Lucha contra el crimen financiero con inteligencia artificial

septiembre 14, 2021

La transformación de la tecnología está renovando cada sector, incluidos los servicios financieros. No obstante, la digitalización rápida es un arma de doble filo, dado que los delincuentes se están tornando sofisticados y exploran las vulnerabilidades de seguridad evadiendo la detección para mover dinero sucio entre los sistemas bancarios. Se estima que se lavan aproximadamente USD 2 trillones al año, que equivalen a casi el 5 % del PIB mundial.

Las consecuencias de los delitos financieros son devastadoras y tienen un impacto económico, social y de seguridad más amplio. Permite a los infractores de actividades ilícitas, como el tráfico de personas y narcóticos, y al crimen organizado, continuar y expandir sus operaciones, lo que provoca pérdidas catastróficas de víctimas y estragos en las sociedades. Las actividades como la financiación del terrorismo presentan una amenaza significativa para la seguridad nacional, que la convierte en una amenaza grave para el mundo entero.

Las instituciones financieras gastan, en conjunto, miles de millones de dólares en su intento por prevenir el delito financiero. El incumplimiento de las regulaciones en contra del lavado de dinero (AML) lleva a considerables sanciones por parte de los reguladores. En 2020, las instituciones financieras de todo el mundo pagaron USD 10,600 millones en sanciones contra el lavado de dinero (AML). Este tipo de incidentes crean riesgos comerciales y para la reputación para las instituciones financieras. A pesar de todos los esfuerzos, solo se identifica una fracción de los delitos financieros.

Las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial (IA) pueden aportar detección proactiva, información aprovechable y mejor eficacia y eficiencias para este tipo de programas.

IA para operaciones eficientes y detección e investigaciones eficaces

Con la IA, la cantidad masiva de datos estructurados y no estructurados puede analizarse de manera inteligente, para revelar las conexiones ocultas y revelar información aprovechable para identificar, investigar y mitigar el delito financiero.

Una de las aplicaciones más comunes de la IA en los programas de delitos financieros ha sido priorizar las transacciones de alto riesgo detectadas por un sistema basado en las reglas tradicionales y reducir los falsos positivos para permitir que los investigadores dediquen tiempo valioso a casos de alta prioridad.

Si bien la IA se ha utilizado principalmente para alcanzar eficiencias operacionales en programas de delitos financieros, el poder real de la IA radica en el hecho de que puede combinar la eficiencia operacional con la detección e investigación eficaces en programas de KYC y AML. La IA puede hacer uso de miles de millones de puntos de datos que están públicamente disponibles en la Web abierta y combinarlos con los propios datos de las organizaciones y bases de datos de suscripción para revelar información que antes no podía obtenerse, lo que asiste en la detección e investigación de los delitos. Ante la ausencia de un marco de trabajo de recursos compartidos de datos eficaz entre las instituciones financieras, la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) ofrece una ventaja fundamental para los programas de AML/CTF.

Por ejemplo, el proceso tradicional de Conocer a su cliente (KYC) se usa por el banco para identificar si un posible cliente está en una lista de sanciones, personas expuestas políticamente (PEP) o personas de interés especial (SIP). Sin embargo, la mayoría de las personas con vínculos delictivos o extremistas siguen bajo vigilancia y no son capturados por este tipo de listas de vigilancia. La IA puede aprovechar un vasto conjunto de datos de fuentes abiertas para desenterrar este tipo de observaciones.

La capacidad de la IA de contextualizar y derivar información de vastas cantidades de datos no estructurados amplifica las investigaciones humanas en áreas como fraude o KYC, investigaciones de AML. Los modelos basados en la IA pueden reemplazar a sistemas arcaicos basados en reglas en la identificación de transacciones sospechosas con más eficacia.

Dado que la IA gana impulso y se convierte en el flujo principal en la lucha contra el delito financiero, establecer la confianza en el resultado de los modelos de IA y ML a través de la IA explicable es un factor clave para garantizar una colaboración exitosa entre institutos financieros y reguladores.

Para anticiparse a los protagonistas de amenazas, es momento de que las instituciones financieras incorporen la IA como elemento clave de sus programas de delito financiero. Es fundamental que las instituciones financieras tengan capacidades avanzadas de detección e investigación gradual usando soluciones de IA que puedan aprovechar una amplia fuente de datos estructurados y no estructurados, incluidos datos legales y de fuentes abiertas.

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