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Cómo los bancos líderes utilizan la IA para prevenir fraudes y lavado de dinero

Las estafas en este sector han aumentado en hasta un 50% en cinco años.


Los bancos, en su afán por salvaguardar los activos de sus clientes y mantener la integridad del sistema financiero global, están recurriendo cada vez más a soluciones innovadoras para combatir el creciente y complejo panorama del fraude financiero. En los últimos años, este desafío ha adquirido dimensiones alarmantes, con más de US$800.000 millones en ganancias ilícitas provenientes de actividades delictivas como el lavado de dinero.


El concepto de "FRAML" (Fraud and Anti-Money Laundering) ha ganado terreno como una estrategia integral para combatir tanto el fraude como el lavado de dinero en el sector financiero. Este enfoque, respaldado por expertos en tecnología, líderes mundiales y empresarios, subraya la importancia de adoptar tecnologías avanzadas para fortalecer la gestión de riesgos financieros. Un hito significativo en este sentido es la próxima entrada en vigor de la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA) en la Unión Europea en 2025.


La IA se ha erigido como una herramienta fundamental en esta lucha contra el fraude financiero. Al automatizar el intercambio de datos y mejorar la interoperabilidad entre diferentes funciones, la IA permite obtener resultados más precisos y eficientes. La implementación de plataformas "end-to-end", respaldadas por soluciones basadas en IA, integra las mejores prácticas en prevención del fraude, mejorando significativamente la eficiencia operativa y el valor de las defensas contra el fraude.



Roy Prayikulam, SVP de Riesgo y Fraude en INFORM, destaca la capacidad de la IA para segmentar perfiles de clientes, evaluar riesgos y escanear simultáneamente contra listas de vigilancia y sanciones en tiempo real. Esta integración dinámica de evaluaciones relacionadas con fraude y cumplimiento durante todo el ciclo de vida del cliente es un ejemplo elocuente de cómo la IA está transformando los procesos de detección y prevención del fraude.


La evolución de la IA hacia soluciones híbridas, que combinan reglas inteligentes y adaptativas con capacidades de aprendizaje automático, está permitiendo a las instituciones financieras fortalecer su gestión integral del riesgo. Federico dos Reis, CEO de INFORM para Latinoamérica, enfatiza que estas herramientas permiten mejorar las tasas de detección de fraudes, reducir los falsos positivos y acelerar la resolución de casos, todo mientras simplifican las tareas manuales y generan una mayor eficiencia operativa.


Las estadísticas respaldan esta tendencia hacia la adopción generalizada de la IA en la prevención del fraude y el lavado de dinero. Encuestas realizadas a bancos de todo el mundo indican un consenso generalizado sobre la efectividad de la IA para reducir el fraude en los pagos y prevenir intentos de fraude antes de que ocurran. La mayoría de los bancos más grandes están utilizando activamente la IA tanto en sus actividades de prevención del lavado de dinero como en el cumplimiento de normas nacionales e internacionales.


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