Havia comentado em outro post recente, sobre a busca pela maior eficiência do monitoramento de PLD, e os benefícios que isto traz com maior economia de recursos para focar a atenção da abordagem baseada em riscos, no que realmente é problema e merece maior atenção e diligência.
Então queria falar agora na busca também na eficiência no processo de conheça seu cliente (KYC), para saber se estávamos classificando adequadamente o risco de PLD de nossos clientes no onboarding deles. Se a metodologia de score de PLD estava boa mesmo.
Mas como fazer isto na prática?
Bastou analisar de perto os resultados de um "backtest" que fizemos, aonde pegamos mês a mês no último ano, todos os comunicados ao COAF, e confrontamos com o score de PLD.
Vocês também fazem isto? Venha interagir nos comentários deste post!
Ou seja, quantos e qual o percentual de clientes com risco baixo até altíssimo (em uma escala de 1 a 5) foram comunicados ao COAF?
A expectativa era que a grande maioria seria de clientes que classificamos com risco altíssimo (maior na escala de 1 a 5), o que se confirmou com mais de 70 a 75% deles, ainda que imaginasse que este percentual fosse ainda maior.
Porém o que chamou atenção foi uma quantidade não esperada de clientes classificados como baixo, na faixa de 10 a 15% do total comunicado, o que achei que foi mais alto que deveria. Mostrando na prática que há espaço para a melhoria da metodologia de score de PLD, para tentar entender os motivos de que não foram classificados com maior risco como deveriam.
Acontece o mesmo com vocês?
Para começar, mesmo antes de entender e recalibrar, foi introduzido na metodologia uma nova variável que não existia, de que uma vez comunicado, automaticamente seu score de PLD iria piorar, e seria colocado como alto.
Veja que dependendo da comunicação ou suspeita, não dá para acabar com o relacionamento ou bloquear (ainda) um determinado cliente, até porque a área de PLD, por mais que investigue e analise, não tem o mesmo poder de polícia, e não consegue sempre provas suficientes para uma conclusão definitiva, por isto que passa as informações ao COAF, que tem mais visão sistêmica do cliente e seu comportamento, pode acionar a polícia federal e MP, para dar seguimento. Isto significa que mesmo comunicado o cliente e suas operações continuam na sua carteira, e precisam de um olhar diferenciado e mais cuidadoso, e obviamente uma reclassificação de risco de PLD para maior.
O que vocês fazem quando um cliente é comunicado com o risco de PLD dele?
Mas voltando à metodologia do Score de PLD, que precisa ser melhorada, hora de olhar o motivo que o cliente ou uma operação sua foi comunicada, e entender se alguma nova variável, ou mesmo peso que usou, precisam ser incluídas ou ajustadas.
Difícil listar aqui quais novas foram incluídas ou outras que o peso foi rebalanceado para que o score ficasse melhor, pois assim como acontece no score de crédito, que por sinal tem várias similaridades, não existe um modelo único de score para o mercado, pois vai depender tanto do segmento e produtos que opera, como também do perfil dos seus clientes.
Cada instituição terá que ter o seu próprio, ainda que obviamente existam algumas variáveis cadastrais essenciais para PLD, como desde a capacidade financeira, aonde a empresa ou PF está localizada, em especial em fronteira, qual o segmento (CNAE) que ela atua, inclusão em listas e processos que tem, e por aí vai. O que reforça a importância de ter boas fontes de dados cadastrais e base cadastral completa e atualizada com frequência.
Quais são as variáveis mais relevantes que têm maior peso dos seus modelos de score de PLD?
Assim como vejo cada vez mais o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) e machine learning, como novas variáveis de análise comportamental para entender o perfil de risco de PLD do seu cliente. Mas isto será para outro post no futuro.
Por fim, sendo realista, não espero perfeição do score de PLD, mas ao menos menos de 5% seria um número na minha opinião mais aceitável digamos de margem de erro (conceito por sinal que está na moda nas últimas semanas).
Espero que esta reflexão e troca de experiência possa ter contribuído de alguma forma para ajudá-los. E me coloco à disposição para trocar ideias, mais detalhes e experiências com os interessados no tema.
