/WEB/Inicio/logo-anahuac.svg "logo-anahuac"){kind=logo}
Financieros
Licenciados en Finanzas y Actuaría que buscan fortalecer sus competencias en control interno y cumplimiento.
Objetivo principal del Diplomado en Prevención y Detección en Lavado de Dinero
El diplomado en Prevención y Detección en Lavado de Dinero tiene como objetivo capacitar a los profesionales en el dominio del marco regulatorio nacional e internacional, proporcionando metodologías para la detección de operaciones inusuales y el diseño de políticas de prevención efectivas. Al finalizar, el participante será capaz de gestionar sistemas de cumplimiento robustos que aseguren la integridad operativa de su organización.
Módulos del Diplomado
-4.png)
1.1. Organismos internacionales y la digitalización del cumplimiento.
1.2. Ley Federal PLD y disposiciones aplicables a entidades financieras en México.
1.3. Requerimientos técnicos para el resguardo de expedientes digitales (KYC).
1.4. Tipologías modernas: Criptoactivos, Fintech y banca digital.
1.2. Ley Federal PLD y disposiciones aplicables a entidades financieras en México.
1.3. Requerimientos técnicos para el resguardo de expedientes digitales (KYC).
1.4. Tipologías modernas: Criptoactivos, Fintech y banca digital.
2.1. Uso de lenguajes de consulta para la extracción de alertas transaccionales.
2.3. Implementación de Indicadores Clave de Riesgo (KRIs) y dashboards dinámicos para supervisión en tiempo real.
2.4. Automatización de reportes para la Unidad de Inteligencia Financiera (UIF).
2.5. Evaluación técnica de sistemas de prevención y servicios en la nube.
2.3. Implementación de Indicadores Clave de Riesgo (KRIs) y dashboards dinámicos para supervisión en tiempo real.
2.4. Automatización de reportes para la Unidad de Inteligencia Financiera (UIF).
2.5. Evaluación técnica de sistemas de prevención y servicios en la nube.
3.1. Análisis de patrones y descubrimiento de reglas de asociación en transacciones masivas.
3.2. Metodologías de segmentación (Clustering) para la clasificación de clientes por nivel de riesgo.
3.3. Detección automatizada de operaciones inusuales, relevantes e internas preocupantes.
3.4. Análisis de redes para identificar estructuras de beneficiarios controladores.
3.2. Metodologías de segmentación (Clustering) para la clasificación de clientes por nivel de riesgo.
3.3. Detección automatizada de operaciones inusuales, relevantes e internas preocupantes.
3.4. Análisis de redes para identificar estructuras de beneficiarios controladores.
4.1. Diseño computacional de la Metodología de 4.2. Evaluación de Riesgos (EBR).
4.3. Simulaciones para el estrés de modelos de cumplimiento y detección de brechas.
4.4. Algoritmos avanzados para la reducción de "falsos positivos" en las alertas de riesgo.
4.5. Validación técnica y pruebas de penetración en sistemas de prevención.
4.3. Simulaciones para el estrés de modelos de cumplimiento y detección de brechas.
4.4. Algoritmos avanzados para la reducción de "falsos positivos" en las alertas de riesgo.
4.5. Validación técnica y pruebas de penetración en sistemas de prevención.
5.1. Protección de datos personales en procesos de investigación y cumplimiento.
5.2. Cifrado, autenticación y seguridad de la información sensible.
5.3. Ética profesional ante el uso de algoritmos y toma de decisiones automatizada.
5.4. Tendencias en RegTech: El futuro de la supervisión tecnológica.
5.2. Cifrado, autenticación y seguridad de la información sensible.
5.3. Ética profesional ante el uso de algoritmos y toma de decisiones automatizada.
5.4. Tendencias en RegTech: El futuro de la supervisión tecnológica.
Habilidades a adquirir
Habilidades
- Podrás identificar operaciones inusuales y señales de alerta relacionadas con lavado de dinero.
- Serás capaz de aplicar el marco regulatorio y los criterios de cumplimiento para prevenir riesgos legales y financieros.
Conocimientos
-
Uso de herramientas de monitoreo, análisis de datos y reportes para fortalecer sistemas de prevención.
-
Aplicación del marco regulatorio nacional e internacional para prevenir riesgos legales y financieros.
