¿Qué es y por qué importa?
El Sistema de Administración del Riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (SARLAFT) exige a las instituciones financieras colombianas contar con metodologías robustas para identificar, evaluar y monitorear el riesgo LAFT. Los modelos de Machine Learning permiten automatizar la segmentación de clientes, detectar operaciones inusuales y priorizar alertas para el oficial de cumplimiento.
Soluciones que ofrecemos
Segmentación de Riesgo
Clustering de clientes por perfil de riesgo LAFT usando comportamiento transaccional y variables demográficas.
Detección de Operaciones Inusuales
Modelos de anomalía que identifican transacciones fuera del perfil esperado del cliente.
Análisis de Redes
Detección de estructuración, fraccionamiento y redes de beneficiarios relacionados.
Scoring LAFT
Puntuación de riesgo por cliente para priorización de revisiones y reportes a la UIAF.
Qué incluye el entregable
- Modelo de segmentación de clientes por riesgo LAFT
- Motor de detección de operaciones inusuales
- Scoring dinámico de riesgo por cliente
- Dashboard de alertas para el oficial de cumplimiento
- Integración con flujo de reporte a la UIAF
- Documentación metodológica para auditoría SFC
- Capacitación al equipo de cumplimiento
Preguntas frecuentes
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