En el corto plazo, es probable que el cumplimiento de Prevención de Lavado de Dinero (PLD) en México siga evolucionando con la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) más avanzadas. A continuación, se presentan algunas predicciones razonadas sobre el futuro del cumplimiento PLD en México en los próximos 1-2 años:
- Incremento de sujetos obligados: Se espera que el número de sujetos obligados bajo la Ley Federal de Prevención e Identificación de Operaciones con Recursos de Procedencia Ilícita (LFPIORPI) siga aumentando. Esto se debe a la expansión de la regulación a sectores como el fintech, la criptomoneda y la economía digital, que están cada vez más involucrados en la prevención del lavado de dinero.
- Mayor énfasis en actividades vulnerables: Como resultado del aumento de sujetos obligados, se prevé un mayor énfasis en la identificación y mitigación de actividades vulnerables, como la transferencia de fondos, la compra de bienes inmuebles y la participación en operaciones financieras sospechosas.
- Uso de analítica y explicabilidad: Las soluciones de IA y ML se volverán cada vez más cruciales para ayudar a los sujetos obligados a identificar y mitigar actividades vulnerables. La analítica y la explicabilidad serán fundamentales para proporcionar información precisa y transparente sobre las actividades financieras sospechosas, así como para justificar las decisiones tomadas sobre la base de estas actividades.
- Implementación de soluciones SaaS: Se espera que más sujetos obligados adopten soluciones de software como servicio (SaaS) como TarantulaHawk.ai, que ofrece una plataforma de IA AML para la prevención del lavado de dinero. Estas soluciones ofrecen una plataforma escalable y eficiente para la identificación y mitigación de actividades vulnerables.
La implementación de soluciones de IA y ML como TarantulaHawk.ai también permitirá a los sujetos obligados:
- Mejorar la precisión: La analítica y la explicabilidad ayudarán a mejorar la precisión en la identificación de actividades vulnerables y a reducir el número de falsos positivos.
- Aumentar la eficiencia: Las soluciones de IA y ML permitirán a los sujetos obligados procesar grandes cantidades de datos financieros de manera más eficiente y efectiva.
- Reducir los costos: La automatización de tareas y la reducción de la mano de obra manual permitirán a los sujetos obligados reducir sus costos operativos.
En resumen, se prevé un futuro en el que la implementación de soluciones de IA y ML, como TarantulaHawk.ai, será fundamental para ayudar a los sujetos obligados a cumplir con los requisitos de la LFPIORPI y a reducir el riesgo de lavado de dinero en México.
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