Las aplicaciones de la IA en los procesos KYC han revolucionado la eficiencia y la precisión de las verificaciones de los clientes, reduciendo el riesgo de fraude y garantizando un cumplimiento más riguroso de las normas regulatorias.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el cumplimiento de AML y KYC permite a las instituciones incorporar clientes de manera eficiente después de la verificación y realizar escenarios y monitoreo basado en perfiles de transacciones complejas, para identificar actividades sospechosas que pueden involucrar delitos financieros como el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo.
La IA en KYC puede facilitar la incorporación de clientes mediante la aplicación del reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Por lo tanto, en lugar de escanear manualmente los documentos de los clientes, las instituciones pueden adoptar un proceso de escaneo de documentos basado en OCR, como:
- El cliente potencial o existente comienza la verificación de identificación tomando una instantánea de su tarjeta de identificación y cargándola en el portal de datos relevante.
- El software basado en IA recupera los datos cargados por los clientes, incluidas fotos y firmas, y los convierte en un formato de archivo legible por computadora.
- A continuación, el cliente potencial verá los datos extraídos automáticamente y tendrá que validarlos.
- Los datos del cliente también son procesados por el programa basado en IA, que los compara con los datos o información de identificación cargados por el cliente. Si los datos coinciden, se completa el proceso de incorporación de clientes.
Las aplicaciones de la IA en KYC
Los avances tecnológicos en IA y tecnología biométrica han revolucionado la lucha contra el fraude y el robo de identidad de los clientes. Hay dos escenarios principales en los que los delincuentes o los malos actores pueden cometer fraude.
Uno de los casos más comunes de robo de identidad ocurre cuando un estafador corta una identificación o documento de identidad. Llamemos a esto el escenario de una «billetera robada».
El estafador toma la identificación del cliente, ingresa a la plataforma de redes sociales y busca el nombre del cliente o del propietario de la identificación. Luego, el estafador descarga una foto del propietario e intenta abrir una cuenta falsa o acceder a la cuenta bancaria del propietario en línea. Cuando el estafador alcanza el nivel de prueba de identidad, muestra el documento de identificación robado para pasar el paso de autenticación del documento digital, y luego presenta la foto descargada en las redes sociales para el paso del proceso de coincidencia de selfie con el documento.
Sin embargo, el intento del estafador puede ser identificado y evitado. El avance de las tecnologías biométricas y de IA ha llevado el escrutinio y la seguridad de los datos de los clientes al siguiente nivel. El software basado en IA puede detectar y rechazar automáticamente ataques de presentación, incluidas fotos de pantallas de teléfonos o computadoras, impresiones y fotografías, máscaras, estatuas, bustos faciales y falsificaciones.
Las tecnologías biométricas y la IA no solo han elevado el proceso de detección, sino que también han facilitado el proceso a los clientes. La generación anterior de tecnología de detección facial, conocida como «detección activa de vida», se basaba en los movimientos del cliente en respuesta a indicaciones como parpadear, sonreír o girar la cabeza hacia la derecha o hacia la izquierda. La detección pasiva de vida se considera mucho más eficiente.
La mayoría de los proveedores afirman tener una vida pasiva, pero el cliente final todavía tiene que acercar y alejar el teléfono para demostrar la vida. La detección de vida de ID es una tecnología rápida. Es posible que el cliente no tenga que enviar la imagen a un servidor para determinar la actividad. En cambio, el proceso se puede realizar en una fracción de segundo directamente desde el teléfono del cliente.
El uso de IA y ML puede reducir los riesgos asociados con las identidades falsas. La tecnología biométrica habilitada por IA permite la identificación del robo de identidad del cliente, utilizando una tecnología KYC integral basada en IA que predice automáticamente la verdadera identidad contra el documento compartido del cliente. La biometría basada en IA realiza un análisis de cuatro categorías de datos biométricos que son la huella dactilar, el iris, el rostro y la voz del cliente o usuario que permiten la prevención de la incorporación de delincuentes y la reducción de las actividades de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo en la institución.
Reflexiones finales
La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente los procedimientos de cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales (AML) y de conocimiento del cliente (KYC). Al emplear tecnologías impulsadas por IA, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para el escaneo de documentos, las instituciones pueden incorporar rápidamente a los clientes, asegurando la autenticidad de sus datos. Las tecnologías biométricas avanzadas, junto con la IA, se han vuelto primordiales para detectar y prevenir el fraude o el robo de identidad, especialmente en escenarios en los que los delincuentes utilizan documentos de identificación robados.
Estos avances no solo optimizan las medidas de seguridad, garantizando la prevención de ataques de presentación como deep-fakes o impresiones, sino que también mejoran la experiencia del usuario. Desde la simplificación de los procesos de verificación, como la detección de vida «instantánea y larga», hasta las comprobaciones de identidad exhaustivas en múltiples categorías biométricas, la IA refuerza las defensas de las instituciones contra los delitos financieros, garantizando un entorno de transacciones más seguro para todas las partes implicadas.
