Riesgo Probabilidad Impacto Toda matriz debe cumplir con el principio de consistencia (concordancia entre los ordenamientos de riesgo cualitativos y cuantitativos) y de gradualidad (cualquier línea trazada en el cuadro que conecta una celda verde con una celda roja, necesariamente deba pasar por una celda de color amarillo) (Cox, 2008). La determinación de los umbrales de riesgo mediante criterios cuantitativos evita posibles errores de consistencia.

8 Impacto: definición y valuación El impacto busca captar la severidad (o intensidad) del daño que una operación de LA y/o FT es susceptible de producir sobre el BJT en cada caso. El método elegido para aproximar la magnitud del impacto está relacionado al valor de los activos involucrados en el posible hecho delictivo, asícomo también a ciertas características de la operación y de los sujetos intervinientes. En materia de FT, atendiendo que las operatorias suelen involucrar pequeños volúmenes de activos, no se considera al monto como principal indicador, sino la posible afectación al orden público, como bien jurídico tutelado.

9 Impacto: agravantes Vinculados a la operación sospechosa: 1. Habitualidad de la Operación. 2. Cantidad de personas involucradas en la operación. 3. Transnacionalidad de la operación. Vinculados a los sujetos reportados: 1. Persona Políticamente Expuesta. 2. Sujetos obligados a reportar. 3. Personas bajo sospecha de actividades terroristas.

10 Probabilidad: definición y componentes Desde la teoría estadística, el concepto de probabilidad tiene dos concepciones: una objetiva (que concibe la probabilidad de ocurrencia de un evento determinado en función a su frecuencia relativa pasada), y otra subjetiva (construida en base a las creencia personales respecto a la ocurrencia de un determinado evento). Definiciones. la posibilidad de que un efecto adverso ocurra (Egmont, 2008, p. 3), el potencial riesgo de que ocurra una operación de LA/FT en un determinado negocio (Unidad de Inteligencia Financiera de Australia, 2006, p.6). el grado de creencia de que una operación sospechosa de LA/FT se verifique como tal, formado a través de un uso racional de la información y de los conocimientos disponibles (Unidad de Inteligencia Financiera de Argentina).

11 Probabilidad: definición y componentes En base a las diferentes tipologías elaboradas por el GAFI, GAFISUD, junto a la experiencia adquirida por la Unidad, se proponen las siguientes características de las operaciones que afectan la probabilidad de ocurrencia de un delito de LA/FT: 1. Antecedentes del sujeto. (Ej. otros reportes, antecedentes judiciales, etc.) 2. Tipo de actividad. (Ej.: construcción, venta de artículos de colección y antigüedades, etc.). 3. Zonas geográficas (Ej. ciudades limítrofes). 4. Estructuras jurídicas. (Ejemplo: mutuales, cooperativas, fundaciones, fideicomisos).

12 Parámetros de una Matriz de Riesgo Tipos de Parámetros: 1. Vinculados al Monto. 2. Vinculados a las características de los sujetos. 3. Vinculados a la zona donde se realiza la operación. 4. Vinculados a la repetición de la operación. 5. Vinculados al tipo de inusualidad de la operación. 6. Vinculados a las características de la operación.

13 Estimación del Riesgo A nivel teórico existen dos posibilidades para abordar el cálculo del riesgo a partir de los valores agregados de impacto y probabilidad. El primero es multiplicar ambas variables (Ej. Cox 2008; UIF de Australia 2006). El segundo implica establecer rangos similares para ambas y calcular el nivel de riesgo en función de la suma de las dos (Egmont, 2008). Para tomar una decisión respecto de ambos métodos posibles, se realizó un estudio del comportamiento teórico de las funciones y una serie de simulaciones.

14 Estimación del Riesgo Gráfico. Función de Producto. Z = x. y Gráfico. Función de Suma Z = x + y Z 50 Z

15 Estimación del Riesgo Se puede observar que en el primer caso (producto), por la propia no linealidad de la función, el gráfico 1.a) presenta una forma más asimétrica que el 1.b). Esta diferencia implica que el valor del riesgo estimado como el producto del impacto y la probabilidad tiene una mayor dispersión respecto de su media que la estimación por suma. La suma presenta menor probabilidad de error de sobre o subestimación. A lo anterior se agrega que la suma trabaja con las variables de impacto y probabilidad de forma independiente, lo cual minimiza los errores en la estimación del riesgo debido a posibles imprecisiones en las estimaciones de ambos componentes (Chena, Amoretti y Kielmayer, 2011).

16 Definición de los umbrales de riesgo en función a los momentos de la función de distribución de frecuencias Indicadores de riesgo Umbrales de tolerancia Rango de riesgo para cada color Verde Amarillo Rojo Violeta Menor Moderado Crítico Incierto LI: 1 LS: µ LI: µ + 1 LS: µ + DS LI: µ + DS +1 LS: 20 Puede presentar diferentes niveles de riesgo (excepto el máximo), sí toman valor los parámetros de los cuales se tiene información.

17 Definición de umbrales de tolerancia al riesgo para una muestra con distribución normal

18 Definición de los umbrales de riesgo en función de los cambios estructurales en la función de distribución de frecuencias Método Gráfico: Histograma de frecuencias de riesgo F recu en cias Riesgo

19 Definición de los umbrales de riesgo en función de los cambios estructurales en la función de distribución de frecuencias 2- Método econométrico para detectar cambio estructural: Test de Chow F R F F = ( F F ) ε C + β + R 1 R 1 R 2 R = C + β 1 F R 1 + ε1 R = F = C + β + R 2 F R 1 ε 2 R = Ho : β = β 1 2 Para testear esta hipótesis el test compara los errores de analizar la serie mediante un modelo único (2), o mediante dos sub-modelos (3 y 4). Si la segunda opción genera menos errores que la primera, existiría evidencia de un cambio estructural en la serie. Cabe aclarar que los errores siempre serán menores al utilizar dos sub.-modelos, en verdad lo que se desea analizar es si estos son significativamente menores (Chow, 1960).

20 Ejemplo de una Matriz de Riesgo Valoración de Riesgo Monto Sujetos Características de la operación Parámetros Monto ROS PEPs Domiciliado en zonas riesgosas Actividades Riesgosas Antecedentes - ROS Paraísos Fiscales Inusualidad Cantiad de Personas Involucradas Impacto Según Rango Alto Indistinto A determinar Indistinto Indistinto A determinar Alto Probabilidad Indistinto Alta Alta Alta Alta Alta A determinar Alta

21 Estadísticas I Evolución de la cantidad de reportes de operaciones sospechosas (ROS) de lavado de activos (LA) recibidos año a año % 350% 335% 300% 250% 251% Tasa de crecimiento anual de ROS de LA. 200% 150% 100% 80% 50% 38% 44% 29% 22% 29% 21% 0%

22 Estadísticas II Resultados parciales de la Matriz de Riesgo (ROS on-line y ROS soporte papel) al 28 de Junio de Operaciones procesadas clasificadas en color Rojo. 420 clasificadas en color Amarillo clasificadas en color Verde clasificadas en color Violeta

23 Muchas Gracias