El informe D-18 analiza los falsos positivos producidos por los sistemas automatizados de screening de sanciones y prevención del blanqueo de capitales en la Unión Europea y el Reino Unido. Un falso positivo aparece cuando una persona, empresa u operación es identificada como potencialmente relacionada con un criterio de riesgo, pero una revisión posterior no confirma esa relación. El ejemplo más habitual es la coincidencia entre el nombre de un cliente y el de una persona sancionada. Sin embargo, el problema también puede surgir por información desactualizada, confusión entre jurisdicciones, una interpretación incorrecta del contexto de un pago o la permanencia de restricciones después de que la coincidencia inicial haya sido descartada.

La distinción fundamental del informe se establece entre una alerta preliminar, un hecho confirmado y una consecuencia jurídica. Una coincidencia automática debe iniciar una verificación, no convertirse automáticamente en una decisión definitiva. Para determinar correctamente la identidad pueden ser necesarios datos adicionales como fecha y lugar de nacimiento, documentos, nacionalidad, direcciones o información registral de una empresa. Al mismo tiempo, reducir excesivamente la sensibilidad del sistema para disminuir los falsos positivos puede provocar el problema contrario: no detectar coincidencias reales.

El caso de Bank of Scotland demuestra este segundo riesgo. La OFSI británica impuso una multa de 160.000 libras al banco por infracciones del régimen de sanciones, en un caso que puso de manifiesto deficiencias tanto en el screening como en la revisión posterior. GOV.UK

El informe analiza asimismo la distribución de responsabilidades entre los proveedores de bases comerciales de screening y las entidades financieras. El error puede encontrarse en el perfil original, en el proceso de comparación o en la interpretación que hace el banco del resultado. Por ello, corregir una base de datos no significa necesariamente que todas las restricciones derivadas desaparezcan automáticamente.

Otro aspecto importante es la posibilidad de comprender y cuestionar las decisiones automatizadas. En el asunto Dun & Bradstreet Austria, el Tribunal de Justicia de la UE confirmó que la explicación facilitada debe permitir a la persona afectada comprender cómo se adoptó la decisión automatizada e impugnarla. curia

La conclusión es que la calidad del screening no puede medirse simplemente por la reducción del número de alertas. Un sistema eficaz debe detectar restricciones reales y, al mismo tiempo, distinguir rápidamente las coincidencias erróneas, mantener actualizados los datos y permitir una revisión efectiva cuando una decisión es cuestionada.