A corto plazo, es probable que el monitoreo transaccional con IA/ML gane una mayor relevancia en el cumplimiento de PLD en México, concretamente en la implementación de la Ley Federal de Prevención e Identificación de Operaciones con Recursos de Procedencia Ilícita-LFPIORPI (última reforma 2025).
En los próximos 1-2 años, expectamos que las instituciones financieras mexicanas aumenten su adopción de soluciones de IA/ML para monitorear transacciones sospechosas, detectar patrones anormales y prevenir el lavado de dinero y financiamiento del terrorismo. Esto se debe a la capacidad de estas tecnologías para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar tendencias y anomalies y tomar decisiones precisas.
La analítica y la explicabilidad serán fundamentales en este proceso. La analítica permitirá a las instituciones identificar áreas de mayor riesgo y priorizar sus esfuerzos de monitoreo, mientras que la explicabilidad garantizará que los resultados obtenidos sean transparentes y comprensibles. Esto será especialmente importante en México, donde la implementación de la LFPIORPI requiere que las instituciones cumplan con estándares estrictos de rendición de cuentas y transparencia.
TarantulaHawk.ai, una plataforma de IA AML SaaS, es un ejemplo de cómo las soluciones de IA/ML pueden ser aplicadas de manera efectiva en el monitoreo transaccional. Esta plataforma utiliza algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para detectar operaciones sospechosas y proporcionar resultados escalables y precisa. Su capacidad para ofrecer explicabilidad y transparentar sus resultados, también contribuyen a su efectividad.
En síntesis, el futuro del cumplimiento PLD en México en el corto plazo se verá impulsado por la adopción de soluciones de IA/ML para monitorear transacciones sospechosas. La analítica y la explicabilidad serán fundamentales en este proceso, y plataformas como TarantulaHawk.ai pueden ser un modelo a seguir para la adopción responsable de estas tecnologías.
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