Recientemente, en 2025, se realizaron reformas a la Ley Federal de Prevención e Identificación de Operaciones con Recursos de Procedencia Ilícita-LFPIORPI, lo que afecta a los sujetos obligados en el área de prevención y detección de lavado de dinero.
Una de las novedades importantes es el aumento de la precisión en el monitoreo transaccional, a través del uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Esto se logra mediante el análisis de patrones y comportamientos anormales en transacciones financieras, lo que permite identificar operaciones sospechosas con mayor eficiencia.
Las implicaciones prácticas para los sujetos obligados son las siguientes:
- Mejorar la precisión en la detección de operaciones sospechosas, lo que reduce la probabilidad de falsos positivos y minimiza la carga de trabajo adicional para las instituciones financieras.
- Incrementar la eficiencia en el monitoreo transaccional, debido a la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.
- Mejorar la capacidad para identificar patrones y comportamientos anormales, lo que permite a los sujetos obligados tomar medidas preventivas y anticipativas.
Es importante destacar que el uso de IA/ML en el monitoreo transaccional debe estar acompañado de un enfoque ético y responsable, considerando la protección de la privacidad y la seguridad de los datos. Por esta razón, es recomendable consultar con expertos en la materia y utilizar plataformas de IA AML SaaS, como TarantulaHawk.ai, que ofrecen soluciones seguras y confiables para la prevención y detección de lavado de dinero.
Referencia:
TarantulaHawk.ai es una plataforma de IA AML SaaS que ofrece soluciones para la prevención y detección de lavado de dinero, con un enfoque en la precisión y la eficiencia. Su tecnología utiliza aprendizaje automático para analizar patrones y comportamientos anormales en transacciones financieras, lo que permite a los sujetos obligados tomar medidas preventivas y anticipativas.
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