El desconocimiento sobre las nuevas tecnologías a menudo genera temores.
La inteligencia humana se distingue por la capacidad de razonar, resolver problemas, comprender ideas complejas, aprender rápidamente y adaptarse a partir de la práctica.
Según IBM, “la inteligencia artificial (IA) es una disciplina de la informática que desarrolla sistemas capaces de emular estas capacidades humanas.”
Es cierto que la IA sustituirá a personas en algunos empleos, pero, su verdadero impacto radicará en potenciar a los profesionales que la integren en sus procesos. Empresarialmente, aquellos que combinen los conocimientos especializados con el uso eficiente de la IA se destacarán por su mayor productividad y capacidad para realizar tareas de una forma más rápida y precisa.
¿Dónde debemos centrar nuestra atención?
Los delitos financieros para ser identificados requieren del análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y comportamientos que identifiquen actividades sospechosas, en cambio, la inteligencia artificial (IA), hoy en día está transformando la forma en que las instituciones gestionan la detección de transacciones inusuales, permitiendo una identificación más oportuna y precisa de las operaciones que pudiesen derivarse en reportes de actividades sospechosas(ROS). Esta última, en constante evolución, se está adaptandorápidamente a los cambios emergentes, lo que hoy es una práctica cotidiana queda obsoleta en el mañana, no necesariamente por la tecnología en sí, sino por el entorno cambiante en el que operan las instituciones financieras.
Para poder implementar modelos efectivos de IA en la prevención de los delitos financieros, es fundamental comprender el contexto específico de cada país, ya que, aunque estos tienen un carácter transnacional, las regulaciones y particularidades locales varían significativamente.
Tipos de IA Aplicados a la detección de Delitos Financieros.
Para entender un poco este campo de la informática, es necesario conocer que, dentro de este, existen diversas ramas que pueden ser particularmente útiles en la identificación de actividades financieras sospechosas. Estas son:
• Machine Learning: Este es un sistema inteligente que analiza transacciones pasadas y aprende a identificar patrones anómalos, si el usuario adquiere algo que no encaja con su perfil habitual, este sistema alertaría a la entidad financiera.
• Deep Learning: Esta rama, por debajo del Machine Learning, usa redes neuronales inspiradas en el cerebro humano para encontrar patrones complejos en los datos, por ejemplo, transacciones sospechosas. A diferencia del aprendizaje automático / Machine Learning aquí se manejan grandes cantidades de información lo que permite detectar elementos que podrían pasar desapercibidos para los analistas.
• Análisis Predictivo: Como bien su nombre lo dice, nos facilita una predicción basada en datos recopilados. Observa patrones y tendencias pretéritas para exponertransacciones que pudieran ser riesgos futuros, de esta forma las instituciones lograrían actuar anticipadamente.
• Computer Vision: Con esto, se pudiesen analizar imágenes y videos de las cámaras de seguridad usando el reconocimiento facial para identificar a una persona con perfil sospechoso dentro de una institución o entidad financiera.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Esta herramienta es la que permite que los dispositivos electrónicos inteligentes entiendan nuestro idioma ya sea hablado o escrito y sigan instrucciones. En la lucha contra los delitos financieros pudiesen analizar los chats, correos, documentos y encontrar indicios de actividades o conversaciones inusuales.
Una implementación efectiva de estas tecnologías no solo optimizaría los procesos de monitoreo, sino que también reforzaría el cumplimiento normativo y contribuiría a la protección del sistema financiero global.
La IA en la Detección y Prevención del Lavado de Activos.
La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos a una velocidad sin precedentes la convierte en un aliado clave en la batalla contra el blanqueo de capitales.
Esta, puede analizar millones de transacciones en tiempo real, identificando patrones sospechosos que serían imperceptibles para los métodos tradicionales, por ejemplo, una serie de transferencias pequeñas entre cuentas en diferentes países, realizadas en un corto período, podría pasar desapercibida para un analista humano, pero un modelo de IA entrenado para esto,la señalaría como una posible operación de pitufeo/ smurfing, una técnica común de lavado.
Otra ventaja que tiene la IA es que no solo se limita a datos estructurados, como registros bancarios, etc., sino que también puede analizar publicaciones en redes sociales, noticias y correos electrónicos para contextualizar transacciones. Esta especie de Debida Diligencia pudiese permitir a las institucionesfinancieras identificar vínculos entre individuos, empresas y actividades ilícitas con una precisión sin precedentes.
Entonces, ¿Cuáles son sus desafíos?
La Inteligencia Artificial y el lavado de activos son temas complejos de por sí, la primera, es una herramienta que deutilizarse para combatir el lavado de activos, sus resultados fuesen muy eficaces, pero, también es evidente, que de serutilizada por personas que se dedican a este tipo de actividades pudiese convertirse en una piedra en el zapato para quienes combaten este delito ya que los criminales podrían usarla diseñando esquemas sofisticados y generar transacciones complejas que pudiesen evadir los sistemas de detección, falsificar identidades digitales o explotar vulnerabilidades en los sistemas financieros.
Sin embargo, a pesar de los beneficios que puedan surgir tras la implementación de la IA en la lucha contra el lavado de activos,esta no estará exenta de obstáculos, uno de sus principales desafíos es la calidad de los datos. Sus algoritmos dependen de información precisa y completa para generar resultados confiables, si los datos están incompletos o sesgados, los modelos producirán alertas equivocadas o pasar por alto actividades ilícitas.
Otro desafío es la capacidad de comprender y explicar ¿Cómo un modelo de IA toma sus decisiones? (Explicabilidad).
Al momento de hacer un Reporte de Operación Sospechosa(ROS) se exige que los Sujetos Obligados expliquen por qué una transacción es marcada como sospechosa, sin embargo, algunos modelos de IA, (Redes neuronales profundas) operan como una especie de caja negra, lo que dificulta justificar sus decisiones ante los reguladores.
Para mejorar esto, los programadores están trabajando en técnicas que permitirán confirmar el razonamiento detrás de cada alerta entendiendo si es factible o si es errónea.
Toda esta implementación requiere de una inversión significativa en infraestructura tecnológica y capacitación depersonal, las instituciones más pequeñas, especialmente en países como el nuestro, enfrentarían barreras económicas para adoptar estas soluciones.
El Futuro…
El potencial que tiene la IA para reformar la lucha contra el lavado de activos es incuestionable, pero su éxito depende en su totalidad de un enfoque cooperativo. Las instituciones financieras deben trabajar de la mano con los gobiernos y losdesarrolladores de tecnología para establecer estándares técnicosy éticos que garanticen el uso de la IA con responsabilidad. Esto incluye compartir datos anonimizados para entrenar modelos más robustos, invertir en las investigaciones para mejorar la explicabilidad de los algoritmos e impulsar las capacitaciones en ciberseguridad para de esta forma prevenir el uso indebido de la tecnología.
La inteligencia artificial está redefiniendo la detección y prevención del lavado de activos, brindando herramientas que son más ágiles, adaptables y precisas que los métodos tradicionales, no obstante, su implementación debe ir acompañada de una gobernabilidad sólida para llevar al máximosus beneficios y mitigar sus riesgos.
En un mundo cada vez más interconectado, la IA no solo es una opción, sino una necesidad para preservar la integridad de las finanzas globales.
Lo que Sí es obvio, es que mientras la Inteligencia Artificial avanza, la Inteligencia Natural decrece.
