Segmentación de Riesgo SARLAFT con Machine Learning
El marco SARLAFT exige segmentar el riesgo de lavado de activos y financiación del terrorismo, monitorear operaciones y reportar a la UIAF a tiempo. Nuestros modelos de Machine Learning detectan patrones que las reglas fijas no capturan y reducen drásticamente los falsos positivos que saturan al equipo de cumplimiento — típicamente −60%.
¿Para quién es este servicio?
Trabajamos con oficiales de cumplimiento que necesitan un sistema SARLAFT más preciso, no solo más reglas.
- Entidades vigiladas por la SFC sujetas a SARLAFT
- Equipos de cumplimiento saturados por falsos positivos de reglas fijas
- Fintech y cooperativas construyendo su primer sistema de monitoreo AML
- Entidades que necesitan segmentar riesgo LA/FT por tipo de cliente
- Empresas del sector real bajo SAGRILAFT (Supersociedades)
Nuestro equipo trabajó desde dentro de áreas de riesgo de entidades financieras colombianas antes de fundar Datos Estáticos — sabemos qué revisa un auditor interno y qué exige la SFC. Trabajamos bajo NDA estricto. Conoce cómo trabajamos →
¿Qué incluye?
Cubrimos las dimensiones que la SFC y la UIAF revisan en cualquier sistema de prevención de lavado de activos.
Segmentación de riesgo LA/FT
Clustering no supervisado para definir segmentos homogéneos de clientes según comportamiento y exposición.
Detección de operaciones inusuales
Modelos híbridos (XGBoost, Isolation Forest, Autoencoders) para anomalías transaccionales en tiempo real.
Análisis de redes y vínculos
Detección de estructuración (smurfing) y redes de lavado mediante grafos y análisis de relaciones.
Scoring dinámico de riesgo
Score de riesgo LA/FT por cliente que se actualiza con cada transacción, integrando PEPs y listas restrictivas.
Cómo trabajamos
Un proceso que respeta el marco regulatorio SARLAFT desde el primer día.
Diagnóstico del sistema actual
Revisamos tu matriz de riesgo, reglas vigentes y tasa de falsos positivos actual.
Segmentación de clientes
Clustering para definir segmentos de riesgo homogéneos como base de todo el monitoreo.
Desarrollo de modelos de detección
Modelos supervisados y no supervisados calibrados a tu tipología de riesgo.
Integración con reportes UIAF
Conexión del flujo de alertas con el proceso de reporte ROS existente.
Monitoreo y ajuste continuo
Seguimiento de desempeño y recalibración periódica del modelo.
Entregables
Un sistema de segmentación y alertas documentado, auditable ante la SFC y la UIAF.
- Modelo de segmentación de riesgo LA/FT documentado
- Motor de detección de operaciones inusuales
- Score de riesgo dinámico por cliente
- Dashboard de alertas priorizadas por severidad
- Documentación técnica lista para la SFC y la UIAF
- Capacitación al equipo de cumplimiento
Ejemplo de entregable
La segmentación de riesgo LA/FT se valida con las mismas métricas de discriminación y estabilidad que un scorecard de crédito. Así se ve ese proceso sobre datos sintéticos.
Scorecard de originación sobre datos sintéticos
Regresión logística sobre 4.000 registros sintéticos de crédito (utilización de cupo, atrasos, antigüedad laboral, ingreso, número de créditos activos), validada con muestra out-of-time.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre AML/PLD y SARLAFT.
Contenido relacionado
Otros servicios y artículos sobre AML, SARLAFT y detección de fraude.
Habla con nosotros
Cuéntanos tu caso y te respondemos en menos de 24 h hábiles.
¡Solicitud recibida!
Te contactaremos en menos de 24 horas.
¿Listo para reducir falsos positivos en tu sistema SARLAFT?
Diagnóstico gratuito de 30 minutos. Revisamos tu matriz de riesgo actual y te decimos qué es posible mejorar.
Solicitar diagnóstico →