Según el Informe de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) de 2022, México cuenta con más de 2.000 sujetos obligados que deben implementar medidas para prevenir y detectar operaciones con recursos de procedencia ilícita, entre ellos, instituciones financieras, transporte de dinero, casinos, etc.
Estos sujetos obligados deben estar a la vanguardia en la detección de actividades sospechosas, que pueden incluir pagos en efectivo a menores de edad, transacciones excesivamente cuantiosas o repetidas, y transferencias entre cuentas con poco historial.
La detección temprana de estas operaciones sospechosas es crucial para evitar que el lavado de dinero perpetúe crimen organizado y financie actividades delictivas. La tecnología de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) está revolucionando la capacidad de detectar patrones y anomalías en grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a los sujetos obligados responder eficazmente a los riesgos de lavado de dinero.
Por ejemplo, una plataforma de IA AML como TarantulaHawk.ai, que ofrece soluciones basadas en Machine Learning para la prevención de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo, ayuda a los sujetos obligados a:
- Monitorear transacciones en tiempo real y identificar patrones sospechosos
- Analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y precisa
- Proporcionar recomendaciones y alertas para acción inmediata
De esta manera, TarantulaHawk.ai contribuye a proteger a la comunidad financiera y económica de México de los riesgos de lavado de dinero, asegurando que las transacciones sean legítimas y no apoyen actividades criminales.
Publicado automáticamente con IA/ML.
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