fbpx

¿Cómo aplicar el análisis de datos en la prevención de los riesgos de LAFT?

El análisis de datos para la generación de reportes de valor.
¿Cómo aplicar el análisis de datos en la prevención de los riesgos de LAFT?

Aunque ya lo hemos dicho, debemos repetirlo, el análisis de datos es clave fundamental para prevenir y gestionar riesgos LAFT. 

En áreas AML podemos hacer uso del análisis de datos en la segmentación de los factores de riesgo, el perfilamiento de clientes, la  detección de operaciones inusuales, la calificación de los riesgos y en general en todo proceso donde intervengan datos, bien sean estructurados o no estructurados, que nos permitan obtener

información del negocio y así tomar decisiones más acertadas.

A través de las herramientas adecuadas el análisis de datos puede ayudar a ahorrar tiempo en los equipos de cumplimiento y por tanto, mejorar el rendimiento de los procesos, mejorar la eficiencia en las operaciones, reducir los costos y optimizar gastos.

¿Qué herramientas puedes usar para generar reportes de valor y prevenir riesgos LAFT?

Para el análisis de datos los datos a analizar pueden ser de origen cuantitativo o cualitativo; siendo siempre el objetivo final generar informes fáciles de procesar, que planteen un panorama general acompañado de indicadores claves, que faciliten la toma de decisiones acertadas frente a cualquier proceso corporativo.

Para lograr que la información aporte valor en las organizaciones, resulta necesario trabajar con herramientas de reportería que aplicando Inteligencia Artificial permitan entender e interpretar la información. 

Entre las más usadas para el análisis de datos y la presentación de reportes, podemos mencionar las siguientes herramientas:

  • Pentaho – Hitachi Vantara: Herramienta que se caracteriza por ser de software libre; una de sus grandes ventajas es su versatilidad y compatibilidad en la generación de informes en Excel, HTML, entre otros.  Módulos: Reporting, Análisis, Dashboard, Integración de Datos.
  • Power BI – Microsoft: Herramienta de Microsoft incorporada en la suite Office 365, que permite analizar e interactuar con una cantidad masiva de datos dentro de Excel y diferentes sistemas de información. Extraerlos a través de lenguaje natural y peticiones de tipo pregunta-respuesta. Con Power BI se puede buscar fácilmente, transformar y tener acceso a datos dentro y fuera de la organización, desde cualquier lugar y en casi cualquier dispositivo. Asimismo, se puede analizar y crear atractivas visualizaciones interactivas. Módulos: Power Query, Power Map, Power Pivot, Power View.
  • Data Studio – Google: Herramienta de visualización de datos y creación de dashboard de Google. El objetivo de la herramienta es permitir un análisis de datos de manera visual de forma que sea más fácil e inmediato obtener resultados. La herramienta incluye conectores para las principales herramientas de Google (Google Analytics, DoubleClick, Big Query…), de forma que sea muy sencillo importar los datos a datastudio. Módulos: Solo cuenta con el módulo de reportería.

¿Cuál es la más recomendada?

No podríamos decirlo, pues depende de cada necesidad. 

Por costos Pentaho sería la opción que deberíamos elegir dado a su política open source, pero si contamos con la suite de Microsoft podemos sacar provecho ya que Power BI por $10 Dólares nos puede entregar la información en diferentes presentaciones. Si lo que quiere es integrar todo Google y crear cuadros de mando que se conecten a las soluciones, lo ideal sería usar Data Studio.

Para la prevención de riesgos LAFT, aplicando Machine Learning, modelamiento predictivo y descriptivo, Big Data, técnicas estadísticas, minería de datos, entre otras técnicas o herramientas para el análisis de datos; es posible realizar procesos de cumplimiento más eficientes, manteniendo siempre la calidad en la información para obtener buenos resultados.

Si está interesado en conocer mucho más sobre las ventajas que la analítica puede darle a su compañía y en qué procesos puede aplicarla, no dude en contactarnos.

No Comments

Post A Comment