domingo, 30 de agosto de 2026

DE LA SEÑAL DE ALERTA AL ROS: CÓMO ANALIZAR UNA OPERACIÓN INUSUAL PASO A PASO

Una señal de alerta no convierte automáticamente una operación en sospechosa. Su aparición indica que existe un comportamiento, transacción o circunstancia que se aparta de lo esperado y que merece ser analizado. El reto del Oficial de Cumplimiento consiste precisamente en transformar una alerta en una investigación razonada, capaz de determinar si existe una explicación económica o jurídica razonable o si, por el contrario, corresponde evaluar su reporte como operación sospechosa.

El proceso puede desarrollarse en seis pasos.

1. Identificar y comprender la señal de alerta

El primer paso consiste en determinar exactamente qué generó la alerta. Puede tratarse de una operación incompatible con el perfil económico, una cancelación anticipada, movimientos de fondos inusuales, intervención de terceros, fraccionamiento de operaciones o resistencia a proporcionar información.

No basta con registrar que “se activó una alerta”. El analista debe preguntarse: ¿qué comportamiento concreto resulta inusual?, ¿cuándo comenzó?, ¿es un hecho aislado o recurrente?

2. Recopilar información relevante

Identificada la alerta, corresponde reunir la información necesaria para comprenderla. El análisis puede incluir documentación de conocimiento del cliente, actividad económica, ingresos, patrimonio, operaciones históricas, origen de fondos, beneficiario final, relaciones con terceros y cualquier documentación que permita reconstruir razonablemente la operación.

Ejemplo: un cliente cancela anticipadamente un crédito equivalente a S/ 150,000. Antes de concluir que existe una operación sospechosa, debería determinarse quién efectuó el pago, de dónde provino el dinero y si el cliente tenía capacidad económica para realizarlo.

3. Analizar el contexto de la operación

Los números por sí solos dicen poco. Una operación debe interpretarse dentro de su contexto.

Una transferencia de S/ 200,000 puede resultar perfectamente razonable para una empresa con ventas anuales de varios millones de soles, pero ser altamente inusual para una persona que declara ingresos mensuales de S/ 3,500.

También deben considerarse circunstancias como cambios de actividad económica, venta de activos, préstamos, herencias, crecimiento empresarial u otros acontecimientos que puedan explicar razonablemente la operación.

4. Contrastar la operación con el perfil del cliente

Este es uno de los momentos centrales del análisis. El Oficial de Cumplimiento debe comparar lo ocurrido con lo que conoce del cliente.

Conviene formular preguntas sencillas: ¿la operación guarda relación con sus ingresos?, ¿es consistente con su actividad económica?, ¿el origen de los fondos resulta razonable?, ¿su comportamiento actual coincide con su historial?, ¿participan terceros sin una justificación aparente?

Por ejemplo, si un pequeño comerciante comienza a recibir y transferir elevados importes entre distintas cuentas y empresas sin relación conocida con su negocio, la discrepancia entre su perfil y su comportamiento transaccional requiere profundizar el análisis.

5. Documentar el análisis y sus conclusiones

Una buena investigación PLAFT debe permitir que otra persona pueda comprender qué ocurrió, qué se investigó y por qué se llegó a determinada conclusión.

El expediente debería reflejar la alerta detectada, operaciones analizadas, información consultada, documentación obtenida, explicaciones proporcionadas por el cliente, inconsistencias identificadas y razonamiento utilizado para cerrar o escalar el caso.

No es suficiente concluir: “la operación está justificada”. Debe explicarse por qué está justificada y qué evidencia respalda esa conclusión.

6. Decidir si corresponde evaluar un ROS

La pregunta final no debería ser simplemente: “¿se activó una señal de alerta?”, sino: ¿después del análisis existe una explicación razonable, verificable y coherente para la operación?

Si la información obtenida permite explicar satisfactoriamente el comportamiento observado, la alerta podrá cerrarse dejando debidamente documentado el análisis.

Por el contrario, cuando persisten inconsistencias relevantes, falta de justificación económica, dudas sobre el origen o destino de los fondos, participación injustificada de terceros u otros elementos que razonablemente generen sospecha, corresponderá evaluar la operación conforme al procedimiento establecido para el eventual Reporte de Operación Sospechosa (ROS).

De detectar alertas a construir hipótesis

El verdadero valor del Oficial de Cumplimiento no está en acumular alertas, sino en convertir información dispersa en una historia comprensible.

Una alerta es solamente el punto de partida. El análisis profesional comienza cuando preguntamos qué ocurrió, quién intervino, de dónde provino el dinero, cuál fue su destino y si todo ello resulta coherente con lo que conocemos del cliente.

En PLAFT, detectar es importante. Saber investigar, documentar y fundamentar una decisión lo es mucho más.

lunes, 24 de agosto de 2026

10 SEÑALES DE ALERTA DE LAVADO DE ACTIVOS QUE TODO OFICIAL DE CUMPLIMIENTO DEBERÍA CONOCER

En prevención del lavado de activos, una señal de alerta no demuestra por sí sola que exista una operación sospechosa. Es, más bien, un indicador que advierte que una operación, comportamiento o característica del cliente se aparta de lo esperado y que, por tanto, merece un análisis más profundo.

Para el Oficial de Cumplimiento, el verdadero desafío no consiste únicamente en detectar alertas, sino en interpretarlas dentro del contexto del cliente y determinar si existe una explicación razonable y verificable. Estas son diez señales que conviene tener siempre presentes.

1. Operaciones incompatibles con el perfil económico

Una de las alertas más relevantes aparece cuando las operaciones realizadas no guardan relación con los ingresos, actividad económica, patrimonio o antecedentes del cliente. Ejemplo: una persona que declara ingresos mensuales de S/ 4,000 adquiere en corto tiempo dos vehículos de alta gama sin financiamiento y sin acreditar otros ingresos.

2. Dificultad para justificar el origen de los fondos

No basta con conocer cuánto dinero utiliza el cliente. También puede ser necesario comprender de dónde proviene. Respuestas genéricas, contradictorias o sin documentación razonable incrementan el riesgo. Ejemplo: ante una operación importante, el cliente señala que el dinero corresponde a “ahorros familiares”, pero no puede explicar quién los generó, durante qué periodo ni cómo fueron acumulados.

3. Operaciones inusuales sin justificación económica aparente

Una operación puede ser perfectamente legal y, sin embargo, resultar inusual por su monto, frecuencia, características o falta de lógica económica. Ejemplo: una empresa comienza repentinamente a realizar operaciones por montos muy superiores a los registrados durante los últimos dos años, sin cambios conocidos en su actividad comercial.

4. Fraccionamiento de operaciones

La realización de múltiples operaciones por montos menores puede ser una señal relevante cuando parece orientada a evitar controles, registros o niveles de revisión. Ejemplo: en lugar de realizar una sola operación por S/ 100,000, el cliente efectúa varias operaciones similares por importes menores en un periodo reducido.

5. Estructuras societarias innecesariamente complejas

La utilización de múltiples empresas, sociedades en distintas jurisdicciones o cadenas de propiedad sin una razón comercial clara puede dificultar conocer quién controla realmente una operación. Ejemplo: una pequeña empresa local pertenece a otra sociedad extranjera que, a su vez, pertenece a varias compañías interpuestas, sin que el cliente explique una finalidad empresarial razonable para dicha estructura.

6. Dificultades para identificar al beneficiario final

Debe generar especial atención la resistencia a proporcionar información sobre las personas naturales que finalmente poseen o controlan una persona jurídica. Ejemplo: el representante insiste en entregar únicamente información de los accionistas formales, pero evita identificar a las personas naturales que se encuentran detrás de las sociedades accionistas.

7. Cancelaciones anticipadas sin explicación razonable

La cancelación anticipada de créditos u otras obligaciones puede convertirse en una señal cuando resulta incompatible con la capacidad económica conocida del cliente. Ejemplo: una persona obtiene financiamiento a cinco años y cancela prácticamente toda la deuda pocos meses después utilizando fondos provenientes de terceros.

8. Intervención injustificada de terceros

Debe analizarse por qué una persona distinta del cliente entrega fondos, realiza pagos o participa recurrentemente en las operaciones. Ejemplo: las cuotas de un financiamiento contratado por una persona son pagadas regularmente por diferentes personas que aparentemente no mantienen relación económica con ella.

9. Cambios abruptos en el comportamiento transaccional

El historial del cliente constituye una referencia fundamental. Un cambio significativo puede revelar un nuevo nivel de riesgo. Ejemplo: un cliente que durante años realizó operaciones pequeñas comienza repentinamente a efectuar transacciones frecuentes y de elevado importe sin que haya cambiado su actividad económica declarada.

10. Resistencia injustificada a proporcionar información

La negativa, evasión o entrega reiterada de información inconsistente durante la debida diligencia constituye una alerta que no debería evaluarse aisladamente. Ejemplo: ante preguntas sobre actividad económica, patrimonio u origen de fondos, el cliente modifica sucesivamente sus respuestas o presiona para que la operación se realice sin entregar los documentos solicitados.

lunes, 17 de agosto de 2026

LA GUÍA DE IDENTIFICACIÓN Y REPORTE DE ALERTAS: UN NUEVO ESTÁNDAR DE CALIDAD PARA EL SISTEMA PLAFT PERUANO

La Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) ha publicado la Guía de Identificación y Reporte de Alertas 2026, un documento que introduce a los sujetos obligados un canal complementario al Reporte de Operaciones Sospechosas (ROS): las Alertas. Su propósito central es preservar la calidad de la información que recibe la Unidad de Inteligencia Financiera del Perú (UIF-Perú), evitando que hechos meramente informativos —sin sustento de inusualidad transaccional— saturen el canal del ROS.

El problema que resuelve

Durante años, muchos Oficiales de Cumplimiento enfrentaron la disyuntiva de qué hacer con información relevante pero no concluyente: una noticia adversa, una investigación fiscal en curso o una coincidencia en listas de riesgo, cuando el análisis de la operativa del cliente no arrojaba señales de inusualidad. Reportar estos casos como ROS generaba falsos positivos que, según la propia guía, consumen recursos de priorización en la UIF-Perú, deterioran el puntaje de calidad del sujeto obligado ante los supervisores y distraen al Ministerio Público de investigaciones con mayor sustento. La Alerta nace precisamente para canalizar esta información estratégica sin desnaturalizar al ROS como principal insumo de inteligencia financiera.

La regla de oro

El documento resume el criterio de decisión en una frase memorable: si no es posible describir una operación u operativa sospechosa, no es un ROS; es una Alerta. Cuando el reporte se sustenta exclusivamente en fuentes externas —prensa, fiscalía, listas informativas no vinculantes— y no en las operaciones observadas ante el sujeto obligado, corresponde el canal de Alertas. Una excepción crítica: esta flexibilidad no aplica a las coincidencias con las listas del Consejo de Seguridad de las Naciones Unidas sobre terrorismo y financiamiento de la proliferación de armas de destrucción masiva, casos en los que procede el Congelamiento Administrativo de Fondos de forma inmediata.

Un formulario más ágil sobre la misma infraestructura

Operativamente, la Alerta se presenta a través del Portal PLAFT, reutilizando la estructura técnica del sistema ROSEL para minimizar la curva de aprendizaje. Sin embargo, exige menos campos obligatorios que el ROS: en la Sección 1 solo son indispensables la identificación de la oficina y la narrativa de los hechos; en la Sección 3 se simplifican los datos de la operación; y las Secciones 4 y 5 son enteramente opcionales. Esta flexibilidad refleja la naturaleza informativa —y no acusatoria— de la Alerta.

Casuística que aclara la frontera

La guía ilustra la distinción con dos casos contrastantes: un cliente mencionado en prensa por presunto delito, pero cuya operativa financiera es coherente con su perfil declarado (Alerta); frente a un joven que recibe fondos de un tercero y despliega un patrón de fraccionamiento y devolución compatible con uso de testaferros (ROS), independientemente de si existe o no cobertura mediática.

Consideraciones finales para el Oficial de Cumplimiento

El documento cierra con dos precisiones relevantes. Primero, la Alerta goza del mismo deber de reserva del artículo 12 de la Ley N.° 27693 que protege al ROS. Segundo, contempla la evolución de una Alerta hacia un ROS: si el monitoreo posterior detecta operaciones inusuales sustentadas, el nuevo ROS deberá referenciar expresamente el número de la Alerta previa como antecedente.

En síntesis, esta guía no solo formaliza un instrumento operativo adicional, sino que refuerza una cultura de calidad en el reporte: distinguir con rigor entre lo informativo y lo sospechoso fortalece la cadena de inteligencia financiera peruana.

jueves, 6 de agosto de 2026

CASOS DE USO DE LA IA GENERATIVA EN PLAFT

La prevención del lavado de activos y del financiamiento del terrorismo (PLAFT) atraviesa una etapa de transformación impulsada por la inteligencia artificial generativa. Más allá de automatizar tareas repetitivas, esta tecnología tiene la capacidad de comprender grandes volúmenes de información, sintetizar datos complejos y generar análisis que fortalecen la toma de decisiones de los oficiales de cumplimiento. No reemplaza el criterio humano ni las obligaciones regulatorias, pero sí se convierte en un aliado estratégico para mejorar la eficiencia, reducir tiempos de análisis y elevar la calidad de las investigaciones.

A continuación, se presentan cinco casos de uso con alto potencial para las organizaciones.

1. Debida diligencia reforzada de clientes

La IA generativa puede integrar información proveniente de expedientes internos, bases documentales y fuentes abiertas para elaborar perfiles de riesgo más completos. Asimismo, resume antecedentes relevantes, identifica inconsistencias entre la actividad económica declarada y la información disponible públicamente, y propone líneas de investigación adicionales. Esto permite acelerar los procesos de admisión de clientes sin sacrificar la profundidad del análisis.

2. Investigación de alertas y operaciones inusuales

Uno de los mayores desafíos de las áreas de cumplimiento consiste en revisar cientos de alertas generadas por los sistemas de monitoreo. La IA generativa puede analizar simultáneamente el comportamiento transaccional, el perfil del cliente, la documentación disponible y las noticias relacionadas para producir un informe preliminar que explique por qué una operación podría ser razonable o sospechosa. De esta manera, el analista dedica más tiempo al juicio profesional y menos a tareas manuales de recopilación de información.

3. Elaboración automática de informes técnicos

La redacción de informes de debida diligencia, investigaciones internas o sustentos para reportes de operaciones sospechosas suele demandar varias horas de trabajo. La IA generativa puede estructurar estos documentos utilizando formatos estandarizados, resumir evidencias, organizar cronologías y redactar conclusiones preliminares con lenguaje técnico y consistente. El especialista mantiene siempre la responsabilidad de revisar, validar y aprobar el contenido antes de su utilización.

4. Capacitación personalizada y asistencia normativa

La formación continua es un componente esencial de cualquier sistema PLAFT. Mediante asistentes inteligentes, la IA generativa puede responder consultas sobre normativa, explicar conceptos complejos con ejemplos prácticos, diseñar casos de estudio adaptados al sector económico y generar evaluaciones de conocimiento. Esto facilita una capacitación más dinámica, permanente y alineada con los riesgos específicos de cada organización.

5. Evaluación integral de riesgos LA/FT

La IA generativa también puede asistir en la identificación y evaluación de riesgos considerando factores como clientes, productos, canales de distribución y zonas geográficas. A partir de esa información, genera matrices de riesgo, identifica controles existentes, propone medidas de mitigación y explica el razonamiento detrás de cada recomendación. Como resultado, la organización obtiene una visión más integral y consistente de su exposición al riesgo.

La inteligencia artificial generativa representa una oportunidad para evolucionar desde un cumplimiento reactivo hacia un modelo preventivo, analítico e inteligente. Su verdadero valor no radica únicamente en automatizar procesos, sino en transformar grandes cantidades de información en conocimiento útil para la toma de decisiones. Las organizaciones que integren esta tecnología con una adecuada gobernanza, supervisión humana y estricto cumplimiento de la normativa estarán mejor preparadas para detectar riesgos emergentes y fortalecer la eficacia de sus sistemas de prevención del lavado de activos.