CON ÉNFASIS  EN LA MATRIZ DE RIESGO DE CLIENTES   Y MODELO DE AUTOEVALUACIÓN DE RIESGO - Aprobado por la Res. 395/2020 de la Seprelad.

Conforme Requerimiento Mínimo del Programa de Capacitación Anual - SEPRELAD  para Oficiales de Cumplimiento, Empleados, directivos de Compañías de Seguros, Agentes y Corredores de Seguros.

DESTINATARIOS:

Directivos, empleados en contacto directo con los clientes (Oficiales de Cuentas, Liquidadores de Seguros, Cajeros), Agentes y Corredores de  Seguros, etc.), Oficiales de Cumplimiento, Auditores Internos, Contadores de las Empresas e Intermediarias de Seguros.

BENEFICIOS:

Se propone conseguir que los participantes:

• Sepan identificar todo el proceso de LD/FT.
• Se familiaricen con los elementos de un PROGRAMA DE  PREVENCIÓN DE LD/FT
• Se familiaricen e interpreten correctamente el REGLAMENTO ANTILAVADO DE DINERO DE SEPRELAD RESOLUCION 71/2019,
• Se familiaricen con las 40 Nuevas Recomendaciones de la GAFI,
• Técnicas y Metodologías de Enfoque Basado en Riesgos (EBR)
• Faciliten la implementen de la POLÍTICA IDENTIFICACIÓN Y  CONOCIMIENTO DEL CLIENTE.
• Sepan elaborar e implementar la MATRIZ DE RIESGOS DE CALIFICACION  DE  CLIENTES  conforme a las reglamentaciones de la SEPRELAD  y los últimos avances en materia de prevención de lavado de dinero. Sepan elaborar EL PERFIL DEL CLIENTE.
• Sepan Identificar, Medir, Controlar y Monitorear el Riesgo LD/FT de la Entidad, utilizando el MODELO DE AUTOEVALUACIÓN DE RIESGOS
• Sepan identificar e informar una OPERACIÓN INUSUAL O SOSPECHOSA.
• Comprendan y participen activamente en la elaboración e implementación del MANUAL DE PREVENCIÓN LD/FT, principalmente en lo que respecta a la CLASIFICACIÓN DE RIESGO DEL CLIENTE.

CONTENIDO

1. LO QUE DEBES SABER SOBRE EL LAVADO DE DINERO Y FINANCIAMIENTO DEL TERRORISMO.
2. LEY 1015 Y SUS MODIFICACIONES.
3. RECOMENDACIONES DE LA GAFI
4. NUEVO REGLAMENTO RES. 71/2019 BASADO EN EL SISTEMA DE ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS LD/FT DE LA   SEPRELAD PARA EMPRESAS DE SEGUROS. 
5. IDENTIFICACIÓN Y CONOCIMIENTO DEL CLIENTE, DEBIDA DILIGENCIA DEL CLIENTE (DDC) ELABORACIÓN PERFIL Y MONITORAMIENTO DEL CLIENTE
6. CLASIFICACIÓN DE RIESGO DEL CLIENTE - TALLER
7. TÉCNICAS DE ENFOQUE BASADO EN RIESGOS Y METODOLOGÍA DE AUTOEVALUACIÓN DE RIESGOS DE LA ENTIDAD – TALLER
8. TIPOLOGÍAS DE LA/FT NACIONALES E INTERNACIONALES
9. SEÑALES DE ALERTA PARA DETECTAR OPERACIONES INUSUALES Y SOSPECHOSAS
10. REPORTE DE OPERACIONES SOSPECHOSAS
11. UTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN CONTABLE Y DECLARACIÓN JURADA PARA JUSTIFICAR EL  ORIGEN DE RECURSOS PARA REALIZACIÓN POR EL CLIENTE DE OPERACIONES DE SEGUROS - TALLER.
12. RESPONSABILIDADES  DE DIRECTORES, GERENTES Y FUNCIONARIOS EN CUANTO A LA/FT.

METODOLOGÍA DEL CURSO ONLINE:  Envió semanales de videos aulas y ejercicios durante cuatro semanas y dos presentaciones online en directo,  cada 15 días,  donde se reforzarán los temas abordados en las  dos semanas  anteriores,  se responderán  las preguntas y aclararan las dudas.

Certificado de participación expedido por BEST PRACTICES – Consultoría y Capacitación.

MATERIAL: Disponible en la Plataforma del Curso: Copia completa del material de presentación en Power Point y otros documentos de interés para cada uno de los participantes: Excel de los talleres del Curso, Materiales de Lectura, Normativas Nacionales e Internacionales.

INSTRUCTOR

            Dr. JUAN RAMON BAEZ IBARRA,

• Doctor en Contabilidad  (Ph.D) por la Universidad de San Pablo del Brasil.
• Master en Contabilidad y Curso de post-grado en el área de Finanzas en la Fundación Getulio Vargas del Brasil.
• Cursos Antilavado de Dinero por la Reserva Federal, Fondo Monetario Internacional y GAFISUD.
• Curso de Administración de Riesgos de la EAFIT de Colombia.
• Instructor Prevención LA/FT, Riesgos Financieros, Finanzas y  NIIFs,
• Amplia experiencia en Entidades Financieras.

LUGAR Y FECHA:  

Disponible de inmediato

INVERSIÓN: Gs. 800 mil. dos o mas Gs. 600 mil c/u.

Inscripciones : Enviar lista de participantes y RUC de la entidad por e mail: inscripciones@bestpractices.com.py. Cel. 0981 175 724