Con el uso de machine learning y big data, las soluciones de IA mejoran la eficiencia operativa de las instituciones financieras y optimizan la gestión de riesgos, detectando patrones inusuales con alta precisión.
La creciente digitalización de los sistemas financieros en América Latina trae consigo importantes avances en inclusión bancaria, pero también genera un terreno fértil para actividades delictivas, como el lavado de dinero, el fraude y el financiamiento del terrorismo. Este fenómeno cobra fuerza en diversos países de la región, donde las organizaciones criminales se valen de plataformas electrónicas, criptomonedas y transferencias instantáneas para mover fondos de manera casi invisible, dificultando su detección tanto por las autoridades como por las instituciones financieras.
Ante este panorama, la adopción de tecnologías avanzadas se convierte en una necesidad fundamental para combatir estos delitos. Paola Sánchez, Business Development Director de RiskShield para INFORM Latinoamérica, subraya la relevancia de la IA híbrida en este contexto. Según Sánchez, “estas soluciones son fundamentales para identificar patrones sospechosos antes de que se materialicen, permitiendo a las instituciones predecir y prevenir el lavado de dinero, el fraude y otras actividades ilegales en tiempo real”.
En este sentido, varias compañías, incluida INFORM, desarrollan tecnologías basadas en IA híbrida que permiten a las entidades financieras detectar, clasificar y bloquear transacciones ilícitas con una precisión superior. Estos avances no solo optimizan la detección de actividades sospechosas, sino que también mejoran la eficiencia operativa y gestionan los riesgos al reducir las falsas alarmas. La combinación de machine learning y big data se consolida como un recurso esencial para las instituciones, ya que permite procesar millones de transacciones de manera simultánea y en tiempo real, identificando patrones inusuales con una precisión sin precedentes.
De acuerdo con el informe global de McKinsey, las soluciones basadas en IA pueden reducir hasta un 30% la tasa de detección errónea de transacciones sospechosas, una mejora significativa frente a los métodos tradicionales que frecuentemente fallan en identificar actividades ilícitas a tiempo. Este avance se presenta como una de las mayores revoluciones tecnológicas en la lucha contra los delitos financieros en la región.
Sánchez también enfatiza la importancia de un enfoque colaborativo entre gobiernos y entidades financieras para implementar estas innovaciones. “El crimen organizado no entiende de fronteras, por lo que es crucial que trabajemos juntos para garantizar la seguridad financiera. Sólo a través de la colaboración y el uso de tecnologías avanzadas podremos reducir el impacto de estos delitos a nivel continental”, concluye la ejecutiva.
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