
La investigación fue desarrollada por Tomás Minauro y Jhonnatan Horna, profesores del área Académica de Operaciones y Tecnologías de Información de ESAN, junto con su colega Leonardo Toro. El caso de estudio plantea la necesidad de aplicar herramientas más precisas para detectar el blanqueo de capitales.
Los docentes de ESAN Tomás Minauro y Jhonnatan Horna, en colaboración con su colega Leonardo Toro, publicaron en la revista Emerald Emerging Markets Case Studies, de la editorial Emerald Publishing, el caso de estudio Data Analysis to Combat Money Laundering: The Case of EFI Peru. A partir de la experiencia de una empresa peruana, el estudio demuestra que el análisis sistemático de transacciones permite identificar anomalías y prevenir riesgos en entornos financieros caracterizados por un alto volumen de información.
Minauro y Horna, docentes del área académica de Operaciones y Tecnologías de Información de ESAN, explican que el interés por desarrollar esta investigación surgió al percatarse de que los métodos tradicionales para detectar operaciones de lavado de dinero son cada vez menos efectivos en transacciones complejas donde se gestiona mucha información. En un contexto actual cada vez más digital, las organizaciones requieren herramientas más avanzadas para garantizar la seguridad de sus operaciones financieras.
En ese sentido, el caso de estudio se enfoca en la experiencia de la empresa Entidad Financiera y de Inversiones (EFI), que en el 2019 analizó la información financiera de su portafolio de clientes premium, como parte de sus procedimientos internos. Así, detectó una serie de movimientos sospechosos de Easy Wash SAC, uno de sus clientes, que podrían ser indicios de un posible lavado de dinero.
La investigación busca evaluar la eficacia de las medidas actuales contra el blanqueo de capitales y proponer mejoras basadas en razonamientos estadísticos y éticos. Minauro y Horna, precisan que el marco conceptual abarca temas clave como la gestión del riesgo financiero y el compliance. A nivel metodológico, se trata de un caso práctico que analiza información real sobre transacciones para detectar patrones sospechosos.
La experiencia de EFI evidencia que un análisis de datos más preciso y efectivo permite detectar anomalías, comportamientos inusuales y posibles fraudes que, en otros contextos, podrían pasar desapercibidos. Asimismo, demuestra que la tecnología no basta por sí sola, sino que debe ser operada por analistas con criterio. También reafirma que la analítica hoy constituye un factor clave para el éxito de la gestión del riesgo.
El caso de estudio también abre la puerta al uso de tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y modelos predictivos más sofisticados, en el sector financiero. Asimismo, es un recurso de suma utilidad para especialistas en finanzas, analistas de riesgo, expertos en cumplimiento normativo y estudiantes de pregrado, ya que permite comprender de qué manera las empresas toman decisiones y gestionan sus datos en escenarios de alta incertidumbre.
La revista Emerald Emerging Markets Case Studies, publicada por Emerald Publishing Limited, es una publicación académica internacional especializada en la difusión de estudios de caso enfocados en mercados emergentes. Su propósito es promover el aprendizaje aplicado mediante el análisis de situaciones reales en áreas como administración, negocios, emprendimiento e innovación. La colección cuenta con más de 1490 estudios de caso publicados, cada uno acompañado de su respectiva nota docente para apoyar procesos de enseñanza y aprendizaje. Asimismo, la revista cubre publicaciones desde 2011 hasta la actualidad, evidenciando un crecimiento sostenido en el número de casos publicados cada año. Estos elementos reflejan su consolidación como una fuente relevante de material académico para la formación y el análisis en contextos empresariales de economías emergentes.
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