Mejores prácticas en Proyectos Anti-Crímenes-Fraudes

El tema de este artículo fue presentado por José C. Nordmann de Epsilon Risk en un evento celebrado en Brasil el 03/12/2025, por invitación de Valdir Jacintho de la empresa AIMART. En el siguiente enlace se puede ver y escuchar el vídeo de la presentación realizada en portugués.

Mejores prácticas en la implementación de soluciones Link Analysis.mp4

Enfoque holístico

A continuación se presenta el resumen de esta intervención, en la que expresaré algunas reflexiones sobre el uso de buenas prácticas en proyectos para implementar modelos analíticos e investigativos basados en el conjunto de software i2 de la empresa Harris i2 Group para combatir el crimen, el fraude y el lavado de activos, basados en la experiencia de más de 20 años trabajando con Departamentos de Policía, Fiscalías, Agencias de Inteligencia, Agencias Fiscales-Tributarias y Aduanas, así como numerosos bancos públicos y privados, compañías de seguros, FinTech y plataformas de pagos de Brasil y otros países latinoamericanos.

Una forma tradicional de abordar este tipo de proyecto es estructurar un conjunto ágil y ordenado de actividades funcionales y técnicas para la adaptación e implementación de funcionalidades gráficas de análisis de vínculos que produzcan inteligencia e investigación profunda mediante transferencia de conocimiento a Analistas, Investigadores y Agentes de nuestros Clientes.

Esto es correcto y necesario, pero no suficiente.

En nuestra opinión, es esencial adoptar un enfoque holístico que tenga en cuenta los aspectos relevantes del Cliente relacionados con sus procesos de Gobernanza de Datos, una materia prima esencial para cualquier iniciativa organizativa.

En principio, las organizaciones que tienen una Estrategia de Datos alineada con su Estrategia General también cuentan con Sistemas de Gobernanza de Datos en etapas de madurez evolucionada. Conocer la situación del Cliente en esta área ayudará a planificar una implementación más asertiva y eficaz, basada en los recursos realmente disponibles en la organización.

Cuestiones como qué datos están disponibles, cómo se almacenan y pueden recuperarse o cuál es su calidad pueden abordarse en las etapas iniciales del Proyecto de Implementación, donde el objetivo es definir un Modelo de Datos verdaderamente adaptado a los recursos del Cliente y a los procesos de análisis, investigación e inteligencia que desea llevar a cabo con ellos.

En todas las disciplinas, los datos están en el centro de los procesos empresariales, y esto no es una excepción.

La importancia de los datos

DAMA (Data Management Association) es una organización global sin fines de lucro, formada por profesionales altamente especializados de todo el mundo, que promueven las mejores prácticas y estándares en gestión de datos.

La Rueda de DAMA es un modelo conceptual que presenta las principales disciplinas componentes de la Gobernanza de Datos. Aunque el propósito y el tiempo de esta intervención no nos permiten abordar en profundidad la Rueda DAMA, no queremos evitar mencionar que las organizaciones que incorporan sus principios y recomendaciones son parte de una élite cuyos procesos de negocio están alineados con sus datos, produciendo impactos significativos de mejora en la operación con mayor productividad y efectividad.

Temas como Arquitectura de Datos, Seguridad, Integración e Interoperabilidad, Gestión de Datos Maestros (MDM), procesamiento de Metadatos y Calidad de datos son clave para construir una Estrategia de Datos basada en las realidades y posibilidades de la organización, 100% alineada con su Estrategia General.

No hay duda sobre la importancia de los datos. Todos los analistas de mercado coinciden en enfatizarlo en estos tiempos de Inteligencia Artificial Generativa. Gartner menciona que "No existe AI (Artificial Intelligence) sin IA (Infraestructura de Aplicaciones)", refiriéndose al trío formado por Aplicaciones, consumidoras y productoras de Datos, en los que se basa la Inteligencia Artificial.

En general, se entiende que las organizaciones, además de esforzarse por mejorar sus procesos, deben centrarse en desarrollar prácticas de ingeniería destinadas a mejorar los datos para que sean más fiables, eficientes y sistemáticos. Las empresas deberían pasar de un enfoque centrado en el modelo a uno basado en datos.

En el caso de proyectos para la creación de modelos analíticos, de investigación e inteligencia para combatir el crimen, el fraude y el lavado de dinero, el uso de la Suite i2 permite la implementación de un modelo de datos basado en el concepto ELP: en inglés "Entity, Link, Property", es decir, identificar Entidades, Vínculos entre entidades ("Links") y las Propiedades o Atributos de las entidades y sus vínculos.

A menudo se piensa que existen propiedades fundamentales en las entidades; por ejemplo, la entidad “persona física” puede tener los atributos nombre, apellido, fecha de nacimiento, sexo, nacionalidad, número de documento de identidad, dirección residencial y otros. Sin embargo, los enlaces también tienen propiedades; por ejemplo, el vínculo “transacción” entre dos entidades cuentas bancarias puede tener los atributos día y hora de ejecución (“timestamp”), sentido (de qué cuenta a qué cuenta), moneda, importe, dirección IP del dispositivo utilizado para ejecutar la transacción y otras propiedades.

Pasos en un proyecto de análisis de enlaces

Etapas de un Proyecto de Implantación y Sustentación de Modelos Analíticos & Investigativos i2

Teniendo en cuenta las recomendaciones vinculadas a la Estrategia y Gobernanza de Datos y adoptando, según las mejores prácticas, un enfoque holístico, nuestra recomendación metodológica para ejecutar Proyectos para la Implementación de Modelos Analíticos, de Investigación e Inteligencia basados en la Suite i2 consta de las siguientes cinco etapas a ejecutarse en esta secuencia:

1. Modelo de Datos: En esta primera fase del Proyecto, los Analistas e Investigadores del Cliente, trabajando en colaboración con los Especialistas Funcionales de Epsilon Risk, comenzarán examinando la lista completa de Entidades, Enlaces y Propiedades (modelo ELP) relevantes para los procesos analíticos e investigativos del Cliente.

El resultado de este mapeo será una lista ELP con detalles completos de los atributos e indicación de las Fuentes de Datos que serán integradas y/o accedidas por los futuros procesos de Link Analysis del Cliente.

En base a estas definiciones funcionales, los Especialistas Técnicos del Cliente y de Epsilon Risk podrán instalar los componentes contratados de la Suite i2 y construir el Esquema del Modelo de Datos en la plataforma de aplicación i2, siendo el software i2 Analysis Hub la opción recomendada para el Modelo y Esquema de Datos Corporativos del Cliente.

2. Implementación: En esta segunda etapa, los Especialistas Técnicos y Funcionales del Cliente y de Epsilon Risk definirán y construirán las integraciones del entorno i2 (homologación en este momento) con las fuentes de datos definidas en la fase anterior. Estas integraciones serán del tipo "bulk" o "batch" y permitirán la carga inicial y posterior de datos desde las fuentes al repositorio de la Suite i2, normalmente el i2 Analysis Hub Information Store (IS). Los scripts de carga de datos así construidos permitirán la replicación en el repositorio central (IS) de los datos que residirán allí, y podrán ser accedidos por Analistas e Investigadores que tengan derechos de acceso dentro del Sistema i2.

En la implementación también puede construirse uno o más conectores en tiempo real, utilizando la funcionalidad de i2 Connect, una verdadera "Fábrica de Conectores" de la Suite i2. Estos conectores accederán en tiempo real, en forma de servicios web, a ciertos datos requeridos por un proceso de investigación e inteligencia directamente en el sistema fuente y en una base de datos externa, sin replicar estos datos en el repositorio central IS, aunque pueden utilizar los datos recuperados en tiempo real dentro del cuadro de análisis de vínculos de la herramienta por excelencia de Analistas e Investigadores: i2 Analyst’s Notebook (i2 ANB).

También durante la etapa de Implementación, se llevarán a cabo las actividades de configuración de parámetros ("setup") y las pruebas integradas de homologación por parte del Cliente (UAT – User Acceptance Test), incluyendo la carga inicial y las pruebas de todo el entorno de Homologación, incluyendo los artefactos construidos para la integración y conectores. Al final de esta etapa, se llevará a cabo la transición y migración del entorno de homologación al entorno de producción, y la carga inicial de datos en producción.

3. Capacitación: La tercera etapa se refiere a la formación técnica "formal" porque, en realidad, desde la primera etapa ha habido una "transferencia de conocimientos", que continuará en las siguientes etapas, en forma de capacitación "on the job" durante las actividades del proyecto mediante intercambios y trabajo conjunto entre los Analistas e Investigadores del Cliente y la Expertos Funcionales y Técnicos en Epsilon Risk.

Recordamos que esto no es "educación formal" sino "formación técnica", cuyo propósito esencial es proporcionar a los participantes del Cliente información y orientación para utilizar en el día a día del trabajo real y así seguir progresando en una curva de aprendizaje que no terminará con los cursos recibidos.

Los cursos que se ofrecen son esencialmente prácticos, del tipo “bootcamp” o laboratorio "hands-on”. El Instructor suele proporcionar un marco conceptual transmitiendo algunos conceptos teóricos, los esenciales para contextualizar a los Participantes del Cliente, pero la mayor parte del tiempo de formación se dedica a realizar ejercicios prácticos, utilizando los componentes de software de la Suite i2, especialmente el i2 ANB, con los que se busca trabajar en casos de uso similares a los del Cliente, basados en el Modelo de Datos definido y construido en la primera etapa del Proyecto.

Al finalizar la formación, los participantes del Cliente habrán tenido contacto con las funcionalidades y características técnicas de la i2 Suite vinculadas a sus procesos, lo que les permitirá continuar aprendiendo en las siguientes etapas del Proyecto.

Transferencia de conocimiento a lo largo del Proyecto en forma de Espiral de Arquímedes

4. Casos de uso: Una vez instalado el software de la Suite i2, construido el Modelo de Datos y el Esquema del i2 Analysis Hub y finalizada la formación, los Analistas e Investigadores del Cliente podrán empezar a utilizar la Suite i2 en actividades reales de Análisis Gráfico de Vínculos.

El complemento ideal de la formación "hands-on" es precisamente este trabajo en casos reales, para “redondear” y mejorar el aprendizaje "haciendo" en la práctica, es decir, desarrollando Procesos de Investigación que requieran la creación de Diagramas (Gráficos o Charts) que utilicen Entidades y Vínculos de manera práctica (con sus respectivas Propiedades o Atributos) disponibles en el repositorio central del I2 Analysis Hub, correctamente alimentados al importarse al Information Store.

Sin embargo, especialmente al principio, se recomienda que los Analistas e Investigadores parcialmente capacitados puedan contar con orientación y consulta a personal especializado con experiencia previa en el desarrollo de procesos de investigación e inteligencia. Por esta razón, hemos integrado esta etapa de orientación y apoyo por parte del personal especializado de Epsilon Risk para el desarrollo de los primeros Procesos de Investigación relacionados con casos de uso reales del Cliente.

Este servicio puede distribuirse en una cierta cantidad de sesiones de los Analistas e Investigadores con un Especialista en Desarrollo de Procesos de Investigación e Inteligencia, con intervalos cortos entre sesiones y sesiones, para que los Analistas e Investigadores puedan aplicar las orientaciones y sugerencias recibidas en la sesión anterior.

Todas las sesiones se realizan de forma virtual, a través de una herramienta de colaboración como Teams, siempre trabajando con acceso al repositorio central del cliente (i2 Analysis Hub Information Store). El resultado de esta etapa será un conjunto de diagramas (gráficos) que configurarán un proceso de investigación y/o inteligencia relacionado con un caso de uso real del Cliente.

5. Sustentación: En Epsilon Risk cubrimos todo el ciclo de vida de las aplicaciones como forma de garantizar el mejor retorno de la inversión, el uso completo de las funcionalidades implementadas y la actualización continua de los procesos de negocio desplegados en la i2 Suite.

La implementación, compuesta por los cuatro pasos anteriores, es sólo el comienzo de este ciclo de vida, que continúa tras el inicio de las actividades en el entorno de producción, en el que los Usuarios del Cliente, Analistas, Investigadores, Agentes y Supervisores necesitan soporte de uso, gestión de problemas e incidentes ("trouble ticketing "), y mantenimiento correctivo y evolutivo de los modelos de investigación y de toda la implementación.

Por este motivo, recomendamos contratar un servicio de Sustentación por periodos anuales, con niveles de servicio (SLA’s) y dedicación de recursos de Epsilon Risk ajustados a las necesidades y particularidades de cada Cliente.

El Servicio de Sustentación es esencial para garantizar que la rotación de personal del Cliente sea absorbida por nuevo personal debidamente formado y que la plataforma de aplicaciones y los Modelos de Investigación e Inteligencia del Cliente se mantengan actualizados, reflejando las innovaciones inevitables que ocurren en el mundo, contribuyendo de forma permanente al ROI inicialmente concebido.

Conclusiones

Los cuatro pasos propuestos para la Implementación no son nuevos en sí mismos. La innovación es el orden en que se propone ejecutarlos y parte de su contenido, lo que refleja la importancia primordial que damos a la definición e implementación de un Modelo de Datos y su Esquema i2 alineados con los datos que realmente están disponibles y son utilizables en cada Cliente.

Las cuatro etapas de la Implementación son importantes y complementarias entre sí, pero si fuera posible definir las dos más importantes, elegiríamos la definición y creación del Modelo de Datos y el desarrollo conjunto Cliente & Epsilon Risk de los primeros Casos de Uso, porque el Modelo de Datos permitirá a todos los Profesionales del Cliente "hablar el mismo idioma", refiriéndose a las mismas Entidades y Vínculos, y los Casos de Uso les permitirán utilizar procesos similares de análisis e investigación. La combinación de ambas cosas permitirá la creación de inteligencia dentro de la organización y en la relación con otras organizaciones externas.

José C. Nordmann

SME en Transformación Digital

Miembro del Consejo Mundial para un Planeta Más Seguro

Miembro del Consejo Consultivo Mundial de i2 Group

Miembro de ACFE (Asociación de Examinadores Certificados en Fraude)

Chief Compliance Officer (Quanam)

Miembro de AUC (Asociación Uruguaya de Compliance)

Miembro Asociado de WCA (World Compliance Association)

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