SARLAFT 4.0

Cumplir con el SARLAFT y SAGRILAFT de forma simple, inteligente y eficiente

¿Cómo cumplir con el SARLAFT y SAGRILAFT y cómo las mejores empresas del mundo han alcanzado sus más grandes éxitos?. La respuesta se reduce, actualmente, al uso que estas empresas hacen de la Inteligencia artificial, el Machine Learning y el Análisis de Datos. En la actualidad ya no es suficiente ingresar en la era digital, …

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Machine Learning para la gestión de riesgo por lavado de activos y financiación al terrorismo

El lavado de activos y la financiación del terrorismo representan una gran amenaza para la estabilidad del sistema financiero y la integridad de los mercados por su carácter global y las redes utilizadas para el manejo de tales recursos, por eso es necesario realizar una apropiada gestión de riesgo LA/FT con ayuda del Machine Learning. …

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Algoritmos de segmentación en el Sarlaft 4.0

Cómo hemos visto en ocasiones anteriores, la Segmentación de los Factores de Riesgo, desde el punto de vista técnico, es un problema que se puede resolver a través de diferentes enfoques o algoritmos: árboles de clasificación, técnicas de particionamiento basados en Clustering, e incluso algoritmos basados en redes neuronales, entre otros. Si bien los algoritmos …

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SARLAFT 4.0: ¿Está tu compañía obligada a cumplir esta norma?

El SARLAFT 4.0. es una norma de la Superintendencia Financiera de Colombia que obliga a algunas compañías a implementar un Sistema de Administración del Riesgo de LAFT. ¿Sabes si tu compañía debe implementarlo? La mayoría de las personas del sector real tienden a asociar un Sistema de Prevención del Riesgo LAFT con el  SARLAFT 4.0 …

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Importancia de la actualización de información en el SARLAFT 4.0

Aunque la actualización de información de clientes no tiene la complejidad técnica que si tienen otras materias dentro del SARLAFT 4.0, como por ejemplo la segmentación de los factores de riesgo o la generación de operaciones inusuales que exigen el uso de metodologías de reconocido valor técnico, o en otras palabras, que requieren fundamentos estadísticos …

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