Detección de medios de comunicación adversos: Cuando las redes pueden perjudicar tu marca

Desarrollar una prevención integral contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo puede parecerse a pescar en aguas turbias: hasta el pez más grande y fraudulento puede esconderse en el fango. Si formas parte de un equipo de fraude y tu trabajo consiste en atraparlos a todos, una de tus responsabilidades es evaluar el riesgo de cada pez.

Mientras que la mayoría enviará diligentemente su información personal, lo que te permitirá enganchar fácilmente a los actores maliciosos, solo podrás identificar a otros como arriesgados por su aparición en medios de comunicación adversos. Sin embargo, A diferencia de simplemente atrapar a los peces gordos con una red, el proceso de detección de medios adversos se parece más a sacar todo el lodo del río.

¿Cómo se puede atrapar tanto a los peces gordos como a los pequeños con atención mediática negativa? Los pescadores de SEON pueden ayudarte, para que los me gusta y los compartidos asociados a tu empresa no se conviertan en algo negativo.

¿Qué es la detección de medios de comunicación adversos?

La selección de medios de comunicación adversos forma parte de los procesos de Diligencia debida del cliente (DDC) y Conoce a tu cliente (KYC) que monitorean el aumento de riesgo basado en la aparición de una persona en medios de comunicación relevantes. Aunque a este paso se le denomina análisis «adverso» de los medios de comunicación, las noticias en sí pueden ser de naturaleza negativa o positiva. El riesgo asociado a esa exposición a los medios incluye la cobertura que hace más probable que el individuo se convierta en objetivo de soborno o chantaje.

La detección de medios de comunicación adversos puede representar la mayor excepción al refrán de que «toda la prensa es buena prensa».

Como parte de un programa más amplio de lucha contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo, un programa de control de los medios de comunicación adversos que tenga en cuenta el cumplimiento podría incluir:

  • Un ámbito de aplicación y un calendario bien definidos para la selección, con decisiones tomadas en función de la propensión al riesgo, el alcance de los medios de comunicación seleccionados, la frecuencia de la selección y los umbrales de lo que se considera arriesgado o no.
  • Recurrir a bases de datos completas y actualizadas periódicamente para contrastar la información de identificación personal (PII), que deben incluir listas de sanciones, listas de delincuentes, listas de vigilancia y apariciones en medios de comunicación.
  • Aplicar un enfoque tecnológico basado en el riesgo y en los datos, tanto para monitorear el riesgo como para racionalizar los flujos de trabajo en torno al proceso de evaluación del riesgo, lo que incluye maximizar las oportunidades de automatización y eficiencia.
  • Recursos para monitorear continuamente las cuentas consideradas de riesgo y documentar exhaustivamente todo el proceso.
  • Formación del personal, tanto dentro como fuera de los equipos de gestión de riesgos, sobre las mejores prácticas para llevar a cabo la detección de medios adversos, así como concientización general sobre las amenazas generalizadas de fraude y lavado de dinero.
  • Políticas para mantener un cumplimiento continuo basado en la evolución de la legislación y las mejores prácticas de seguridad estándar del sector. 

El establecimiento de este marco es un paso importante para situar a una organización dentro del perímetro de cumplimiento, además de formar parte de un sólido software para prevenir el lavado de dinero. Sin embargo, el marco en sí puede ser una tarea más fácil de definir que la propia detección de medios adversos.

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Tipos de medios de comunicación adversos

Más allá de ciertas líneas duras de riesgo, como la aparición de un cliente en una lista de sanciones o de vigilancia, corresponde a cada organización determinar qué se considera un medio de comunicación adverso, y si ese medio convierte o no al cliente en una persona de alto riesgo. En particular, las empresas pueden querer que individuos de alto riesgo como políticos y líderes mundiales sean sus clientes. Sin embargo, al aceptarlos como clientes, también aceptan las responsabilidades de seguridad que ello conlleva.

Los clientes considerados de alto riesgo activan procesos de diligencia debida reforzada (EDD). Estos incluyen el monitoreo continuo de señales de comportamiento de riesgo que indiquen lavado de dinero, robo de cuentas (ATO) u otras actividades sospechosas.

Los indicadores que, dependiendo del contexto del sector, equivalen a medios adversos incluyen:

  • Actividad delictiva: Los casos de delitos financieros, fraude, narcotráfico, terrorismo o ciberdelincuencia deben hacer que los equipos de fraude reconsideren los niveles de riesgo de los clientes, independientemente de que ese delito llegue o no al público, con la conciencia de que la exposición mediática hace más probable que los organismos reguladores se interesen.
  • Exposición política: Los funcionarios del gobierno con mucha cobertura mediática, en particular los de alto rango, incluidos sus familiares y allegados, deben ser monitoreados cuidadosamente para detectar indicios de que la persona está involucrada en lavado de dinero o se ha convertido en víctima de delitos financieros.
  • Sanciones: Es probable que las sanciones de alto perfil lleguen a los medios de comunicación antes de que se actualicen las listas de sanciones internacionales. Los equipos de riesgos deben estar al tanto de cualquier anuncio de sanciones y actualizar sus políticas y listas internas en consecuencia.
  • Daños a la reputación: Si un cliente existente o solicitante no es necesariamente un líder empresarial o gubernamental, puede quedar expuesto de otro modo en los medios de comunicación. Tanto la buena como la mala exposición pueden constituir un individuo de alto riesgo. Corresponde a cada organización determinarlo, idealmente en consonancia con las mismas determinaciones de los organismos reguladores.
  • Geolocalizaciones de alto riesgo: Algunos países o lugares pueden entrar y salir del perímetro de riesgo en función del clima político y económico mundial. Las conexiones de clientes procedentes de estos lugares deben monitorearse y tratarse adecuadamente a medida que cambien los vientos políticos. 
  • Acciones reguladoras: Las multas, sanciones u otras acciones legales emprendidas contra personas u organizaciones deben tenerse en cuenta a la hora de asumir riesgos. Hacer negocios con entidades en la zona de riesgo regulatorio debe considerarse de alto riesgo, ya que las empresas sometidas a escrutinio pueden intentar hacer movimientos bruscos. Convertirse en instrumento de esos movimientos puede exponer a tu empresa al riesgo normativo.

Las empresas encargadas de monitorear el riesgo deben contar con un programa para escanear la cobertura mediática adversa a medida que surge y una política sobre lo que debe hacerse cuando esos escaneos arrojan resultados.

¿Cuáles son las fuentes de los medios de comunicación adversos?

Aunque existen algunos servicios que agrupan los medios de comunicación adversos específicamente con fines de gestión de riesgos, las fuentes de esta cobertura son todos los medios de comunicación de acceso público. Un programa exhaustivo de detección de medios de comunicación adversos debe examinarlos todos, aunque un servicio de búsqueda en redes sociales, un servicio de teléfono o correo electrónico inverso o un servicio de escaneo de medios de comunicación ayudarán sin duda en el proceso de revisión.

Entre las fuentes que deben consultarse para los medios de comunicación adversos se incluyen:

  • los medios de comunicación, incluidas las fuentes digitales, impresas y televisivas
  • listas de sanciones, incluidas listas de vigilancia, listas de delincuentes, listas de personas políticamente expuestas (PEP) y cualquier otra lista pertinente
  • antecedentes penales
  • atención de las redes sociales
  • canales oficiales del gobierno que señalan entidades de riesgo por diversas razones
  • bases de datos oficiales que rastrean procesos judiciales, quiebras y problemas fiscales.

Sin embargo, las «coincidencias» que aparecen como resultado de un proceso de detección de medios adversos son inútiles si no se determinan y respetan unos umbrales de riesgo. Estos umbrales requieren una aprobación de arriba abajo, no solo para concientizar a los responsables internos de la toma de decisiones, sino también para que exista una métrica coherente en todos los canales empresariales.

¿Por qué es necesaria la detección de medios de comunicación adversos?

La detección de medios de comunicación adversos forma parte fundamental de la lucha contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo. Las bases de datos de listas de sanciones, listas PEP, listas de delincuentes y otras listas de vigilancia nombran a personas concretas con las que está prohibido hacer negocios, pero los reguladores son conscientes de que no solo esas personas explícitamente nombradas constituyen un riesgo.

En la lucha contra la delincuencia financiera, es importante ser consciente de quién representa un riesgo actual. El director general de una gran empresa internacional que de repente se convierte en noticia en los medios de comunicación hace que esa persona sea a la vez un objetivo de la delincuencia financiera y una persona con más probabilidades de verse obligada a delinquir. Este proceso se complica aún más por el hecho de que los familiares y allegados también entran en el ámbito de riesgo en estos casos, por lo que esas personas también deben ser monitoreadas por riesgo a pesar de no ser nombradas en las listas o en los medios de comunicación.

Aunque los reguladores son conscientes del enorme reto que esto supone para los equipos de cumplimiento, la legislación deja muy claro que es un reto que debe superarse.

Medios de comunicación adversos y un enfoque AML basado en el riesgo

La mayoría de los organismos gubernamentales exigen un enfoque tecnológico basado en el riesgo para las rutinas internas de lucha contra el lavado de dinero. Las plataformas para monitorear y detectar el fraude, como SEON, utilizan este enfoque y son herramientas comunes para los equipos de cumplimiento. Cada cliente y cada transacción deben medirse y puntuarse en función de su comportamiento y sus datos. En función del riesgo que represente la puntuación, la organización debe desplegar una respuesta de seguridad proporcional.

La puntuación de riesgo generada debe reflejar diversos factores que indican la probabilidad de fraude o lavado de dinero. Estos factores incluyen:

  • Debe monitorearse la legitimidad de los datos de DDC, incluida la PII, y cotejarlos con las listas de vigilancia.
  • Los datos transaccionales y de comportamiento deben monitorearse cuidadosamente para detectar actividades sospechosas que sugieran lavado de dinero y señales de que un atacante ha comprometido una cuenta.
  • Los datos de geolocalización deben recopilarse y puntuarse en función del riesgo del lugar de origen.
  • Los medios de comunicación adversos y las listas PEP no significan necesariamente que no se deba permitir que un cliente continúe con el negocio, pero la aparición de estos puntos de datos debería activar la EDD y el monitoreo continuo del riesgo, además de sumarse a la puntuación de riesgo general.

La puntuación de riesgo generada y las medidas de acompañamiento adoptadas deben documentarse cuidadosamente como parte de un enfoque holístico -y conforme- de la lucha contra el lavado de dinero basado en el riesgo.

¿Cuáles son los retos habituales de los medios de comunicación adversos?

Retos de identificar listas pep

Los medios de comunicación adversos representan aguas muy turbias por las que navegar, no solo por las borrosas líneas que los definen, sino también por el proceso de investigación que requieren.

Como ya se ha mencionado, los organismos reguladores tienen que crear una legislación con una definición clara de quién se considera una persona políticamente expuesta (PEP). La definición legal de «familiares y allegados» es lo suficientemente vaga como para que las responsabilidades de los equipos de riesgo sean muy amplias. Instituciones como el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) señalan que, por ejemplo, las personas que aparecen en videos de redes sociales publicados por organizaciones terroristas se incluyen entre estos asociados, a pesar de que sus nombres e incluso sus rostros puedan no ser conocidos. Desde un punto de vista jurídico, esto crea una enorme zona gris, al tiempo que permite tener en cuenta la dificultad de ser exhaustivo al 100%.

Además, los equipos de riesgos tienen que calcular el difícil equilibrio entre riesgo y recompensa. ¿Qué grado de riesgo normativo conlleva la incorporación de esta persona? ¿Cuánto negocio podemos perder si no lo contratamos? Si el apetito de riesgo no se define con cuidado, la gestión de este acto de equilibrio puede requerir muchos recursos humanos.

Los lavadores de dinero a gran escala también intentarán ocultar información importante, como el beneficiario efectivo final (UBO) de una empresa, especialmente si ese propietario figura en una lista. Parte de la diligencia debida para la lucha contra el lavado de dinero y la financiación del terrorismo consiste en determinar quién es esa persona, lo que puede requerir importantes recursos de investigación, y luego ese beneficiario efectivo final y sus familiares y allegados también deben ser investigados para detectar medios adversos.

La mejor manera de caer en el menor número posible de trampas y pérdidas de tiempo es crear un equipo de riesgos con todos los recursos recomendados, lo que incluye una fuente de información actualizada y capacitación sobre la detección dinámica de riesgos potenciales.

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¿Cómo puede ayudar SEON?

SEON ofrece una soluciones y herramientas de lucha contra el fraude para ayudar a automatizar tanto como sea posible el enfoque AML basado en el riesgo. A través de la huella digital del dispositivo y navegadores, APIs avanzadas y la comprobación cruzada con todas las listas de sanciones relevantes, listas de vigilancia y otras listas de delitos, junto con los sistemas de machine learning que procesan los datos de los clientes, las puntuaciones de riesgo se agregan de forma rápida, precisa y con interrupciones mínimas en la experiencia del cliente. Los fraudes comunes de lavado de dinero, como el fraude de identidad sintética, se anulan fácilmente con SEON. 

El análisis de machine learning resultante también se documenta en el caso de que sea necesario generar un informe de actividad sospechosa (SAR), o si el usuario de SEON necesita posteriormente presentar pruebas de que se ha actuado con la máxima diligencia. Aunque a menudo se trata de objetivos que se mueven, actualmente la oferta de productos de SEON se ajusta a los requisitos tecnológicos de la lucha contra el lavado de dinero para una solución de software basada en el riesgo.

La detección de medios adversos ofrece un desafío particular para cualquier equipo de riesgo que desee maximizar la eficiencia. Desafortunadamente, ningún marco que cumpla con las normas puede automatizar por completo el proceso de AML, ya que a menudo será necesaria la participación de una contraparte humana en el proceso para tomar una determinación final de riesgo. En esta fase, SEON también ofrece capacidades sencillas y eficaces.

Las búsquedas inversas de correo electrónico y teléfono de SEON pueden ayudar a los equipos de revisión manual a examinar en profundidad las identidades de los usuarios para determinar la probabilidad de que su PII sea válida. La plataforma revelará las cuentas de redes sociales asociadas a esos puntos de datos que pueden, a su vez, ser investigadas por los equipos de revisión de medios adversos – podría revelar una cuenta de Twitter que está siendo etiquetada actualmente en un ciclo de noticias polémicas, por ejemplo.

La plataforma SEON también ofrece una sencilla herramienta de búsqueda AML, que examina todas las listas de vigilancia relevantes. Esto es muy valioso a la hora de determinar las puntuaciones de riesgo. Pruébala gratis.

 

Aunque la gestión de la exposición al riesgo de tu organización siempre será un esfuerzo de equipo que requiere cierta revisión manual, herramientas como SEON pueden minimizar el impacto que estos gastos de recursos tienen en tu cuenta de resultados. Estos gastos, por supuesto, compensarán sin duda los costos de incurrir en multas, honorarios legales o incluso de convertirte tú mismo en una entidad sancionada.

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Eric Gressman

Eric Gressman es un autor coreano-estadounidense y escritor de tecnología, con habilidades de presentación remanentes de su carrera como profesor. Combate el fraude desde el este de Londres, donde se le confunde a menudo con un chef de ramen o restaurantero chino.