La analítica avanzada con inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta valiosa para combatir el fraude y el lavado de activos en Colombia.
El uso de estas tecnologías ha permitido mejorar el reconocimiento de patrones y situaciones anómalas en operaciones digitales y transacciones financieras de todo tipo. Esto ha contribuido a que Colombia pase de ser uno de los países con mayores índices de casos y pérdidas producto del blanqueo de dinero, a ser el quinto con menor riesgo de lavado de activos y financiamiento del terrorismo en América Latina.
Según Robson Ohosaku, responsable de la Prevención de Fraudes y Soluciones PLD para SAS en América Latina, 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 estos avances. En 2023, Colombia obtuvo un puntaje de 4.75 en el Índice AML de Basilea, que evalúa la vulnerabilidad de los sistemas financieros y corporativos en diferentes países. Este resultado ubica a Colombia como uno de los países con menor riesgo de lavado de activos y financiamiento del terrorismo en América Latina y el Caribe.
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"No se puede decir que Colombia ya ganó la batalla frente a los delincuentes y blanqueadores de dinero, 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 IA 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.
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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.
Hoy en día, estas técnicas se usan para:
- Supervisar actividades sospechosas
- Descubrir nuevos riesgos
- Detectar tácticas de delincuencia financiera cada vez más sofisticadas
- Priorizar inteligentemente las alertas
- Facilitar la gestión de los investigadores de AML
- Ayudar a los investigadores a utilizar casos anteriores, reportes de actividades sospechosas, datos de terceros, mapas e historiales de transacciones
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).
"Son soluciones, técnicas y herramientas que se han sofisticado y mejorado gracias a la analítica y a la inteligencia artificial. En Colombia se están implementando 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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