Aprovechar la IA en las iniciativas contra el lavado de dinero puede mejorar significativamente la detección de transacciones sospechosas, reducir los falsos positivos y agilizar el proceso de cumplimiento para las instituciones financieras. El uso de software contra el lavado de dinero (AML) permite a los especialistas en cumplimiento monitorear de manera eficiente las transacciones en busca de actividades sospechosas que puedan involucrar el lavado de dinero.
Los sistemas y herramientas de monitoreo de transacciones facilitan a los especialistas en cumplimiento el desarrollo, la prueba y la implementación de las reglas de transacciones que se necesitan para identificar casos reales que requieren investigación y presentación de informes. El proceso de monitoreo de transacciones se ve mejorado por un módulo de monitoreo de transacciones basado en inteligencia artificial (IA).
Las instituciones financieras están obligadas a evaluar adecuadamente sus riesgos de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo , así como los requisitos de cumplimiento normativo aplicables, para desarrollar e implementar la solución y los sistemas de lucha contra el blanqueo de capitales adecuados.
Aprovechar la IA en la lucha contra el blanqueo de capitales
La IA y el ML capturan datos de transacciones de diferentes fuentes de datos vinculadas, como sistemas de información internos, datos de sanciones, medios de comunicación, sitios web regulatorios, base de datos de transacciones sospechosas notificadas anteriormente, etc. Los datos capturados se utilizan para realizar análisis significativos y profundos para la identificación de patrones sospechosos potenciales y ocultos o para ser alertas rojas, teniendo en cuenta los umbrales de transacción, los escenarios y los perfiles de riesgo actualizados de los clientes relevantes.
La IA y el ML ayudan a perfilar a los clientes en función de su fuente única de fondos, datos demográficos y riesgos. También mejoran el proceso de evaluación de riesgos, lo que conduce a la implementación de programas de cumplimiento basados en riesgos más efectivos, incluido el monitoreo de transacciones y la presentación de informes reglamentarios.
La evaluación de riesgos debe realizarse de forma continua, para identificar los riesgos significativos y, en consecuencia, desplegar sistemas basados en IA que proporcionen información en tiempo real sobre los macrodatos y los múltiples campos de datos, para un seguimiento e investigaciones eficaces de las transacciones.
El análisis de datos se facilita mediante el uso de sistemas y herramientas de lucha contra el blanqueo de capitales basados en IA, que reducen aún más la generación de falsos positivos e identifican patrones de actividad sospechosos en función de reglas y escenarios de transacción definidos.
El creador de reglas avanzado de las herramientas y sistemas AML mejora las prácticas de gestión de riesgos porque las reglas de monitoreo de transacciones se pueden ajustar al nivel de perfil de riesgo de cada cliente de acuerdo con las políticas internas de cumplimiento y gestión de riesgos.
El uso de herramientas y sistemas permite realizar pruebas de nuevas reglas y escenarios de transacciones en datos de producción en un entorno sandbox integrado, sin impacto en las actividades y operaciones comerciales diarias.
Para crear, probar e implementar capacidades de coincidencia y detección, es mejor que las instituciones realicen pruebas profundas de escenarios y umbrales de transacciones posibles y definidos utilizando las capacidades de IA integradas de las herramientas y sistemas de monitoreo de transacciones AML.
Las herramientas y sistemas de monitoreo de transacciones AML integran el generador de reglas sin código y el sandbox, y la gestión intuitiva y de casos. Esto reduce las altas tasas de reducción de falsos positivos y negativos, y el uso de IA explicable ofrece una mayor eficiencia en todo el mundo. institución.
Una herramienta o sistema eficaz de supervisión de las transacciones de lucha contra el blanqueo de capitales es una parte crucial de la aplicación del programa de cumplimiento basado en el riesgo. Las herramientas y el software de monitoreo de transacciones AML equipan a los especialistas en cumplimiento con una visión integral y altamente efectiva de las diferentes transacciones financieras interrelacionadas, y capacitan a los especialistas en cumplimiento para realizar revisiones efectivas basadas en alertas de coincidencias reales generadas para la investigación y las decisiones de cumplimiento.
Reflexiones finales
La integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en los sistemas de lucha contra el blanqueo de capitales (AML) ha revolucionado el campo del cumplimiento. Estas herramientas avanzadas permiten a las instituciones financieras monitorear y analizar grandes cantidades de datos de transacciones de diversas fuentes con una profundidad y precisión sin precedentes. Con información en tiempo real sobre big data, facilitan el desarrollo de reglas de transacción basadas en el riesgo adaptadas a los perfiles individuales de los clientes, lo que reduce las alertas falsas y agiliza las investigaciones.
Además, las características innovadoras, como el creador de reglas sin código, los entornos sandbox y la IA explicable, fomentan la agilidad en las pruebas de reglas y la implementación de escenarios sin interrumpir las operaciones diarias. En esencia, las herramientas AML impulsadas por IA brindan a los especialistas en cumplimiento una visión holística y eficiente de las transacciones financieras interrelacionadas, lo que garantiza una supervisión rigurosa y mejora la eficiencia operativa.
