TECNOLOGÍAS INNOVADORAS, CRIPTOACTIVOS Y NUEVAS NORMATIVAS ANTILAVADO DE DINERO.

Recientemente la UIF y CNV emitieron Resoluciones para regular la actividad de los PSAV (Proveedores de Servicios de Activos Virtuales).

Simultáneamente el BIS (Banca de Basilea) publicó un documento analizando lo que llaman “Finternet” el futuro de las finanzas basado en múltiples ecosistemas financieros digitales interconectados.

Las nuevas tecnologías innovadoras, los nuevos modelos de negocios basados en criptoactivos y las recientes normativas que inminentemente aplicará al sistema bancario, lleva a la necesidad de capacitarse para enfrentar estos nuevos desafíos.

ABAPPRA, en acuerdo con UNR -Universidad Nacional de Rosario- y UNIFACS -Universidade Salvador. Brasil-, presentan un CICLO DE CURSOS DE CAPACITACIÓN sobre las TECNOLOGÍAS INNOVADORAS y NUEVAS NORMATIVAS de PREVENCIÓN de LAVADO de DINERO, que están transformando los modelos de negocios bancarios.

Estos cursos constan de 4 módulos o niveles:

CAPACITADORES

Daniel Díaz es profesor de Tecnología de la Información (SIPD) en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario. Recibió el primer premio en concursos académicos internacionales de XBRL - 2003 (eXtensible Business Reporting Language). Oracle Corporation - 2005 (implementación de BPEL). Se desempeñó como asesor del Banco Central de la República Argentina (BCRA), Banco Central de Chile, Comisión Bancaria y de Valores de México y la Secretaría del Tesoro Nacional de Brasil. Actualmente asesor del Banco Central de Uruguay (BCU). Fue distinguido por su labor investigadora por la Honorable Cámara de Diputados de la República Argentina.

Patricia Sepliarsky es profesora de Tecnología de la Información (SIPD) y Gestión de la Información en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario. Trabajó como analista de datos en las áreas de desarrollo e implementación de sistemas en empresas líderes y como investigadora en el proyecto APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS INTELIGENTES PARA EL ANÁLISIS DE INFORMES FINANCIEROS, enfocado en analizar la predictibilidad de quiebras sobre fuentes masivas de datos.