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Prevención de Lavado de Dinero en México: Un Enfoque de Inteligencia Artificial y Datos

La prevención de lavado de dinero (PLD) es un tema crítico en México y en todo el mundo. La tecnología de aprendizaje automático (ML) y la minería de datos pueden ayudar a identificar transacciones sospechosas y prevenir este delito. En este artículo, exploraremos cómo nuestro modelo de ML detecta transacciones sospechosas utilizando clustering basado en gráficos y heurísticas basadas en reglas.

Arquitectura del Modelo

Nuestro modelo de ML utiliza una combinación de técnicas para detectar transacciones sospechosas. El proceso se puede dividir en las siguientes etapas:

1. Preprocesamiento de datos: Se limpian y se normalizan los datos de transacciones para eliminar ruido y garantizar que estén en un formato comparable.
2. Clustering basado en gráficos: Se utiliza un algoritmo de clustering para agrupar transacciones similares en un grafo. Esto permite identificar patrones y rel...

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