La analítica avanzada con inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta valiosa para combatir el fraude y el lavado de activos en Colombia.  Desde hace años, el procesamiento inteligente de los datos a través de soluciones analíticas y el uso de algoritmos de inteligencia artificial han venido permitiendo mejorar el reconocimiento de patrones y situaciones anómalas en operaciones digitales y transacciones financieras de todo tipo. “Hoy, el mayor uso y la sofisticación alcanzada por tecnologías como las de la analítica avanzada, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning, están permitiendo que países como Colombia puedan avanzar positivamente en la lucha contra el fraude y el lavado de activos al detectar y alertar en forma más eficaz e incluso en tiempo real las actividades financieras ilícitas”.

Así lo estableció Robson Ohosaku, responsable de la Prevención de Fraudes y Soluciones PLD para SAS en América Latina de paso por Colombia invitado como uno de los principales conferencistas en el Congreso de Prevención de Fraude y Seguridad organizado por Asobancaria en Colombia 2023.

Según Ohosaku, la inteligencia artificial y un enfoque mucho más integral de las soluciones AML (antilavado de dinero) están cambiando el panorama de varios de los países latinoamericanos (incluido Colombia) en la lucha contra el fraude y el lavado de activos.

Las cifras evidencian que Colombia pasó de ser uno de los países con mayores índices de casos y pérdidas producto del blanqueo de dinero hace algunas décadas, a ser el quinto con menor riesgo de lavado de activos y financiamiento del terrorismo en América Latina y el Caribe en la actualidad de acuerdo al Índice AML de Basilea divulgado en 2023. Este índice, que evalúa la vulnerabilidad de los sistemas financieros y corporativos en diferentes países, ubicó a Colombia este año como uno de los de menor riesgo con un puntaje total de 4.75, frente al promedio de 5.34 registrado por toda la región latinoamericana.

“No se puede decir que Colombia ya ganó la batalla frente a los delincuentes y blanqueadores de dinero porque siempre están al acecho y creando formas alternativas para lograr sus objetivos, pero son evidentes los avances y es mucho lo que ha empezado a contribuir la tecnología y más exactamente las soluciones de analítica avanzada con inteligencia artificial en los buenos resultados alcanzados”, declaró Ohosaku.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial contra el lavado de activos?  

Las acciones contra el lavado de dinero en la era moderna hacen uso de capacidades tecnológicas cada vez más sofisticadas para fortalecer las estrategias de riesgo de las organizaciones propensas a ser afectadas por este tipo de crímenes.

La mayor eficacia contra el blanqueo de capitales se da a partir del uso de datos y análisis para detectar actividades inusuales. Para ello se supervisan transacciones, clientes y redes enteras de comportamientos. Las técnicas incluyen aprendizaje profundo, redes neuronales, generación y procesamiento de lenguaje natural, automatización robótica de procesos y más. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial, como el machine learning, se hacen más frecuentes, estas tecnologías antiblanqueo de última generación logran automatizar muchos procesos, ayudando a identificar eficazmente los riesgos de delitos financieros.

Hoy en día, estas técnicas se usan para la supervisión de actividades sospechosas, descubrir nuevos riesgos y detectar tácticas de delincuencia financiera cada vez más sofisticadas. Así mismo se emplean para hacer una priorización inteligente de alertas, facilitar la gestión de los investigadores de AML y ayudarles a utilizar casos anteriores, reportes de actividades sospechosas, datos de terceros, mapas e historiales de transacciones en nuevos seguimientos o para la calificación de riesgo de casos.

Ohosaku precisó que es así como SAS ha ayudado a instituciones financieras a lograr una precisión de los modelos superior al 90%, a reducir los falsos positivos hasta en un 80% y a multiplicar por dos la tasa de conversión de SRA (informe de actividades sospechosas). Hoy en día, la metodología de la plataforma SAS automatiza el ciclo de vida analítico de cumplimiento, lo que permite a los bancos y entidades financieras detectar y prevenir fraudes o actividad ilícitas en forma más rápida y precisa, incluso en tiempo real.

“Son soluciones, técnicas y herramientas que se han sofisticado y mejorado gracias a la analítica y a la inteligencia artificial. En Colombia se están implementado cada vez más y las cifras así lo reflejan. Sin embargo, la lucha contra los delincuentes debe ser constante y sostenida en el tiempo, no solo porque los delincuentes encuentran siempre nuevas formas de hacer daño sino porque la regulación y los sistemas de cumplimiento también van evolucionando y creando nuevas exigencias”, concluyó Ohosaku.  

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