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La mayoría de los delitos financieros en México provienen del crimen organizado y el narcotráfico, siendo el envío de remesas una de las manifestaciones más complejas en este sentido. Incluso con el uso de herramientas de inteligencia artificial, analizar estos riesgos resulta un desafío, según afirmaciones de SAS.

Datos de la Asociación de Especialistas Certificados en Antilavado de Dinero (ACAMS) señalan que en América Latina se blanquean aproximadamente 400 mil millones de dólares al año.

Yuri Rueda, especialista en fraude y seguridad de SAS para América Latina, destacó que en México existe una conciencia más avanzada respecto a las medidas contra el lavado de dinero, mientras que en algunos países de Centroamérica y Sudamérica, los sistemas obsoletos no logran prevenir los delitos financieros.

Aunque algunas instituciones de fiscalización, reguladores y revisión financiera han adoptado herramientas tecnológicas, la mayoría de ellas se han visto superadas por los delincuentes. Por lo tanto, es fundamental implementar un contrapeso basado en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (machine learning) y análisis avanzados.

Los expertos de SAS identifican una serie de prácticas, desde las más antiguas, como el “smurfing”, que implica fragmentar grandes transacciones en pequeños movimientos bancarios, hasta las remesas. Debido a su naturaleza intrínseca, resulta altamente complicado rastrear el origen y destino de estos fondos, aunque pueden ser rastreables.

Un desafío adicional son los “silos de información”, que son encapsulaciones de datos en instituciones financieras, lo que dificulta la detección de anomalías, ya que no pueden ser analizados al estar separados de los datos de la institución.

El crimen organizado y el narcotráfico son los principales responsables de los delitos financieros, como la creación y operación de empresas fantasma, el uso de prestanombres y el contrabando. Panamá, Costa Rica, Honduras y El Salvador son algunas de las naciones en la región con mayores problemas de delitos financieros, donde predomina una nueva forma de blanqueo llamada “Swift”, que implica el envío de dinero ilícito desde el extranjero.

Las investigaciones relacionadas con el traspaso de dinero ilegal se basan en análisis forenses que se realizan después de cometer el delito. Estas investigaciones se centran en redes de vínculos entre cuentas, nombres, ciudades, montos y países, lo que equivale a un rastreo completo.

Para contrarrestar este tipo de crimen, SAS propone conectar todas las bases de datos de las instituciones bancarias relacionadas con transacciones de dinero y adquisiciones cuantiosas. Al cruzar datos y usar soluciones satelitales, se logra la fragmentación de la información.

Previo a esta propuesta, la investigación de lavado de dinero y el fraude se llevaban a cabo por separado, pero con el aumento del robo de identidad y la suplantación, actualmente se implementan medidas para identificar cómo se vinculan el lavado de dinero y los fraudes en distintos niveles.

Diversas instituciones financieras han implementado sistemas basados en IA y análisis avanzados, como el SAS Anti Money Laundering. Estas soluciones proporcionan una precisión de análisis de más del 90%, reducen los falsos positivos en un 80% y mejoran significativamente la tasa de conversión de informes de actividades sospechosas.

La implementación de herramientas analíticas e IA no solo ayuda a evitar pérdidas económicas sino que también protege la reputación de las empresas.

Inteligencia Artificial, un área de oportunidad contra el lavado de dinero.

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