El crecimiento en la cantidad de transacciones transfronterizas y la integración de las economías mundiales, han hecho a las entidades financieras y empresas de otros sectores, más vulnerables a delitos como el lavado de activos y la financiación del terrorismo.
¿Pueden los sistemas de Inteligencia Artificial ser una solución para combatir estos delitos?
En la lucha contra delitos fuente de LAFT la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático (ML), están tomando gran protagonismo en áreas de cumplimiento gracias a que tienen el potencial de automatizar flujos de trabajo y analizar rápidamente grandes volúmenes y diferentes tipos de datos, para realizar una clasificación de alertas como de alto, medio o bajo riesgo de manera automática.
Razón por la cual, estos sistemas ayudan a fortalecer el sistema financiero global ya que permiten la detección temprana de anomalías.
Actualmente con el auge de la cuarta revolución industrial los sistemas de Inteligencia Artificial están transformando los modelos de negocios y mejorando la eficiencia de las empresas, sin importar su tamaño o tipo de industria.
“Cada aspecto de nuestras vidas será transformado por Inteligencia Artificial, y podría ser el evento más grande en la historia de nuestra civilización”.
Stephen Hawking
En áreas AML el uso de Inteligencia Artificial está transformando los Sistemas de Administración de Riesgo al llevar diferentes procesos a un nivel más avanzado.
Inteligencia Artificial y cumplimiento
Un sistema de cumplimiento impulsado por Inteligencia Artificial podrá manejar todo el monitoreo transaccional para detectar indicadores de fraude u otras actividades ilícitas, o la comparación de diferentes conjuntos de datos para verificar si hay señales de alerta de lavado de activos y operaciones inusuales.
¿Cómo podemos aplicar la Inteligencia Artificial en los procesos de cumplimiento?
- El aprendizaje automático por ejemplo, predice créditos negativos, identifica solicitantes arriesgados y genera calificaciones de crédito. Igualmente, es particularmente útil para ayudar a las entidades a distinguir entre el comportamiento típico y la actividad potencialmente sospechosa de los clientes y proveedores por medio la segmentación Inteligente.
- En el caso de la Debida Diligencia, el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), está comenzando a utilizarse para ayudar a analizar contenidos no estructurados, como información periodística adversa, también llamadas noticias negativas. La Inteligencia Artificial basada en el NLP puede “leer” dichas noticias y realizar una serie de tareas como: la extracción de metadatos, la identificación de entidades a las que se hace referencia, el “entendimiento” de la intención o propósito de partes específicas del documento y el reconocimiento de identidades de personas por medio de imágenes y streaming de video, los cuales funcionan principalmente con algoritmos de Deep Learning.
- Con la automatización de procesos robóticos (RPA), se puede reducir la cantidad de horas que los analistas o investigadores dedican a validar manualmente cada cliente, disminuyendo no solo la carga operativa sino también falsos positivos, ya que es posible integrar y centralizar diferentes fuentes de información en materia AML/FT para facilitar procesos como el Conocimiento del Cliente y el análisis y la gestión de alertas.
- La combinación de Big Data y algoritmos de Machine Learning hace que sea aún más efectivo el procesamiento de grandes volúmenes de información para detectar comportamientos sospechosos y clasificar alertas como alto, medio o bajo riesgo de manera automática. A través de estas técnicas es posible recopilar, procesar y analizar la información para el perfilamiento y calificación de clientes.
En Stradata la Inteligencia Artificial es pieza clave en todas nuestras soluciones. Contáctenos, podemos ayudarle a tomar mejores decisiones y proteger su negocio.
