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
Caso real
Cliente anonimizado por confidencialidad (NDA) — la cifra y el contexto son reales del proyecto.
- Cliente
- [DATO: tipo de entidad], [DATO: número de clientes monitoreados], [DATO: año]
- Problema
- [DATO: problema del cliente antes del proyecto — ej. exceso de alertas manuales sin priorización]
- Qué hicimos
- Segmentación de riesgo LA/FT y modelo híbrido de detección de operaciones inusuales integrado al proceso de reporte.
- Resultado
- [DATO]% de reducción en falsos positivos
- Entregables
- Modelo de segmentación, motor de alertas y documentación SARLAFT
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre AML/PLD y SARLAFT.
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