La segmentación SARLAFT es un mecanismo de prevención y control del riesgo ante el lavado de activos y financiación del terrorismo.
Para que cumpla su objetivo de prevención y detección de operaciones inusuales, es necesario implementar metodologías que permitan fragmentar cada factor de riesgo en una serie de grupos o segmentos homogéneos respecto a una o varias variables.
Pero, ¿Qué modelo de segmentación SARLAFT es más ágil e intuitivo?
Desde un enfoque estadístico la segmentación SARLAFT puede abordarse como un tipo de aprendizaje en machine learning. Este es conocido como aprendizaje no supervisado y en este tipo de algoritmos infieren patrones a partir de un conjunto de datos sin hacer referencia a resultados conocidos o etiquetados, aspecto que conjuga muy bien con la nueva normativa del SARLAFT 4.0, donde se expresa que las segmentaciones de los factores de riesgo deben ser más flexibles en cuanto a la estructura de los algoritmos de segmentación.
Para saber cuáles son las claves que puedes tener en cuenta para hacer la selección de un modelo de segmentación SARLAFT, te invitamos a descargar el capítulo 3 de nuestro E-book “Segmentaciones, un mecanismo de prevención y control del riesgo ante el lavado de activos y financiación del terrorismo”; en el que abordamos algunos conceptos claves en la selección de un modelo ágil e intuitivo.
Igualmente, si necesitas ayuda con tu proceso de segmentación SARLAFT, en Stradata contamos con una solución que segmenta, perfila clientes y detecta inusualidades a través de modelos analíticos personalizados.
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Ingresa tus datos y descarga el capítulo 3: Conceptos claves en la selección de un modelo de segmentación ágil e intuitivo
Autor: C. Torres
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