«La Estadística y su relación con la Prevención del Lavado de Dinero»

Interesantes e importantes reflexiones surgen al transitar nuevamente algunos de los conceptos estadísticos y su aplicación contra el lavado de dinero, aun cuando nos encontramos en un siglo con notables avances tecnológicos, donde la Inteligencia Artificial (IA) ejerce un protagonismo incuestionable, nosotros, los sapiens, siempre debemos rescatar el origen de algunos asuntos, recordar la importancia de comprender los fundamentos estadísticos para la toma de decisiones efectiva.

Ratificando lo antes indicado, a pesar de la presencia de tecnologías avanzadas como la IA, es esencial tener un entendimiento adecuado de los principios estadísticos, evitando caer en el olvido, para tributar en la toma de decisiones efectiva. Por lo tanto, la importancia de los conceptos estadísticos, la comprensión por ejemplo de conceptos como la hipótesis, muestras, y técnicas de inferencia, es fundamental para analizar los flujos financieros en la detección de actividades sospechosas. Todo ello ratifica la relevancia de la estadística en la detección de lavado de dinero, al proporcionar las herramientas para analizar patrones financieros, identificar transacciones sospechosas, otorgando elementos fundamentados para la toma de decisiones.

En términos generales, para algunas generaciones, recuerdan como se trabajaba el monitoreo transaccional? entre algunos de los diversos puntos, como asuntos énfasis, se pueden señalar el definir claramente los objetivos y la población a estudiar en relación al lavado de dinero, tomando muestras representativas de transacciones o cuentas para examinar en detalle, fijando de antemano la probabilidad de cometer error tipo I, al aceptar o rechazar una transacción como sospechosa. El error tipo I se refiriere a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo ésta verdadera. En otras palabras, es la probabilidad de cometer un error al concluir que hay una diferencia significativa cuando en realidad no la hay.

También se establecían hipótesis nulas y alternativas para determinar si una transacción o cuenta cumple con patrones normales o sospechosos de lavado de dinero, actualmente dependiendo del sistema y el nivel de automatización de la institución, se puede encontrar automatizado. Por ejemplo:

• H0: La transacción es normal
• H1: La transacción es sospechosa de lavado

Calcular estadísticos muéstrales como medias y proporciones, para comparar con valores poblacionales esperados y determinar si hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula. Definir regiones de aceptación y rechazo para las hipótesis, controlando los errores tipo I y II, es decir, aceptar una transacción sospechosa o rechazar una normal. Evaluar la potencia de los tests para detectar transacciones sospechosas, buscando minimizar la probabilidad de aceptar una hipótesis nula falsa.

Por todo lo antes indicado, en términos generales, se puede señalar que los conceptos de muestreo, prueba de hipótesis y análisis de errores tipo I y II sientan las bases para aplicar técnicas estadísticas al problema de detección de lavado de dinero, permitiendo tomar decisiones informadas sobre qué transacciones inusuales para investigar más a fondo, las cuales pudiesen prosperar y convertirse en sospechosas.

Algunas anotaciones específicas de la hipótesis estadística y su aplicación al problema del lavado de dinero:

• Definición de Hipótesis: Para detectar transacciones sospechosas de lavado de dinero, se deben definir hipótesis claras sobre el comportamiento normal de las transacciones. Por ejemplo:

H0: La transacción es normal

H1: La transacción es sospechosa de lavado

• Prueba de Hipótesis: Se selecciona una muestra de transacciones y se aplican test estadísticos para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que la transacción es normal. Esto permite identificar transacciones que se desvían significativamente de lo esperado.
• Errores Tipo I y II: Al probar hipótesis sobre transacciones, se pueden cometer errores:

– Tipo I: Rechazar una transacción normal como sospechosa (falso positivo)

– Tipo II: Aceptar una transacción sospechosa como normal (falso negativo)

Es fundamental controlar estos errores, minimizando los falsos positivos y maximizando la probabilidad de detectar transacciones realmente s sospechosas.

• Muestreo: Dado el gran volumen de transacciones, es inviable analizar todas, por lo que se toman muestras representativas para inferir sobre el total. El muestreo permite examinar un subconjunto de transacciones de manera más exhaustiva.
• Estimación de Parámetros: Omitiendo algunos detalles técnicos, con el análisis de las muestras de transacciones, se pueden estimar parámetros poblacionales como montos, frecuencias y patrones de transacciones normales. Esto establece una línea base para identificar desviaciones sospechosas.

En este punto se puede, en términos generales, indicar que la hipótesis estadística, la prueba de hipótesis, el control de errores, el muestreo y la estimación de parámetros son herramientas fundamentales para aplicar técnicas cuantitativas para la detección de lavado de dinero a partir de datos transaccionales, permitiendo la identificación de patrones sospechosos de manera objetiva y fundamentada.

La media y la mediana y su aplicación al problema del lavado de dinero

La media y la mediana son medidas de tendencia central que pueden aplicarse al problema para la detección de lavado de dinero para identificar transacciones sospechosas:

• Media: Es el promedio aritmético de un conjunto de valores. En el contexto del lavado de dinero, se puede calcular la media de ciertas variables financieras como el monto de las transacciones, frecuencia de las mismas, etc. para cada cliente o cuenta bancaria. Las transacciones que se desvíen significativamente por encima de la media de su grupo de referencia podrían indicar actividades sospechosas.

Por ejemplo, en términos generales, y omitiendo diversos detalles técnicos, si la media de monto de transacciones para una cuenta es de $5,000 y de repente se observan múltiples transacciones de $50,000, esto podría ser un indicio de lavado de dinero que merece mayor escrutinio.

• Mediana: Es el valor central de un conjunto ordenado de datos. A diferencia de la media, la mediana no se ve afectada por valores atípicos extremos. En detección de lavado de dinero, la mediana puede usarse para identificar cuentas o clientes cuyos valores de variables clave (monto, frecuencia, etc.) se desvían mucho del valor mediano de su grupo de referencia.

Por ejemplo, si la mediana de monto de transacciones para una cuenta es de $1,000 pero la mayoría de sus transacciones son de $100,000, esto podría ser sospechoso incluso si la media no se ve muy afectada. La mediana es más robusta a valores atípicos.

Para ambos casos, tanto la media como la mediana pueden usarse para identificar patrones inusuales en variables financieras que podrían indicar lavado de dinero, pero la mediana es más resistente a valores extremos. Ambas medidas deben usarse en conjunto con otros indicadores para determinar si una transacción o cuenta es sospechosa.

La desviación estándar y su aplicación al problema del lavado de dinero

La desviación estándar es una medida de dispersión que indica cuánto se alejan los valores de un conjunto de datos respecto a la media. En el contexto de detección de lavado de dinero, la desviación estándar puede ser útil para identificar transacciones financieras sospechosas que se apartan significativamente del comportamiento habitual.

Al aplicar el concepto de desviación estándar en la detección de lavado de dinero, se puede calcular la desviación estándar de ciertas variables financieras, como montos de transacciones, frecuencia de transacciones, etc., para cada cliente o cuenta bancaria. Una alta desviación estándar en estas variables puede indicar patrones inusuales o extremos que podrían ser indicativos de actividades sospechosas de lavado de dinero.

Como ya se mencionó, la desviación estándar puede ser una herramienta útil, al momento de analizar los datos de transacciones, una alta desviación estándar en los montos de las transacciones podría indicar la presencia de transacciones atípicas que se apartan significativamente del comportamiento habitual. Estas desviaciones inusuales podrían ser señales de posibles actividades de lavado de dinero, ya que montos extremadamente altos o bajos en comparación con el promedio podrían ser indicativos de intentos de ocultar fondos ilícitos..

Por ejemplo, si se calcula la desviación estándar de los montos de transacciones de una cuenta y se observa que hay transacciones que se desvían significativamente de la media, esto podría ser una señal de alerta para investigar más a fondo esas transacciones en busca de posibles actividades ilícitas.

Combinación con otras técnicas estadísticas

En términos referenciales y generales, la desviación estándar puede utilizarse en conjunto con otras técnicas estadísticas para detectar patrones sospechosos que podrían indicar lavado de dinero. Algunas formas de aplicar la desviación estándar en este contexto son:

• Combinación con análisis de medias y medianas: Calcular la media y mediana de variables clave como montos de transacciones, frecuencia, etc. para cada cliente o cuenta. Luego, calcular la desviación estándar de esas variables. El resultado arrojado de esas cuentas, con valores atípicos que se desvían mucho de la media y mediana de su grupo de referencia, especialmente si tienen alta desviación estándar, podrían ser sospechosas.
• Análisis de series de tiempo: Calcular la desviación estándar de variables financieras de una cuenta a lo largo del tiempo. Un aumento repentino en la desviación estándar, indicando mayor variabilidad en los datos, podría ser un indicio de actividad sospechosa que merece mayor escrutinio.
• Detección de valores atípicos: Identificar valores extremos en variables financieras que se desvían mucho de la media en unidades de desviación estándar. Por ejemplo, transacciones con montos que superan la media en más de 3 desviaciones estándar podrían ser sospechosas y requerir revisión adicional.
• Análisis multivariado: Utilizar técnicas multivariadas como análisis de componentes principales o conglomerados para identificar grupos de cuentas con patrones similares. Luego, calcular la desviación estándar de variables clave dentro de cada grupo y comparar. Grupos con alta desviación estándar interna podrían contener cuentas atípicas sospechosas.

Lo antes planteado, ratifica la importancia de la combinación de varias técnicas estadísticas para detectar valores atípicos y variabilidad/comportamiento inusual en datos financieros, logrando identificar actividades sospechosas de lavado de dinero con mayor precisión. La combinación de enfoques permite aprovechar las fortalezas de cada método.

Reflexión general y anotaciones finales

Para culminar con estar reflexiones y anotaciones, el contenido proporcionado se centra en la importancia de la estadística y su relación con la prevención del Lavado de Dinero, así como su destacado papel en la ciencia administrativa y en la toma de decisiones empresariales. Sin descartar su versatilidad para ser aplicada en diversas áreas, destacando su utilidad en la simplificación de fenómenos colectivos y la formulación de hipótesis cuantitativas, asi como en diversas disciplinas como la ingeniería, psicología, economía, genética, biología, física, entre otras.

Fuente: https://n9.cl/wjvpu