Aunque Colombia, según el ranking del International Center for Asset Recovery, se encuentra en un riesgo bajo de penetración de fondos procedentes del Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo, al ubicarse en la posición número 103 de un total de 145 países miembros, lo cierto es que cifras de la Unidad de Información y Análisis Financiero (UIAF) indican que, durante el 2017, se detectaron 104 casos de lavado de activos, con un valor cercano a los 18 billones de pesos. Según dicha entidad, este tipo de dineros fraudulentos provienen, en su mayoría, de delitos como el narcotráfico, el contrabando, el tráfico de migrantes, la minería ilegal, la corrupción y la extorsión.
Desde hace más de dos décadas, nuestro país ha implementado una serie de políticas de control al respecto, una de ellas ha sido Sarlaft (Sistema de Administración del Riesgo de Lavado de Activos y de la Financiación del Terrorismo), el cual busca prevenir que los recursos ilícitos ingresen al sistema financiero y reportar transacciones que, aparentando ser legales, tengan vínculos con estas actividades delictivas.
El equipo interdisciplinar de investigación está compuesto por los profesores tadeístas Edgar Ruiz, Olmer García, Óscar Granados y Cesar Díaz
De hecho, hoy cada vez son más comunes los contratos financieros, de arrendamiento e incluso laborales que han involucrado una cláusula de este sistema. Sin embargo, los mecanismos de detección en muchos casos son procedimientos de observación aún análogos que tardan tiempo en emitir la alerta, y en otros casos, se hace uso de software extranjero que, si bien cumple con la normativa, no da cuenta de todas las lógicas del contexto colombiano y de la sofisticación del crimen en nuestro país.
Para dar respuesta a esta problemática, desde el Laboratorio de Big Data de Utadeo, un grupo interdisciplinar de investigadores, conformado por los profesores del Departamento de Ingeniería, Edgar Ruiz, César Díaz y Olmer García, y del Departamento de Economía, Comercio Internacional y Política Social, Óscar Granados, en conjunto con la empresa de soluciones tecnológicas Todosistemas, presentaron una propuesta de desarrollo de software para el control de lavado de activos y financiación del terrorismo a la Convocatoria de Investigación No. 816 de 2018 sobre Cierre de Brechas Tecnológicas, financiada por Colciencias.
El proyecto de investigación ocupó el segundo lugar en calificación, en un grupo de 11 propuestas financiables y un total de 84 proyectos presentados, con una inversión cercana a los mil millones de pesos, de los cuales 600 millones son financiados por la entidad estatal.
Haciendo uso de análisis big data, inteligencia artificial y de algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning), el aplicativo lograría identificar, casi en tiempo real, patrones complejos de información procedentes de diferentes transacciones financieras, y así emitir alertas en caso de dar positivo para este tipo de ilícitos, según lo estipula la normatividad colombiana: “La plataforma evalúa el histórico de transacciones e identifica cuáles son positivas y cuáles no. A partir de una matriz de conjunción, se realiza un análisis predictivo con algoritmos que verifican si la cuenta tiene dineros provenientes de estas fuentes”, señala el profesor Díaz.
El algoritmo evaluaría las transacciones según las reglas predefinidas por el sistema financiero colombiano, al tiempo que, por entrenamiento de la máquina, se van agrupando los rasgos característicos de los clientes que han presentado comportamientos normales y anómalos, entre ellas múltiples variables como número y lugares de las transacciones: “existen actividades como el ‘pitufeo’, que consiste en realizar muchas transacciones, que no son habituales, en poco tiempo, a través de una cuenta personal. Otra práctica consiste en realizar aperturas y cierres frecuentes de cuentas, asociados a un NIT o a un grupo de NIT”, comenta Granados.
Los investigadores advierten que esta propuesta no afectaría la regulación existente en términos de Habeas Data, pues la información que será analizada es privada y solo estará disponible para la entidad financiera y las autoridades competentes, bajo la modalidad de datos encriptados.
Este software, que se constituye en una mejora notable a la aplicación de la ley y que simplificará los procesos a entidades bancarias y financieras a la hora de identificar estas actividades delictivas, tendrá como ventaja su uso en diferentes plataformas transaccionales. La idea con ello es mejorar el flujo de trabajo de las entidades sujetas a cumplir la Ley Sarlaft, como bancos, comisionistas, fiduciarias, aseguradoras y fondos, de cara a la futura comercialización del aplicativo.
“El lavado de activos ya no es una situación local sino global –precisa Granados-. El protocolo está fundamentado desde hace varios años y se ha ido perfeccionando a la medida de la sofisticación que tiene la actividad delictiva. Pero este es el primer paso que se está dando para utilizar nuevas herramientas tecnológicas para implementarlas en algo que ya existe. Esto no significa que las entidades financieras no estén cumpliendo con los mecanismos que establece la ley, sino lo que se quiere hacer es llegar a que el proceso de análisis sea mucho más cercano al tiempo real y sea automático”.
La investigación, que tendrá una duración de un año, determinará qué tanto tiempo de respuesta requerirá el software para analizar la transacción, aunque logaritmos similares ya han sido utilizados por los investigadores, en el caso de las tarjetas de crédito.
Fruto de la pesquisa, también se espera que, para junio de este año, se desarrolle una actividad académica en torno a la inteligencia artificial en el sector financiero.