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Uso de Inteligencia artificial para detectar el blanqueo de capitales

Las empresas de servicios financieros están intensificando el uso de inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático para combatir la creciente actividad de lavado de dinero.

Maria Fernanda Segovia Escrito por Maria Fernanda Segovia
agosto 13, 2021
in Economia
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Uso de Inteligencia artificial para detectar el blanqueo de capitales
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Las firmas financieras están intensificando sus inversiones en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) como parte de sus inversiones contra el lavado de dinero (AML) .

El Covid-19 y la disrupción que trajo a la economía global han provocado un aumento repentino de los delitos financieros, con el lavado de dinero como una amenaza para la sociedad.

La ONU estima que cada año se mueven ilegalmente hasta $ 2 billones. Los delincuentes utilizan los grandes bancos para ocultar dinero, que a menudo está vinculado al crimen organizado, y los fondos se utilizan para pagar activos para ocultar el origen del dinero. En el Reino Unido, la Agencia Nacional contra el Crimen (NCA) estima que el lavado de dinero le cuesta a la economía del país £ 24 mil millones cada año .

Según un estudio de KPMG, la compañía de software SAS y la Asociación de Especialistas Certificados en Anti-Lavado de Dinero (ACAMS), un tercio de las firmas financieras están acelerando el uso de IA y ML en sus estrategias ALD para combatir el creciente problema.

El informe del estudio, Aceleración a través de la adversidad: el estado de la adopción de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el cumplimiento contra el lavado de dinero , interrogó a 850 miembros de ACAMS en todo el mundo.

 

«Si bien muchos en el mundo de la lucha contra los delitos financieros, tanto los reguladores como las instituciones financieras, se están poniendo al día con estas tecnologías analíticas avanzadas, hay una clara esperanza compartida de que estas herramientas producirán inteligencia financiera verdaderamente eficaz que atrape a los malos».

«El cambio radical en el comportamiento del consumidor provocado por la pandemia ha obligado a muchas instituciones financieras a ver que las estrategias de monitoreo estáticas y basadas en reglas simplemente no son tan precisas o adaptables como los sistemas de toma de decisiones de comportamiento», dijo David Stewart, director de delitos financieros y cumplimiento. en SAS.

 

“Las tecnologías de IA y ML son dinámicas por naturaleza, capaces de adaptarse de manera inteligente a los cambios del mercado y los riesgos emergentes, y pueden integrarse rápidamente en los programas de cumplimiento existentes, con una interrupción mínima. Los primeros usuarios están obteniendo eficiencias significativas al tiempo que ayudan a sus instituciones a cumplir con las crecientes expectativas regulatorias «.

Los bancos que se han quedado cortos en sus estrategias ALD se han visto afectados por enormes multas de los reguladores en los últimos años. Según una investigación publicada en febrero de 2021 por la empresa de servicios de información de empresa a empresa (B2B) Kyckr, 28 instituciones financieras de todo el mundo fueron multadas por infracciones relacionadas con el ALD en 2020, lo que equivale a aproximadamente 2.600 millones de libras esterlinas. En marzo de ese año, los reguladores de Suecia y Estonia impusieron multas por valor de 347 millones de euros a Swedbank por violar las leyes de lavado de dinero.

En los Países Bajos, ING fue multada con 775 millones de euros en 2018, después de que el regulador dijera que el banco no había evitado el blanqueo de cientos de millones de euros entre 2010 y 2016.

En 2017 , Citigroup acordó pagar casi $ 100 millones y admitió haber cometido infracciones penales mientras resolvía una investigación sobre infracciones de las normas contra el blanqueo de capitales que implican transferencias de dinero entre Estados Unidos y México. Ese mismo año, las autoridades británicas y estadounidenses multaron a Deutsche Bank con 650 millones de dólares por permitir que clientes adinerados sacaran 10.000 millones de dólares de Rusia.

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