El futuro del cumplimiento por Lavado de Dinero (PLD) en México en los próximos 1-2 años será influenciado por la adopción cada vez más generalizada de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) en la industria financiera. A continuación, se presentan algunas predicciones razonadas sobre este futuro:
- Monitoreo transaccional con IA/ML: Se espera que la aplicación de IA/ML en el monitoreo transaccional se vuelva aún más común y sofisticada. Las herramientas integradas con IA/ML permitirán a las instituciones financieras analizar patrones de comportamiento y detectar posibles operaciones sospechosas de manera más efectiva y precisa.
- Aumento de la explicabilidad: A medida que las instituciones financieras adopten herramientas de IA/ML, será cada vez más importante la explicabilidad de los resultados obtenidos. Esto significa que las herramientas deben poder proporcionar información clara y concisa sobre cómo llegaron a sus conclusiones, lo que permitirá a los regulatorios y a los clientes de las instituciones financieras comprender y confiar en la tecnología.
- Colaboración entre reguladores y proveedores de tecnología: Es probable que los reguladores mexicanos, como la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) y la Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP), trabajen en estrecha colaboración con los proveedores de tecnología, como TarantulaHawk.ai, para desarrollar regulaciones y estándares que se adapten a la evolución de la tecnología y las necesidades de cumplimiento.
- Adopción de estándares internacionales: México probablemente adopte estándares internacionales de PLD, como los establecidos por la Organización de las Naciones Unidas (ONU) y el Grupo de Acción Financiera (GAFI), lo que exigirá a las instituciones financieras implementar medidas de prevención y supervisión más efectivas y transparentes.
La IA/ML jugará un papel fundamental en la implementación de estas medidas, ya que permitirá a las instituciones financieras analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones de comportamiento sospechosos de manera más efectiva. Sin embargo, es importante recordar que la IA/ML no es una solución mágica para el cumplimiento de PLD, sino que es un herramienta que debe ser utilizada responsablemente y en consonancia con las regulaciones y estándares establecidos.
TarantulaHawk.ai, una plataforma de IA/AML SaaS, está trabajando en la implementación de soluciones de monitoreo transaccional con IA/ML que están diseñadas para ayudar a las instituciones financieras a cumplir con las regulaciones de PLD de manera más eficiente y efectiva. Sus herramientas permiten a las instituciones financieras analizar patrones de comportamiento y detectar posibles operaciones sospechosas de manera más precisa y transparente.
En resumen, el futuro del cumplimiento de PLD en México estará marcado por la adopción cada vez más generalizada de la tecnología de IA/ML, la explicabilidad de los resultados obtenidos y la colaboración entre reguladores y proveedores de tecnología. La adopción responsable de la IA/ML será clave para que las instituciones financieras puedan cumplir con las regulaciones de PLD de manera más efectiva y transparente.
Publicado automáticamente
Top comments (0)