Imsagri S.A.S

Cuando las características que diferencian las variables de inclusión no son estadísticamente significativas se habla de segmentación y cuando al menos una característica de las variables de inclusión las diferencia, se refiere a clasificación.

Ejemplo.

Consideremos la información financiera (actividad económica, ingreso, egreso, patrimonio, otros ingresos, otros egresos) y transaccional (cantidad de operaciones y volumen débito y crédito) de dos (2) clientes, es decir; tenemos diez (10) variables. Si los comparamos y encontramos que se diferencian en la actividad económica, quiere decir que se tienen una similitud del 90,0% lo que indica que estos conformarían un segmento. Pero si el objetivo es encontrar diferencias, se concluye que son diferentes por que difieren en la actividad económica, en este caso se habla de clasificación.

La metodología de solución optima para prevenir el riesgo de LA/FT/FPADM es DAMAIS – RP (Data Mining Analytical Integration System for Risk Prevention) en español (Sistema de Integración Analítica de Minería de Datos para la Prevención de Riesgos). Integra las metodologías de análisis y minería de datos (CRISP-DM, KDD, SEMMA). Metodología de uso exclusivo de IMSAGRI S.A.S.

En lo ideal sí. Pero en la realidad, las bases de datos contiene (datos válidos, missing value, outliers, datos vacíos). Para la implementación del modelo de segmentación se debe considerar el 100,0% de datos, como resultado entre otros, se ha de construir un segmento donde se encuentre las observaciones nulas, de forma que cuando se realicen cambios, el modelo lo ubique la observación en el segmento donde las características son similares.

Si. Un segmento se construye a partir de la asociación significativa de los datos que componen las variables de análisis. Clientes con la misma actividad económica pueden presentar diferente información de estados financieros y transaccionales, razón suficiente para su diferenciación.

Ejemplo.

Tenemos dos (2) personas, una que administra y conduce su propio y único taxi (CIIU: 7710 - 4921) y otra que conduce y administra varios taxis (ej. 10). En este caso, es probable que presente mayor información financiera y transaccional la persona dos (2). Concluyendo así, que aun teniendo la misma actividad económica las dos personas quedan en diferente segmento.

Si. La relación entre la segmentación que integra (información financiera y transaccional) con la Matriz de Administración del Riesgo SARLAFT 4.0, se obtiene al identificar por segmento y factor de riesgo los (clientes/usuarios/contrapartes, productos/servicios, canales de distribución y jurisdicciones/zona geográficas) con mayor exposición al riesgo AML. Datos que al validar de manera individual el cumplimiento de controles, optimiza el cálculo de riesgo inherente RI y residual RR; la medición de pesos debe ser de forma cuantitativa.

Si. Estas pueden ser (cualitativas, cuantitativas, mixtas).

Si. Todos se pueden obtener si se realiza uso de modelos estadísticos de segmentación f(x) en factores de riesgo. Entre otros, porque calcula la probabilidad de asignación y cambio de segmento, perfil e impacto.

No. El cambio de segmento no es condición suficiente para garantizar que hay señal de alerta. La observación puede generar señal de alerta, aun estando dentro del mismo segmento.

No existe una cantidad fija de señales de alerta, estas varían de acuerdo a los estadísticos definidos para identificar los cambios. Es importante garantizar uso de procedimientos de reconocido valor técnico, para minimizar los falsos positivos y no sólo considerar las generadas por monitoreo transaccional.

• Verificar si los procedimientos con las que se realiza la segmentación de los factores de riesgo LA/FT, están de acuerdo a requerimientos mínimos exigidos por el ente regulador e integra (sustento estadístico, cumplimiento, aplicación práctica y resultados).
• El calculo de pesos y definición de score de riesgo, es posterior a la segmentación de factores de riesgo, sin uso de criterio experto/subjetivo. Los calculos son de forma cuantitativa y uso de procedimientos estadísticos.
• Para realizar la segmentación NO se debe incluir variables que refieran pesos ni mediciones de riesgo.
• Revisar si hay suficiencia de reconocido valor técnico para garantizar homogeneidad al interior de los segmentos y heterogeneidad entre ellos.
• Validar si la implementación del modelo interno de segmentación facilita la oportuna segmentación de los factores de riesgo LA/FT y la incorporación de los cambios, según la CE 027 de 2020, emitida por la SFC.
• Verificar si existe enlace entre segmentación, generación de señales de alerta y las etapas del SARLAFT.

cincuenta y siete (57) procedimientos analíticos si incluye transacciones internacionales.

cinco (5) entregables.

De acuerdo a CE 027 de 2020, numeral 1.4; las entidades vigiladas deben tener en cuenta como mínimo los siguientes: clientes/usuarios, productos y/o servicios, canales de distribución, jurisdicciones. Seis (6) segmentaciones individuales, cuatro (4) conjuntas. Total, diez (10) modelos predictivos de segmentación.

Como entrega se debe tener programado para generación automática de los resultados de segmentación (modelos estadísticos, señales de alerta, medición y score de riesgo y matriz de riesgo) en software. Allí se evidencia su funcionamiento y validación. Total archivos, diez y siete (17).

Para realizar la segmentación hay varios métodos que permiten encontrar grupos homogéneos al interior y heterogéneos entre ellos. La decisión se fundamenta en el uso adecuado de la técnica de acuerdo a la naturaleza, comportamiento, tendencia, distribución, variabilidad, independencia, medida de similitud y/o disimilitud de los datos y variables; insumos con el cual se construyen los segmentos. Por lo anterior y experiencia de análisis, ejecución y resultados; es óptimo la construcción de conglomerados mediante la aplicación de análisis no supervisado, estadística univariada, inferencial, probabilística y multivariante.

Para implementar la metodológia de segmentación SARLAFT 4.0 y automatización de resultados. Se requiere de software como (SPSS Statistics/SPSS Modeler, SAS Enterprise Guide, R-Studio, Python, Power BI, entre otros).

La metodología óptima comprende cuatro (4) fases:

• Fase I: Segmentación individual de los factores de riesgo (clientes/usuarios/contrapartes, productos/servicios, canales de distribución, jurisdicciones/zona geográfica).
• Fase II: Segmentación conjunta o integración de los factores de riesgo.
• Fase III: Señales de alerta, medición, score de riesgo, indicadores (descriptivos, cualitativos, cuantitativos y prospectivos) y matriz de riesgo en factores y consolidado.
• Fase IV: Integración de resultados de la segmentación de los factores de riesgo con la matriz de Administración del Riesgo SARLAFT 4.0.
• Tablero de control: Permite visualizar de manera gráfica e interactiva los resultados de segmentación y matrices de riesgo SARLAFT 4.0.

Para realizar la segmentación y matrices de riesgo de forma cuantitativa y automática, que desarolle la Metodología DAMAIS - RP de IMSAGRI y exigido por la SFC no hay en el mercado. La segmentación de factores de riesgo y sus resultados se pueden automatizar en SPSS Statistics/SPSS Modeler, SAS Enterprise Guide, R-Studio, Python y Power BI.

Para optimizar el nivel de confiabilidad del modelo de segmentación y sus derivados, se recomienda realizarlo una vez por año. Con base en los resultados de los indicadores de segmentación (descriptivos, cualitativos, cuantitativos y prospectivos).

La calibración se realiza con el objetivo de contrastar si existe o no diferencias significativas entre la información base (con la que se hizo la segmentación) y la actual (periodo de calibración, ej. seis meses o un año después), a fin de garantizar confiabilidad en la aplicación de modelo estadístico de segmentación, eficacia de las reglas de señales de alerta, pesos, score de riesgo y demás cálculos de gestión de riesgo AML.

No. Cada entregable, describe en detalle como se realiza la Metodología de Segmentación y Matrices de Riesgo SARLAFT 4.0.

Para cada una de las sesiones de trabajo de acuerdo al alcance IMSAGRI socializa de forma práctica el desarrollo de los procedimientos. Y en los documentos explica en detalle la manera como se desarrolla la Metodología de segmentación.