Gerente corporativo de cumplimiento del Grupo Financiero BAC Credomatic de Costa Rica.
Actual presidente del Comité Latinoamericano de Prevención de Lavado de Activos
(COPLAFT) de la Federación Latinoamericana de Bancos - FELABAN.
Actual VP del Comité Técnico de Cumplimiento de la Asoc. Bancaria Costarricense (ABC).
Licenciado en contaduría pública de la Universidad Nacional Federico Villarreal (Perú),
certificado como profesional CP/AML de la Florida International Bankers Association (FIBA)
y la Florida International University (FIU).
MBA con énfasis en mercadeo de la Universidad Francisco de Vitoria de Madrid (España).
Especialización en desarrollo gerencial, marketing estratégico y gestión de ventas de la
University of San Francisco (USA) y ADEN International Business School.
Especialista certificado en prevención del lavado de activos por ACAMS.
Orador internacional en distintas conferencias y congresos en la región.
Experiencia a nivel internacional, en áreas de gestión de riesgos operativos y regulatorios,
control y prevención de lavado de activos, así como gestión de auditoría.
DANIEL F. BAÑADOS MATICORENA
Desafíos actuales Nuevas tecnologías
Cibercrimen
Regulaciones
Mayor supervisión
Tipologías complejas
Análisis más profundos
Recursos escasos
Principales casos de uso de “Big Data”
Analíticas de Clientes 48%
Analíticas de Experiencia 45%
Análisis de Riesgos 37%
Análisis de Amenazas 30%
Análisis de Cumplimiento Regulatorio 28%
Optimización de Campañas 26%
Selección Basada en Ubicación 23%
Análisis de Fraude 22%
Análisis de Sentimiento de Marca 16%
Optimización de Colocación de Productos 16%
Otros 9%
Cie
ntí
fico
de
dat
os
Recopilar, procesar y
extraer valor de las diversas
y extensas bases de datos
Imaginación para
comprender y comunicar sus conclusiones a
los no científicos
Crear soluciones basadas en datos que
aumentan los beneficios, reducen los
costos
Ya trabajan en todas las
industrias y hacen frente a
los grandes proyectos de
datos
Febrero 2015Global survey (550 ejecutivos seniors)BIG DATA EVOLUTION
• Las iniciativas de datos se han movido de posibilidades teóricas, para
centrarse en la solución real y apremiante de problemas de negocio.
• El futuro del “big data” es menos acerca del volumen y velocidad, y más
acerca del valor que los negocios pueden extraer del mismo.
Calidad de datos
Enfoque en mejorar los datos del KYC
Promover cultura de ingreso correcto de datos (BSC - calificación)
Correcciones masivas de datos históricos
Propuesta de nuevas técnicas para mejorar el ingreso de datos
Monitoreo constante: reporte de calidad de datos
Segmentación de factores de riesgo
Creación de modelos de minería que permiten descubrimiento de patrones para determinar las jurisdicciones, canales, productos y clientes más
riesgosos y de mayor impacto.
Un nuevo insumo para la optimización en la generación de alertas (actividad inusual basada
en factores de riesgo).
Creación de modelos alternos.
Automatización: procesos y reportes
Visualización de información y tiempos
de respuesta ágiles para el análisis de casos
Independencia de las áreas de negocio para obtener reportes y/o para responder a las Superintendencias, agilizar el tiempo de respuesta.
Automatización: procesos y reportes
Análisis de Redes: relaciones
Uso de las ciencias sociales y análisis criminal para detectar las técnicas de
colocación, estratificación e integración del dinero.
Análisis de casos en función de redes de clientes y su
comportamiento (reportes individual vs. reporte de redes).
Análisis de Redes: relaciones
Aplicación de métricas para determinar "tamaño" de casos de LAFT.
Análisis exploratorio o visual para detectar patrones de comportamiento en una red
particular.
Aumento de la efectividad.
Albert Einstein
"La definición de locura es seguir haciendo lo mismo esperando obtener diferentes resultados".