La introducción a la IA y el aprendizaje automático revela el potencial innovador de estas tecnologías para revolucionar las industrias, desde la atención médica hasta las finanzas, mediante la automatización de tareas complejas y el suministro de información sin precedentes a partir de vastos conjuntos de datos.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) son las partes de la informática que están correlacionadas entre sí. Las tecnologías de IA y ML se consideran las tecnologías más demandadas y de tendencia que pueden utilizarse para crear sistemas y técnicas inteligentes que las instituciones pueden utilizar en diferentes procesos de cumplimiento y gestión de riesgos, como el cumplimiento de AML y KYC y las evaluaciones de riesgos.
Introducción a la IA y el aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial (IA) es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes que pueden simular el comportamiento y la capacidad de pensamiento humano, mientras que el ML es una aplicación de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos disponibles sin ser programadas explícitamente.
La IA es un campo de la informática que hace que un sistema informático imite la inteligencia humana. IA significa una capacidad de pensamiento hecha por el ser humano.
El sistema de IA se ocupa de maximizar las posibilidades de éxito u objetivo deseado. La tecnología de IA puede tratar completamente con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
El sistema de IA no requiere ser preprogramado por las instituciones o especialistas en cumplimiento, en su lugar, utilizan algoritmos que pueden trabajar con su inteligencia. Se trata de algoritmos de aprendizaje automático como los algoritmos de «aprendizaje por refuerzo» y las «redes neuronales de aprendizaje profundo». Según las capacidades, la IA se puede clasificar en tres tipos diferentes: IA débil, IA general e IA fuerte.
El aprendizaje automático (ML) consiste en extraer conocimiento de los datos.
El aprendizaje automático es un subcampo de la IA, que puede permitir que las máquinas aprendan de los datos disponibles o de experiencias pasadas sin necesidad de programarlas explícitamente.
En ML, a las máquinas se les enseña con datos para realizar una actividad o tarea en particular y proporcionar un resultado preciso. El aprendizaje automático se ocupa principalmente del análisis preciso de los patrones de datos.
El aprendizaje automático permite que un sistema haga predicciones o tome decisiones utilizando datos históricos sin necesidad de programarlo explícitamente. El aprendizaje automático utiliza una cantidad masiva de datos estructurados y semiestructurados para que un modelo de aprendizaje automático pueda generar resultados precisos o dar predicciones basadas en los datos disponibles.
Los algoritmos de ML pueden aprender por sí mismos utilizando datos históricos o disponibles. El aprendizaje automático puede funcionar para dominios específicos para detectar imágenes de humanos, solo dará resultados para imágenes humanas, pero si proporcionamos nuevos datos, como la imagen de un caballo, dejará de responder.
Las técnicas y capacidades de ML pueden ayudar a mejorar el proceso de realización de la debida diligencia del cliente, la identificación de datos, la verificación, la detección de sanciones, etc., lo que garantiza el cumplimiento normativo.
Las herramientas de ML pueden extraer datos en tiempo real de diferentes fuentes de datos, conjuntos de datos, campos de datos, archivos, sitios web vinculados y portales de datos disponibles. Por lo tanto, el uso de ML ayuda a las instituciones a mejorar el proceso de cumplimiento normativo, especialmente la lucha contra el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo (ALD/CFT).
El uso de ML en los procesos de cumplimiento de AML y KYC permite la revisión y actualización oportunas del programa de cumplimiento, las políticas, los perfiles de los clientes, los datos de selección, las listas negativas, los escenarios de transacciones y el proceso de monitoreo.
El aprendizaje automático ayuda a identificar y comprender datos más amplios y diferentes conjuntos de datos, y permite extraer datos significativos con fines de decisión. El ML puede comprender los parámetros de selección de clientes en función de las fuentes de datos disponibles y vinculadas, y los conjuntos de datos. El aprendizaje automático basado en los parámetros de entrada, realiza la detección de nombres, la detección de sanciones, la detección de listas negativas y varias otras evaluaciones para mejorar el cumplimiento normativo.
El uso de algoritmos de ML puede resolver problemas relacionados con la generación de falsos positivos excesivos, lo que conduce a un costo de cumplimiento excesivo y reduce los incidentes de «coincidencias verdaderas perdidas» para las investigaciones de transacciones.
El aprendizaje automático ayuda a utilizar big data complejos, con cientos de millones de nombres y grandes escenarios de comparación, y proporciona resultados de datos significativos para las decisiones de cumplimiento. ML puede examinar las transacciones de los clientes en función de los factores de coincidencia de su perfil vinculado, como el nombre completo y exacto del cliente, la fecha de nacimiento, la nacionalidad, la jurisdicción, las fuentes de ingresos, el propósito de la cuenta, el beneficiario, los beneficiarios finales, etc. El uso de IA y ML para KYC exige la entrada de datos correctos de los clientes, para realizar una selección, coincidencia y verificación profunda y relevante de las transacciones de los clientes con respecto a sus perfiles de riesgo.
El uso de ML puede ayudar a los especialistas en cumplimiento a contrarrestar diferentes desafíos de detección, como errores tipográficos, cadenas de datos incompletas, uso de apodos, diferencias ortográficas, etc.
Los modelos de ML pueden ayudar a detectar cambios en el comportamiento del cliente o del cliente mediante el análisis de sus actividades y transacciones actuales, y requieren que los especialistas en cumplimiento realicen una revisión detallada de dichos clientes cuando se identifiquen actividades o transacciones sospechosas.
El uso de algoritmos de ML puede ayudar a evitar una selección inadecuada de nombres y aumenta la eficiencia de las medidas AML/KYC a través de la identificación de verdaderas coincidencias de transacciones.
El uso de ML evita realizar búsquedas y selecciones de nombres inadecuadas, lo que puede ser perjudicial, lo que resulta en multas, pérdidas de reputación y pérdida de clientes. Las capacidades de ML permiten a las personas sancionadas. El uso de algoritmos de ML detecta y reduce el riesgo de identificar a un cliente que no es un individuo sancionado.
Reflexiones finales
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se erigen como pilares transformadores en el ámbito de las ciencias de la computación, estrechamente entrelazados en sus funcionalidades. La IA, un concepto amplio, busca replicar los procesos cognitivos humanos, mientras que el ML, su subconjunto, está diseñado para permitir que las máquinas descifren patrones y conocimientos a partir de vastas reservas de datos sin programación explícita. Las instituciones están aprovechando estas tecnologías para aumentar los procesos de cumplimiento y gestión de riesgos, especialmente en los ámbitos de los protocolos contra el blanqueo de capitales (AML) y de conocimiento del cliente (KYC).
La eficiencia del ML en el análisis, la predicción y la detección de grandes puntos de datos agiliza significativamente los procesos de cumplimiento. No solo ayuda a la elaboración precisa de perfiles de clientes, sino que también reduce el riesgo de falsos positivos, mitigando los posibles costes de cumplimiento. Además, los modelos de ML evolucionan continuamente, detectando comportamientos anómalos y mejorando la precisión de las medidas AML/KYC. Esta evolución significa un cambio sustancial en la forma en que las instituciones abordan el cumplimiento, reduciendo los errores que podrían tener importantes repercusiones financieras y reputacionales.
