Cinco mejores prácticas para la detección de noticias negativas

           

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El impacto de las noticias negativas: cinco mejores prácticas para la detección de noticias negativa

Cinco mejores prácticas para el filtrado de noticias negativas



De todos los riesgos que enfrentan las instituciones financieras y otras empresas, la identificación de Personas con reputación expuesta (REP por sus siglas en inglés) en las noticias negativas es lo que más probablemente pasa desapercibido.

Desafortunadamente, la falta de lineamientos reglamentarios para detectar clientes en relación con noticias negativas deja a las instituciones margen para la interpretación al momento de implementar un modelo basado en riesgos.

Las instituciones que toman medidas proactivas para desarrollar políticas y procedimientos para identificar entidades de alto riesgo en medios de comunicación pueden priorizar mejor el riesgo y reducir la carga operativa en la administración de procesos de Conozca a su cliente (KYC) y debida diligencia del clienteEllo incluye definir cuándo realizar búsquedas en medios de comunicación, cómo optimizar la automatización, qué información buscar, qué información es relevante y cómo usar la información recibida.

A continuación, brindamos las cinco mejores prácticas para mejorar la eficiencia y la eficacia de su programa de  filtrado de noticas negativas.

1. Identifique plazos

Monitorear cada fuente de noticias las 24 horas del día, los 7 días de la semana, puede ser la forma más segura de capturar todas las noticias negativas, pero no es ni práctico ni sostenible.

Un enfoque más realista consiste en determinar cuándo es más oportuno hacer búsquedas de noticias negativas. Por ejemplo, filtre las noticias negativas de los titulares en el momento de apertura de la cuenta y vuelva a revisar la cuenta en función de un cronograma guiado por criterios de riesgo designados por las políticas (es decir, tipo de cuenta, jurisdicción, actividad esperada, etc.).

Confiar solamente en un cronograma basado en riesgos no salvaguardará una institución si no actúa al momento de recibir información obtenida entre las revisiones programadas. En otras palabras, identifique las revisiones de los medios de comunicación impulsadas por eventos, es decir, aquellas actividades que podrían justificar una investigación "no programada" de fuentes de noticias como resultado de una actividad de cuenta recientemente descubierta, consultas sobre la aplicación de la ley, o relaciones con contrapartes de más alto riesgo.

2. Equilibre las revisiones manuales y automatizadas

Incluso las instituciones con procesos manuales eficaces probablemente no sean capaces de dedicar personal adecuado para revisar todas los titulares de cuentas en forma exhaustiva y mantenerse actualizadas con actividades de medios recientemente identificadas. Los procesos automatizados pueden complementar la revisión manual como parte integral de la detección de noticias negativas.

Es probable que los sistemas que proyectan una amplia red indagando en Internet o las bases de datos de fuentes de noticias produzcan un volumen abrumador de alertas no relevantes. Para una detección más productiva, busque una solución que responda a la pregunta, "¿Quién en la base de clientes tiene noticias notables ya compiladas sobre ellos por un proveedor de datos respetable?", en lugar de, "¿Qué información hay disponible que pueda relacionarse con mi cliente?"

La automatización del filtrado continuo de fuentes de medios de comunicación debe equilibrar los beneficios evidentes del monitoreo y la vigilancia diarios y, a la vez, evitar el riesgo de abrumar a los analistas con un cúmulo de resultados que contienen muy pocos elementos accionables, o lo que es más graves, que omiten elementos accionables relevantes.

3. Aplicar la categorización de riesgos

La identificación de noticias negativas no necesariamente deriva en una designación binaria, blanca y negra de "riesgo" o "sin riesgo" de la forma en que lo haría una alerta de sanciones. Dado que los resultados de noticias negativas no son todos iguales, requieren de una mayor calificación para evaluar el verdadero nivel de riesgo.

El desarrollo de modelos en función de categorías y severidad de las noticias negativas puede ayudar a priorizar las revisiones y entender mejor el nivel adecuado de riesgo asociado con un cliente como parte del perfil general de KYC.

4. Considere la puntualidad de los resultados

El concepto de la relevancia de las noticias es una consideración interesante al momento de evaluar los riesgos. Algunos clientes con resultados de noticias negativas que podrían calificarse como de mayor riesgo podrían reclasificarse como de menor riesgo con el paso del tiempo y la ausencia de noticias negativas posteriores.

La determinación de la materialidad de las noticias negativas en función únicamente de la antigüedad de la información podría ser eficaz en algunas circunstancias. Sin embargo, existen algunos tipos de gravedad relacionados con las noticias negativas que no desaparecen con el tiempo, como por ejemplo, las relacionadas con la corrupción u otros delitos financieros graves.

5. Garantice el monitoreo y la vigilancia continuos

Después de determinar cuándo hacer una búsqueda, qué buscar y cómo evaluar los resultados, la siguiente etapa consiste en decidir qué hacer con la información.

Una detección en un solo paso de una parte determinada de una cuenta identificará, en el mejor de los casos, el riesgo relacionado con la actividad histórica. Independientemente de si los hallazgos son significativos o no (es decir, no lo suficientemente graves para alinearlos con los cálculos de riesgo del programa), es necesario controlar los hallazgos iniciales para actualizaciones futuras.

Contar con un proceso automatizado independiente para revisar actualizaciones y cambios de los resultados conocidos permitirá un uso más específico de recursos. De lo contrario, existe la posibilidad de perder de vista las actualizaciones en los resultados generales de un sistema de detección de noticias negativas.

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