Uso de algoritmos en la gestión de riesgos LAFT

En la prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo cada vez será más importante el uso de diferentes técnicas de inteligencia artificial, una herramienta que entre otros beneficios sirve para analizar rápidamente grandes volúmenes de información y detectar patrones y tendencias que seguramente una persona podría ignorar.

Por ejemplo, en la segmentación de factores de riesgo LAFT los algoritmos de inteligencia artificial juegan un papel clave pues permiten la optimización de este proceso, lo que facilita el monitoreo transaccional y la generación de señales de alerta.

En este artículo te contamos un poco más sobre algunos de los algoritmos que pueden ser utilizados para la gestión de riesgos LAFT, principalmente en el proceso de segmentación, que está compuesto por varias etapas: entendimiento del negocio, entendimiento de los datos, preparación de los datos, modelamiento, evaluación del resultado y despliegue o implementación. 

¿Qué es un algoritmo?

Antes de conocer algunos algoritmos utilizados para llevar a cabo procesos de segmentación, es importante saber en qué consiste un algoritmo.

De forma general, en inteligencia artificial un algoritmo se trata de un conjunto de instrucciones o reglas establecidas de manera precisa y lógica para solucionar un problema o realizar tareas y actividades específicas, por ejemplo, el análisis y procesamiento de datos. 

Los algoritmos son esenciales para el desarrollo de modelos y sistemas de inteligencia artificial, son la base de estos y en palabras simples, pueden definirse como cada una de las etapas o los pasos a seguir para obtener un resultado y se caracterizan por ser precisos, ordenados, finitos y concretos. 

Existen muchos tipos de algoritmos informáticos, algunos de estos son: de búsqueda y ordenamiento, de aprendizaje automático, de compresión de datos, criptográficos, algoritmos probabilísticos y muchos más. 

A continuación nos centraremos en los algoritmos de aprendizaje automático, utilizados para la construcción de modelos de segmentación.

Algoritmos para modelos de segmentación

Para la segmentación de factores de riesgos LAFT, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático o machine learning, algunos ejemplos de este tipo de algoritmos son:

1. Árboles de decisión

Este es un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Su estructura es un árbol jerárquico compuesto por un nodo raíz, ramas, nodos internos y nodos hojas. Cada uno de estos nodos representa una decisión que está basada en una característica del dato. 

Este algoritmo permite encontrar patrones de comportamiento y tomar decisiones a partir de las variables organizadas en la estructura de árbol. En general lo que hacen es dividir los datos iterativamente con base en características relevantes, facilitando así la clasificación o la toma de decisiones de manera lógica. 

2. Redes neuronales de Kohonen

También conocidas como mapas autoorganizados, las redes neuronales de Kohonen son utilizadas para realizar agrupamiento en clústeres y visualización de datos de alta dimensión. 

Funcionan agrupando el conjunto de datos en diferentes grupos o clúster: los de características similares entre ellos integran un mismo grupo y los de características distintas están en otro grupo. 

Estas redes neuronales son útiles para la exploración y comprensión de datos complejos, además, su representación en un mapa bidimensional es de gran utilidad para el análisis de datos y la minería de información. 

3. Algoritmos de agrupamiento o clustering

Este tipo de algoritmos se centran en la identificación de grupos o clúster de registros similares y en etiquetarlos según el grupo al que pertenecen. En otras palabras, estos algoritmos lo que hacen es agrupar una serie de vectores teniendo en cuenta unos criterios, por ejemplo, distancia o similitud entre ellos.  

Uno de los algoritmos de agrupamiento o clustering más utilizados en la segmentación de factores de riesgo LAFT es el algoritmo no supervisado K-Means, que se caracteriza por solo admitir variables numéricas o categóricas previamente codificadas para realizar los agrupamientos en un número determinado de clúster (K).

K-Means agrupa n número de observaciones o características en distintos grupos (K) a través de la minimización de distancia entre cada una de las observaciones y el centro del grupo o clúster. 

Este algoritmo consta de tres etapas principales: inicialización, asignación de puntos a los centroides y actualización de centroides. Además de ser utilizado en la segmentación de factores de riesgo LAFT, K-Means es usado para el análisis de datos, la comprensión de imágenes y el análisis de mercado, ya que facilita la agrupación de datos similares y el hallazgo de patrones y estructuras subyacentes. 

Con AML+ de Pirani en tu organización podrán realizar la segmentación de los factores de riesgo utilizando este algoritmo K-Means, que funciona de forma fácil y rápida. Otra opción es hacerlo a través del algoritmo Bietápico, que también permite agrupar el conjunto de datos en grupos distintos. 

Una recomendación general es hacer una prueba de los dos algoritmos y a partir de los resultados, escoger el que se ajuste mejor a las necesidades de tu organización. Además, es importante probar y analizar diferentes variables para cada factor de riesgo (contrapartes, clientes, productos, canales y jurisdicciones) y seleccionar las apropiadas para el negocio. 

Si quieres conocer más sobre cómo funciona la segmentación con AML+ de Pirani, puedes solicitar una demostración con nuestro equipo experto.