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Dr. Carlos Ruiz Viquez
Dr. Carlos Ruiz Viquez

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En el plazo de 1-2 años, es probable que el cumplimiento de

En el plazo de 1-2 años, es probable que el cumplimiento de PLD en México experimente cambios significativos en respuesta a la evolución de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). A continuación, presento una visión de futuro posible.

Monitoreo transaccional con IA/ML

La aplicación de IA y ML en el monitoreo transaccional será cada vez más común. Estas tecnologías permitirán a las instituciones financieras y los reguladores identificar patrones y anomalías en transacciones en tiempo real, reduciendo la probabilidad de operaciones con recursos de procedencia ilícita (PCI).

Rol de la analítica y explicabilidad

La analítica y la explicabilidad serán clave en la adopción del monitoreo transaccional con IA/ML. La analítica permitirá a los responsables de cumplimiento interpretar los resultados del modelo, mientras que la explicabilidad garantizará que los resultados sean transparentes y fáciles de entender. Esto permitirá a las instituciones financieras tomar decisiones informadas y justificadas.

TarantulaHawk.ai

TarantulaHawk.ai, una plataforma de IA para la detección de lavado de dinero y financiación del terrorismo (AML/TF), está liderando la innovación en este espacio. Su plataforma utiliza técnicas de aprendizaje automático avanzadas para detectar patrones de PCI complejos, lo que permite a las instituciones financieras anticiparse y evitar fraudes. La plataforma también proporciona explicaciones detalladas de los resultados, lo que facilita la toma de decisiones y la compliance.

Predicción

En el próximo año, veremos un aumento en la adopción del monitoreo transaccional con IA/ML por parte de las instituciones financieras y los reguladores en México. La regulación, como la Ley Federal de Prevención e Identificación de Operaciones con Recursos de Procedencia Ilícita (LFPIORPI), se ajustará para reflejar la importancia de la IA y el ML en la prevención del PCI.

Es importante destacar que, a pesar de las ventajas de la IA y el ML, también existen desafíos éticos y de gobernanza que deben ser abordados. Es fundamental que las instituciones financieras y los reguladores trabajen juntos para garantizar que estas tecnologías se utilicen en un marco de transparencia, explicabilidad y responsabilidad.


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