De las entidades financieras, 60% tienen herramientas contra el lavado de activos
Según el experto, lo que impide que estas soluciones sean implementadas en su totalidad es una escasez de capital humano, a lo que se suma que hay poco presupuesto
12 de julio de 2024![Samir Kiuhan](https://img.lalr.co/cms/2024/07/12150440/Samir-Kiuhan.jpg)
Un panelista destacado en el congreso Panamericano de Riesgo de Lavado de Activos, la Financiación del Terrorismo y la Financiación de la Proliferación de Armas de Destrucción Masiva, Laftfpadmfue Samir Kiuhan, Investigador Senior de Cambridge SubTech Lab.
En la intervención el experto ahondó en el compliance y las nuevas tecnologías, así como casos de éxito en materia antilavado y antiterrorismo. En este sentido, entre los puntos más destacados afirmó que 60% de las entidades financiera tienen herramientas contra el lavado de activos.
De estas herramientas, puntualizó que alrededor de 30% son para reconocimiento de clientes, información de transacciones sospechosas entre otras funcionalidades. Sin embargo resaltó que todavía hay camino que recorrer al respecto.
Según el experto, lo que impide que estas soluciones sean implementadas en su totalidad es una escasez de capital humano, a lo que se suma que hay poco presupuesto, la información no es confiable o es muy vieja.
Además mencionó otros factores que se han identificado con el tiempo como que "hay un problema de cambio de cultura en las entidades. Independientemente de que haya tecnología o la calidad de esta, mayormente es un tema de entendimiento de la importancia de esto", expresó.
En términos de las prioridades en términos de lavado de activos Kiuhan afirmó que las investigaciones apuntan a que hay una brecha entre países desarrollados y subdesarrollados. Esto haciendo la aclaración de que los países desarrollados poseen un gran acceso a la información pero lo que preocupa en este sentido es la calidad de la información a la que tienen acceso.
"El futuro está más en trabajo más transnacional, tenemos que sentarnos con agentes de transacciones tradicionales y cripto entre otros para trabajar en nuestros modelos predictivos", concluyó Kiuhan.
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