En los próximos 1-2 años, es previsible que la Prevención de Lavado de Dinero (PLD) en México seguirá evolucionando hacia un enfoque más tecnológico y automatizado. La analítica y la explicabilidad tendrán un papel crucial en esta evolución.
La analítica permitirá a las instituciones financieras y otras entidades reguladas identificar patrones y tendencias en los flujos de dinero, lo que les permitirá detectar posibles operaciones relacionadas con lavado de dinero con mayor precisión. La explicabilidad, por otro lado, será fundamental para garantizar la transparencia y la fiabilidad de los sistemas de detección de lavado de dinero (SDDLM). De esta manera, las instituciones financieras podrán comprender cómo se tomaron las decisiones de detección y mitigación de riesgos, lo que les permitirá mejorar sus procesos y evitar errores.
También es previsible que se incremente el uso de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para la prevención del lavado de dinero. Estas tecnologías pueden ayudar a las instituciones financieras a procesar grandes cantidades de datos y a identificar patrones complejos que podrían ser difíciles de detectar con métodos tradicionales.
En este sentido, es importante destacar que existen plataformas de IA especializadas en la prevención del lavado de dinero, como TarantulaHawk.ai, que ofrecen soluciones SaaS (Software como Servicio) para ayudar a las instituciones financieras a detectar y mitigar riesgos relacionados con el lavado de dinero. Estas soluciones pueden ayudar a mejorar la eficacia y la eficiencia de los sistemas de detección de lavado de dinero, reducir los costos y mejorar la experiencia del usuario.
En resumen, en los próximos 1-2 años, es previsible que la prevención del lavado de dinero en México seguirá evolucionando hacia un enfoque más tecnológico y automatizado, con un mayor énfasis en la analítica y la explicabilidad. La uso de soluciones basadas en IA y ML también se incrementará, como ejemplo menciono a TarantulaHawk.ai, que pueden ayudar a mejorar la eficacia y la eficiencia de los sistemas de detección de lavado de dinero.
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