Movilización Antagónica
Movilización antagónica e incidencia delictiva como riesgos para la logística y operación de una empresa
- Empresa dedicada al transporte de carga solicitó un análisis de riesgos asociados a la presencia de grupos delincuenciales y activismo social de la Carretera Federal 57 (CDMX – TAMPS).
- Además de identificar el tipo de delito que, en esta ruta, impactaba a la empresa, se mapeó el nivel de riesgo de conflictos sociales y eventos asociados (bloqueos de carretera y tomas de casetas) que afectan su logística (retrasos transportes), costos (pago de cuotas “voluntarias” no previstas) o daños a sus recursos materiales (vehículos y/o instalaciones).
Pioneros en la aplicación del Índice de Movilización Antagónica (IMA).
- A través del IMA logramos cuantificar la intensidad de la movilización antagónica en todo el territorio mexicano.
- Este índice, exclusivo de Brisk, permitió identificar el nivel de riesgo de conflictos sociales, como tomas de casetas y vandalismo contra instalaciones, que pueden generar pérdidas económicas a la empresa.
- Por último, al identificar carreteras, puertos, a aeropuertos y plazas de cobro con mayor riesgo de bloqueo, así como las épocas con mayor número de eventos y duración de lo mismos, rediseñaron sus rutas y su logística.
- También permitió al cliente conocer costos por los conflictos sociales para considerarlos en su análisis de inversión.
- Ello llevó al cliente a contratar coberturas de seguro distintas a los planes tradicionales, por el incremento de riesgo de vandalismo.
Investigación Corporativa
Corroborar y/o identificar el o los responsables del incendio de una empresa
- Una empresa sufrió un incendio en sus instalaciones.
- El incendio ocurrió tiempo después de recibir amenazas en redes sociales para que cerraran sus oficinas.
- Surgió la preocupación de que el incendio fuera provocado intencionalmente, principalmente por miembro de la delincuencia organizada.
Herramientas de investigación
- Análisis de redes sociales.
- Entrevistas a los empleados.
- Evaluación de los videos de CCTV de la fecha del siniestro.
- Encuestas de cobertura a los vecinos aledaños a las instalaciones de la empresa.
- Análisis de datos conservados.
Hallazgos de la investigación
- Se encontró la identidad de la persona que inicialmente amenazó a la empresa.
- No se observó una participación del actor en el incendio, ni tampoco que tuviera vínculos con la delincuencia organizada.
- Las entrevistas a los empleados revelaron una carencia en la capacidad de respuesta del área de seguridad ante incidentes.
- La evaluación de los videos de seguridad develaron discrepancias con las versiones que declararon los entrevistados.
Conclusiones
- El incendio fue accidental no intencional.
- El sujeto que amenazó a la empresa no tenía vínculos con la delincuencia organizada.
- El área de vigilancia presentó múltiples carencias durante y después de que se registró el incendio, derivado de la ausencia de protocolos.
- Las deficiencias del personal de vigilancia provocaron que el incendio se saliera de control
Modelos de Riesgo
Construcción de modelo de riesgo para clasificar clientes de instituciones financieras
- Una institución financiera con más de medio millón de clientes necesitaba construir e implementar un modelo de evaluación de riesgo cliente en materia de prevención de lavado de dinero de acuerdo con las Disposiciones de Carácter General para Instituciones Financieras
- Además del modelado estadístico robusto, también era necesario automatizar el modelo en la infraestructura tecnológica existente para evaluar periódicamente la totalidad de sus clientes existentes y a los clientes recién adquiridos.
Modelado
- Utilizamos diversas técnicas estadísticas basadas en aprendizaje máquina para estimar el modelo qué mejor ajustara a las características inherentes y transaccionales de los clientes de la institución.
- Se consideraron los factores de riesgo requeridos por la normatividad en la materia y se propusieron factores de riesgo adicionales para mejorar la efectividad del modelo
- Se construyó un modelo de riesgo para calcular el grado de riesgo del cliente al inicio de la relación y otro modelo de riesgo transaccional, cuando el cliente ya cuenta con operaciones.
Automatización
- Se automatizó el modelo de riesgo cliente, en una plataforma web de acceso interno, permitiendo evaluar de manera masiva a la totalidad de los clientes o a ciertos clientes de interés, en el momento que sea necesario.
- Se incorporaron funcionalidades para dar cumplimiento a los requerimientos normativos, como los procesos de invalidación y de asignación de riesgo alto basado en políticas internas.
- Se implementaron mecanismos de consulta, reportes, fichas de riesgo y analíticos para dar seguimiento a la evolución y comportamiento del modelo para futuras calibraciones y mejoras.
Actualmente el modelo de la empresa ha aprobado las auditorias realizadas por la CNBV y cumplido en tiempo y forma con los reportes anuales tanto a CNBV y Banxico