Busca el nombre de un cliente y observa los resultados. El divorcio conflictivo de un homónimo. Una reseña de producto con una estrella. Una publicación furiosa en un foro, escrita por un exempleado descontento. Una denuncia de 2019 que se desestimó sin mayor difusión. Un blog crítico que nadie lee. Y, enterrado en algún lugar entre todo eso, lo único que realmente importa: una investigación por fraude.
Técnicamente, todos esos resultados son noticias negativas. Casi ninguno constituye medios adversos que deban cambiar una decisión. Toda la disciplina de la revisión de medios adversos consiste en distinguir entre “hay información negativa sobre esta persona” y “hay motivos para preocuparse”.
Por eso, la pregunta que hace la mayoría sobre los medios adversos, “¿hay alguna noticia negativa?”, es la equivocada. Siempre hay noticias negativas. Cuando se trata de una empresa conocida o un nombre común, hay un mar de ellas. La pregunta que importa es más concreta y mucho más difícil: ¿alguna es realmente relevante?
Esto significa que la revisión de medios adversos es un problema de clasificación, no de búsqueda: encontrar referencias negativas es fácil. La verdadera tarea consiste en determinar cuáles son auténticas señales de alerta reputacional y cuáles son solo ruido. Este artículo explica cómo distinguirlas, porque acertar en esa distinción es lo que permite que un programa de revisión te proteja en lugar de limitarse a generar trabajo.
Qué son realmente los medios adversos
Empieza por la definición, porque ya contiene la respuesta. El Wolfsberg Group, cuya guía de 2022 es el marco más utilizado en el sector para este fin, define las noticias negativas como información de dominio público que una empresa consideraría relevante para gestionar el riesgo de delitos financieros. Esta misma disciplina recibe varios nombres: medios adversos, noticias negativas, información adversa y revisión del riesgo reputacional. “Medios adversos” es más común en el Reino Unido y Europa, mientras que “noticias negativas” se usa más en Norteamérica. Los nombres cambian; la idea es la misma, y la mayoría de los programas se basa en la definición del Wolfsberg Group.
La palabra clave de esa definición es “relevante”. Los medios adversos no son simplemente noticias negativas sobre alguien. Son noticias negativas relacionadas con el riesgo de delitos financieros o el riesgo reputacional. Esa sola palabra es decisiva, porque marca la diferencia entre el mar de cobertura meramente negativa y el conjunto mucho más reducido de información que realmente debería influir en una decisión. Una multa de estacionamiento es una noticia negativa. No es una señal de alerta. Una reseña crítica de un restaurante es una noticia negativa. No constituye medios adversos. Una acusación formal por fraude es ambas cosas. Ten presente esa palabra, relevante, porque casi todo lo que sigue es una forma de aplicarla en la práctica. Todo lo demás desarrolla una misma idea de distintas maneras: convertir la relevancia en un criterio práctico.
Por qué importa y cuándo
La revisión de medios adversos es valiosa porque identifica riesgos en una etapa temprana: alguien involucrado en fraude, corrupción o lavado de dinero suele aparecer en las noticias mucho antes de que se le incluya en una lista de sanciones y, con frecuencia, mucho antes de una condena, si es que llega a haberla. Consultar la información pública te permite detectar un problema cuando todavía es solo un reporte, antes de que se convierta en un gran titular o una pérdida. Para cuando un asunto llega a una lista de vigilancia o a un tribunal, por lo general ya pasó la oportunidad de actuar de forma discreta y oportuna.
También es una expectativa, no solo una buena práctica. Aunque FATF no utiliza el término “revisión de noticias negativas”, su guía sobre el enfoque basado en riesgos menciona las búsquedas de medios adversos como parte de la debida diligencia reforzada, y los supervisores interpretan la recomendación 10 en el sentido de que esta revisión debe esperarse en las relaciones de mayor riesgo. En Estados Unidos, las normas de FinCEN sobre debida diligencia del cliente incluyen el requisito de monitoreo continuo, y la FCA considera que este tipo de revisión forma parte de los controles eficaces contra los delitos financieros. El punto en común es un enfoque basado en riesgos y proporcional: más intensivo para clientes y relaciones de mayor riesgo y menos intensivo para los de menor riesgo, en lugar de aplicar el mismo método general e indiscriminado a todos los clientes. La proporcionalidad funciona en ambos sentidos: no revisar adecuadamente a un cliente de alto riesgo es un error, pero revisar en exceso a uno de bajo riesgo simplemente satura a tu equipo de ruido. La clave es orientar el esfuerzo, no maximizarlo.
Cómo se complementan los medios adversos con las verificaciones de sanciones y PEP
Conviene entender cómo se relacionan los medios adversos con las demás verificaciones que ya se realizan, porque cada una cumple una función distinta. La verificación en listas de sanciones y de vigilancia consiste en cotejar un nombre con listas oficiales y estructuradas, mientras que la verificación de PEP determina si una persona ocupa un cargo que aumenta su riesgo. Ambos tipos de verificación son esenciales y, por su naturaleza, son indicadores rezagados: un nombre llega a una lista de sanciones después de que un gobierno toma medidas y, por lo general, mucho después de la conducta en cuestión.
Los medios adversos son la principal señal de alerta temprana porque detectan la cobertura periodística, la investigación, los señalamientos y el patrón de conducta antes de que todo ello se traduzca en una inclusión en listas o una condena, si es que llega a ocurrir. Una persona puede estar profundamente involucrada en fraude o corrupción durante años sin aparecer en ninguna lista, y la única señal temprana puede encontrarse en la información pública. Ese es el vacío que cubren los medios adversos: identifican el riesgo que las listas estructuradas todavía no pueden detectar. Los tres métodos se complementan: las listas cubren lo registrado oficialmente, la verificación de PEP se centra en el cargo y los medios adversos abarcan los casos reales que aún no se han formalizado. Un programa que consulta las listas pero omite los medios adversos solo monitorea el riesgo que alguien más ya confirmó. En la mayoría de los casos en que algo sale mal, las noticias lo detectan primero.
Qué se considera relevante: las categorías
Si el criterio es la relevancia de un asunto para el riesgo de delitos financieros, conviene saber qué cumple ese criterio. En la práctica, las categorías importantes son las relacionadas con los delitos financieros y los delitos que los preceden: lavado de dinero, fraude, soborno y corrupción, evasión de sanciones, financiamiento al terrorismo, delincuencia organizada, tráfico ilícito, delitos fiscales, ciberdelitos y delitos ambientales, así como las medidas regulatorias y penales que se derivan de ellos.
Todo lo demás, como el divorcio, la reseña negativa, la disputa comercial y el perfil desfavorable, cuenta como noticias negativas, pero por lo general no se consideraría medios adversos porque no guarda relación con el riesgo de delitos financieros. Hay excepciones y es necesario considerar el contexto: una demanda que alega fraude es relevante, pero una por una entrega tardía no lo es. Aun así, el filtro por categoría realiza la mayor parte de la depuración inicial: si una noticia no encaja en una de las categorías de riesgo que te interesan, casi nunca llega siquiera al conjunto de resultados por revisar. Por eso, un programa sólido define de antemano sus categorías de riesgo mediante una taxonomía documentada, en lugar de dejar que cada analista decida sobre la marcha qué incluir. Precisamente esa taxonomía documentada te permite explicar a un regulador por qué consideraste relevante una noticia y descartaste otra como ruido.
Los filtros que separan las señales del ruido
La categoría va primero, no al final. Incluso dentro de las categorías correctas, la mayoría de los resultados sigue sin constituir auténticas señales de alerta; otros cinco filtros permiten clasificarlos. Un programa cuyas decisiones puedan justificarse debe aplicarlos todos de forma consistente. Si omites alguno, se colará un tipo específico de ruido: si omites la identidad, te saturarán los homónimos; si omites la credibilidad de la fuente, los rumores empezarán a contar como evidencia.
- Relevancia e importancia: ¿este resultado concreto realmente guarda relación con el riesgo o es solo una mención de pasada, una cita o un relato cuyo protagonista es la víctima y no quien cometió la falta?
- La credibilidad de la fuente es un factor importante. Un reporte de una agencia de noticias reconocida, sujeto a control editorial, es muy distinto de una publicación en un foro anónimo o una afirmación no verificada en redes sociales. Las directrices del Wolfsberg Group dejan claro que la credibilidad de la fuente es fundamental, por lo que debes dar peso a la información periodística confiable, independiente y verificada, y descartar el resto.
- Se trata de verificar identidades, no solo nombres. El caso más frecuente de coincidencia falsa ocurre cuando se identifica a la persona equivocada porque tiene el mismo nombre. Por eso, la verificación debe ir más allá del nombre e incluir la fecha de nacimiento, la ubicación, el cargo y las demás entidades vinculadas con la persona, para confirmar que realmente se trata del individuo en cuestión.
- Un señalamiento no es una investigación, ni una acusación formal ni una condena, y una desestimación o una absolución no deben considerarse en absoluto una señal de alerta. La etapa en que se encuentra el caso dentro de esa escala determina cuánto peso debe recibir.
- La relevancia de un hecho cambia según cuánto tiempo haya pasado desde que ocurrió y si finalmente se resolvió. Un caso que sigue bajo investigación no es lo mismo que uno resuelto mediante un acuerdo hace diez años.
La depuración incluye un sexto elemento: la eliminación de duplicados. Si cincuenta medios distintos informan sobre un mismo hecho, se trata de un riesgo, no de cincuenta. Un programa que cuenta las noticias en lugar de los hechos terminará saturado por el ruido que genera.
La gravedad no es binaria: las distintas etapas de un hecho
El filtro por etapa del hecho merece su propia sección, porque ahí se distingue una revisión eficaz de una deficiente y es donde muchos programas pierden credibilidad.
Una auténtica señal de alerta no es simplemente algo “malo”: debe tener una etapa, un nivel de credibilidad, relevancia y una antigüedad determinada. El marco del Wolfsberg Group establece claramente estas etapas: señalamiento, investigación, detención, acusación formal, juicio y condena; y, por otro lado, desestimación, absolución, acuerdo y medida regulatoria. La empresa debe decidir en qué etapa quiere recibir una alerta, y esa decisión es importante. Tanto una condena por fraude plenamente acreditada y publicada en un periódico nacional como una afirmación anónima en un foro pueden describirse, en términos generales, como información adversa. Tratarlas como equivalentes hace que un programa de revisión termine paralizado por el exceso de cautela o pierda credibilidad por dar falsas alarmas.
Una buena clasificación debe reflejar los distintos grados en lugar de dar una simple respuesta de sí o no. La gravedad, la credibilidad, la antigüedad y la etapa son cuatro criterios independientes, no un solo interruptor, y una persona solo puede emitir un juicio razonable si puede ver los cuatro. La información debe decirte no solo que hay algo, sino también qué tan grave es, qué tan creíble, qué tan reciente y en qué punto del proceso se encuentra, porque esos son los datos que realmente permiten tomar una decisión proporcional. Si reduces todo eso a una sola alerta, descartas precisamente la información que permite decidir qué medidas tomar.
Tres coincidencias, una señal de alerta
Combina los filtros y observa cómo funcionan en un caso realista. Revisas a un posible cliente y la búsqueda arroja tres resultados negativos.
El primero es una demanda. Al leerla, descubres que tu cliente es la parte demandante, no la demandada: está demandando a un antiguo proveedor por un contrato. El tono es negativo, pero no hay relación con el riesgo de delitos financieros y es tu cliente quien presenta la demanda, no quien debe responder a ella. Se descarta por falta de relevancia.
El segundo caso es un señalamiento de fraude que al principio parece grave, pero cambia al revisar dos puntos: la persona mencionada tiene el mismo nombre que el cliente, pero nació en otra fecha y vive en otro país; además, la única evidencia proviene de una publicación anónima en un foro de quejas, sin otras fuentes que la respalden. Es la persona equivocada y la fuente es poco sólida. Por tanto, el señalamiento se descarta por identidad y credibilidad.
El tercero es una nota breve en un periódico nacional que informa que la empresa de tu cliente está siendo investigada por un regulador financiero por sospechas de lavado de dinero. Categoría relevante, fuente creíble, identidad correcta, información actual y en etapa de investigación, no un rumor. Ese es el resultado que importa. No pone fin automáticamente a la relación, pero sí es una auténtica señal de alerta que una persona debe evaluar, y es el único de los tres resultados que debería haber llegado a sus manos.
Tres coincidencias, una señal de alerta. Las otras dos no fueron fallas de la búsqueda: la búsqueda cumplió su función al encontrarlas. Los filtros cumplieron la suya al descartarlas. Esa proporción, muchos resultados que entran y pocos que pasan, es propia de un programa que funciona, no una señal de que algo se haya escapado. Cuenta los resultados descartados, no solo las coincidencias.
Por qué es difícil hacerlo a gran escala
Para un solo nombre, un analista cuidadoso puede aplicar todo esto manualmente. Hacerlo de forma continua para toda una base de clientes vuelve inviable ese enfoque, y entender por qué es la clave para comprender qué debe hacer una solución real.
El volumen de datos sin procesar es enorme: cada día se publican millones de artículos en decenas de idiomas. Los nombres comunes generan coincidencias que en realidad no se refieren a la persona en cuestión. Debido a la transliteración, un nombre puede escribirse de doce formas distintas. El mismo hecho se reproduce en cientos de medios. La información periodística confiable se mezcla con comentarios en redes sociales y afirmaciones no verificadas. Si usas una simple coincidencia de palabras clave, recibirás una gran cantidad de falsos positivos; si intentas revisarlos manualmente, no podrás mantener el ritmo y mucho menos hacerlo de forma continua. Es el mismo problema de ruido que dificulta buena parte de las verificaciones, y la solución es la misma: aplicar los filtros anteriores de forma consistente y a gran escala, para que lo que llegue a una persona ya esté clasificado, sin duplicados y atribuido a la persona correcta. El objetivo nunca ha sido mostrarle todo a alguien, sino únicamente los pocos resultados que superaron el proceso de filtrado, junto con el contexto pertinente.
Qué estás descartando realmente
Conviene ponerle nombre al ruido, porque el término “falsos positivos” sigue siendo una abstracción hasta que ves en qué consiste. En los medios adversos, el ruido adopta varias formas recurrentes.
La principal fuente de coincidencias incorrectas son los casos de personas que tienen el mismo nombre que el individuo en cuestión, especialmente cuando se trata de nombres comunes. Los registros duplicados, en los que decenas de medios informan sobre un mismo hecho, aumentan la cantidad de resultados sin aportar información nueva. También se incluyen referencias positivas y neutrales porque un término como “fraude” aparece en una oración sobre prevención del fraude o sobre la obtención de un premio por combatirlo. Los casos antiguos retirados o desestimados siguen reapareciendo. Los asuntos irrelevantes, como divorcios y reseñas negativas, generan resultados en la búsqueda por palabras clave, pero no superan la prueba de relevancia. Por último, las fuentes de baja credibilidad, como las publicaciones anónimas y los comentarios en redes sociales sin corroboración, aparecen como si fueran reportes periodísticos, aunque carecen de su sustento.
En conjunto, todo eso constituye el más del 90% de las coincidencias que no son señales de alerta. El verdadero trabajo de un programa nunca ha sido generar ese montón de resultados, porque cualquier herramienta puede hacerlo. Consiste en depurarlo con precisión y con criterios que puedan justificarse, para que las pocas señales auténticas no se pierdan entre ellos. Evaluar un programa por la cantidad de resultados que encuentra es medir lo equivocado: la cifra que importa es cuántos descarta correctamente.
El riesgo no ocurre solo en inglés
Hay un punto ciego que merece atención especial porque es común y grave: el idioma. Los medios adversos más relevantes sobre un cliente suelen estar en el idioma del lugar donde opera, no en inglés, y un programa que revisa únicamente en inglés simplemente no los detecta.
Los periódicos regionales dan amplia cobertura a un caso de fraude, un regulador publica un aviso sobre medidas de cumplimiento únicamente en el idioma local y las agencias de noticias del extranjero informan sobre una investigación por corrupción, pero nada de eso aparece si buscas solo en inglés. Precisamente por eso, la guía del Wolfsberg Group considera la cobertura multilingüe un elemento esencial de un programa adecuado. La transliteración agrava el problema, porque un nombre tomado de otro sistema de escritura puede escribirse de varias formas, y una búsqueda que no contempla esas variantes simplemente no encuentra los resultados relevantes. Para cualquier cliente con exposición transfronteriza, revisar únicamente la prensa en inglés equivale a hacerlo con un ojo cerrado, y ese ojo suele ser el que mira hacia las jurisdicciones de mayor riesgo.
Cómo es una buena revisión de medios adversos
Al reunir todos estos elementos, un programa que realmente distingue las señales del ruido suele compartir ciertas características.
- Revisa fuentes creíbles y les asigna peso según su credibilidad, en lugar de tratar todas las menciones por igual.
- Clasifica los hallazgos por categoría y relevancia para distinguir el riesgo de delitos financieros de la cobertura meramente negativa.
- Confirma la identidad de la persona correcta, en lugar de generar alertas sobre todos los que comparten un nombre.
- Registra tanto la etapa como la gravedad de un hecho, de modo que un señalamiento y una condena no se traten como equivalentes.
- Elimina duplicados para que cada hecho corresponda a una sola señal.
- Todos los hallazgos están vinculados con sus fuentes y pueden comprobarse, lo que permite que una persona los verifique y que un regulador vea el fundamento de cualquier decisión.
- Mantiene este proceso de forma continua, porque la mayor parte de los medios adversos aparece después del onboarding, no durante él.
Nada de esta lista es inusual. En conjunto, estos elementos marcan la diferencia entre una herramienta que te informa de noticias negativas, cuya existencia ya conocías, y otra que te dice si alguna es significativa, que es lo único que realmente necesitabas. La primera aumenta tu carga de trabajo; la segunda la reduce, y solo por la segunda vale la pena pagar. La verdadera prueba de cualquier herramienta de medios adversos es si deja a tu equipo con menos o más información por leer.
De las noticias negativas a una señal de alerta que te permite actuar
La dificultad de trabajar con medios adversos nunca estuvo en detectar referencias negativas, porque siempre las habrá. El desafío consiste en distinguir los pocos resultados que realmente implican un riesgo de la gran mayoría que no, de forma consistente, a gran escala y con criterios que puedan justificarse después. Si lo haces bien, los medios adversos dejan de generar ansiedad y empiezan a funcionar como un sistema de alerta temprana.
Para eso está diseñada la plataforma Beady. Su revisión de medios adversos analiza más de 100,000 fuentes públicas y elimina aproximadamente el 95% del ruido: coincidencias con la persona equivocada, resultados desactualizados, cobertura positiva, duplicados e información meramente negativa pero irrelevante. Así, deja únicamente las señales de alerta relevantes para el riesgo de delitos financieros, cada una clasificada por categoría y gravedad y vinculada con su fuente original. Convierte las noticias negativas, que están por todas partes, en medios adversos sobre los que realmente puedes actuar. Menos que leer y más motivos para confiar en lo que queda.
Si quieres ver qué encuentra sobre un nombre que estás evaluando ahora y, algo igual de útil, qué descarta, agenda una demo y haremos la revisión contigo.
