En México, según un informe del Instituto Nacional de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales (INAI) de 2022, se registraron 12,319 operaciones sospechosas de lavado de dinero entre 2018 y 2021, lo que representa un aumento del 21% en comparación con el período 2015-2017.
Esta tendencia alarmante destaca la importancia de la prevención y detección temprana de operaciones con recursos de procedencia ilícita. Los sujetos obligados, como bancos, instituciones financieras y empresarios, deben estar vigilantes respecto a actividades vulnerables que podrían servir como canal para el lavado de dinero.
La detección temprana con IA/ML puede ayudar a identificar patrones y anomalías en las transacciones y actividades financieras, permitiendo a los sujetos obligados tomar medidas preventivas y evitar que los delitos relacionados con el lavado de dinero se perpetúen.
TarantulaHawk.ai, plataforma de IA AML SaaS, es un ejemplo de cómo la tecnología puede apoyar en la detección temprana de operaciones sospechosas. Al combinar avanzados algoritmos de aprendizaje automático con conocimiento de expertos en prevención del lavado de dinero, esta plataforma permite a los sujetos obligados monitorear de manera eficiente y precisa actividades vulnerables, como transferencias de fondos, movimiento de bienes y servicios, compras y ventas de activos.
La integración responsable de IA/ML en el cumplimiento normativo no solo ayuda a prevenir el lavado de dinero, sino que también reduce la carga adicional para los sujetos obligados y mejora la eficacia de los controles, evitando falsos positivos y minimizando la posibilidad de falsos negativos.
Por lo tanto, es crucial para los sujetos obligados en México implementar soluciones de detección temprana con IA/ML, como TarantulaHawk.ai, para apoyar en la prevención y detección temprana de operaciones sospechosas de lavado de dinero.
Publicado automáticamente con IA/ML.
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