RegTech: monitoreo y seguimiento de la actividad financiera en la era digital
Alejandro J. Useche; Juan Fernando Pérez; José Luis Alayón
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso · ed. 1 | 9789587849448 | SIMEHPRINT8JH72F6EDAI2HGGBBJ64 | 10.12804/pe9789587849448 | 2022 |
| E-book · ed. 1 | 9789587849448 | SIMEHEBOOKJ14HD97EEC7H37526886 | 10.12804/pe9789587849448 | 2022 |
Sobre esta obra
En los últimos años, los requerimientos legales y técnicos para administrar la información han aumentado de manera exponencial y, junto con ellos, también las necesidades de monitoreo y seguimiento de la actividad financiera. La tecnología ha sido una aliada para facilitar el cumplimiento de los requisitos regulatorios de manera más ágil, efectiva y costo-eficiente, y ello ha dado lugar a que nazca un campo denominado tecnología regulatoria o RegTech, subdivisión del sector FinTech, orientado a la aplicación de procesos automatizados con fines de monitoreo, seguimiento, detección de fraude, reporte y cumplimiento normativo. A su vez, dichos procesos se basan en importantes avances tecnológicos como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning, los cuales han habilitado la transición hacia un ecosistema financiero digital con nuevos participantes y modelos de negocio, que generan beneficios y oportunidades tanto a las instituciones reguladas como a los usuarios y las autoridades.
Con el ánimo de aportar a la difusión y al avance de la aplicación
de las nuevas tecnologías a la actividad de los mercados de valores y
divisas, el Autorregulador del Mercado de Valores (AMV) y la Universidad
del Rosario presentan este documento de investigación, el cual se compone de cuatro secciones. En la primera se describen los principales aspectos de las tecnologías de aprendizaje automático; en la segunda se
analiza el campo del RegTech, o cumplimiento normativo automatizado, identificando sus aplicaciones más relevantes en las actividades de
monitoreo y seguimiento en la industria financiera, al tiempo que se exponen experiencias internacionales y locales; en la tercera se reflexiona
sobre las ventajas y los retos para los intermediarios de valores y divisas
que implica la implementación del machine learning y la inteligencia
artificial para la supervisión y el cumplimiento, y, finalmente, se plantean
algunas consideraciones, a manera de conclusión.