La analítica avanzada de datos, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) se están posicionando como herramientas fundamentales en la lucha contra el lavado de dinero. Sin embargo, de acuerdo con un estudio conjunto de SAS firma pionera en IA y analítica avanzada, la consultora KPMG y la Asociación de Especialistas Certificados en Prevención de Lavado de Dinero (ACAMS por sus siglas en inglés), su implementación en instituciones financieras sigue siendo baja, aunque prevé que 25% de las organizaciones a nivel global adopten estas tecnologías en los próximos 12 a 18 meses.

En el caso de México, la presión para actuar con mayor contundencia frente a los ilícitos financieros se ha incrementado luego de que el gobierno de Estados Unidos ha declarado al crimen organizado mexicano como terrorismo internacional. A decir de los especialistas de SAS, este nuevo escenario impulsa a empresas, instituciones financieras y actores económicos a tomar medidas preventivas más robustas e infalibles para evitar cualquier vínculo, incluso de manera indirecta, entre las actividades que desempeñan en sus operaciones con cualquier tipo de actividad ilícita, sobre todo en las redes operativas del crimen organizado.

IA: una herramienta estratégica para las empresas mexicanas

El estudio, basado en una encuesta a 850 miembros de ACAMS señala que sólo el 18% de los encuestados ya opera con soluciones de IA/ML en producción, mientras otro 18% está en fase piloto. Sin embargo, el 40% de las organizaciones no tiene planes actuales de adopción.

No obstante, la IA ya ha demostrado su capacidad para detectar operaciones sospechosas, automatizar alertas de monitoreo de transacciones, generar evaluaciones de riesgo más precisas y reducir los falsos positivos que saturan los sistemas actuales de cumplimiento.

Según Timo Purkott, Líder Global de Fraude y Transformación de Crímenes Financieros en KPMG Internacional, “estas tecnologías resultan especialmente útiles en los análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite a las instituciones adelantarse a los criminales financieros”.

Entre los principales objetivos de su implementación destacan:

• Reducción de falsos positivos (38%)
• Automatización del enriquecimiento de datos para investigaciones (25%)
• Detección de nuevos riesgos con modelos avanzados (23%)

Retos para México: regulación, presupuesto y talento

En el caso mexicano, los retos no son menores. La falta de un marco regulatorio claro, limitaciones presupuestales y escasez de talento especializado siguen siendo obstáculos importantes para la implementación de estos modelos.

Y es que, la designación de determinadas organizaciones criminales mexicanas, como terroristas internacionales, ha puesto en la lupa a instituciones y cualquier organización con proveedores, socios y accionistas que puedan ser investigados. Cualquier vínculo detectado por las autoridades puede derivar en consecuencias legales y financieras como sanciones, congelamiento de cuentas, prohibición de transacciones, y hasta procesos judiciales con multas, entre otros.

Ante ello, los expertos de SAS recomiendan a empresas e instituciones, así como sus funcionarios, tomar capacitaciones en materia normativa relacionada con organizaciones terroristas internacionales e incluir dentro de sus procesos de adquisiciones, compras y asociaciones el uso de herramientas de analítica que permitan identificar cualquier riesgo de vinculación con empresas o personas que pudieran mantener alguna vinculación presente o en el pasado con este tipo de organizaciones.

A nivel global, la encuesta de SAS, KPMG y ACAMS señala que persisten varios obstáculos para la adopción de estas tecnologías. En este sentido, el 37% considera que la falta de un imperativo regulatorio es el principal impedimento, seguido por limitaciones presupuestarias (34%). Además, la percepción de que los reguladores han reducido su apoyo a la innovación en IA/ML también ha influido en la reticencia de algunas instituciones.

Además, el estudio indica que el porcentaje de profesionales que creen que los reguladores fomentan la innovación en IA ha caído 15 puntos desde 2021, alcanzando un 51% en el reciente estudio. Por su parte, aquellos que los consideran “resistentes al cambio” se han más que duplicado, pasando del 6% al 13%.

“La encuesta indica que los profesionales de la prevención de lavado de dinero creen que los reguladores se han enfriado respecto a la IA”, dijo Kieran Beer, analista principal y director de Contenido Editorial de ACAMS.

Otro reto es la falta de habilidades especializadas para la implementación de estas soluciones. Sin embargo, este obstáculo ha perdido relevancia, con solo un 11% de los encuestados mencionándolo como una preocupación en comparación con el 2021.

Medidas para las empresas mexicanas

Ante el nuevo enfoque de seguridad internacional, se recomienda a las empresas mexicanas, especialmente aquellas en sectores financieros, logísticos, construcción, bienes raíces y comercio exterior, adoptar una postura proactiva:

• Implementar soluciones de IA y ML para monitoreo de transacciones, análisis de riesgos y detección de operaciones atípicas.
• Fortalecer áreas de cumplimiento (compliance) con equipos capacitados y una cultura organizacional enfocada en la ética y la transparencia.
• Auditar y documentar los procesos internos relacionados con pagos, transferencias, proveedores y relaciones comerciales para asegurar trazabilidad.
• Colaborar con autoridades mexicanas e internacionales, participando en programas de capacitación, certificación y reportes de operaciones sospechosas.
• Crear ecosistemas de datos integrados, que permitan conectar información entre áreas como PLD, fraude, seguridad de la información y fiscalización.

Para maximizar el potencial de la IA y el ML, las organizaciones deben enfocarse en la integración de fuentes de datos, equipos y tecnología, según Stu Bradley, Vicepresidente Senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento en SAS. “El primer paso hacia esa integración es establecer un ecosistema de datos que combine datos de todas las fuentes”, dijo Bradley.

De acuerdo con la encuesta, el 86% de las instituciones ya han implementado algún tipo de integración entre procesos de PLD, fraude y seguridad de la información, lo que les otorga una ventaja competitiva.