Así es como en Colombia se combate el fraude y el lavado de activos con IA

Soramir Torres

, COLOMBIA

El uso de la inteligencia artificial (IA) ha permitido mejorar el reconocimiento de patrones y situaciones anómalas en operaciones digitales y transacciones financieras de todo tipo. En este caso, permitiendo combatir el fraude y el lavado de activos en Colombia.

En este sentido, las soluciones inteligentes y el uso de algoritmos de IA mejoraron las operaciones digitales y transacciones financieras de todo tipo, disminuyendo los casos de fraude electrónico.

Según Robson Ohosaku, responsable de la Prevención de Fraudes y Soluciones PLD para SAS en América Latina, la IA y las soluciones AML (antilavado de dinero) están cambiando el panorama de varios de los países latinoamericanos en la lucha contra el fraude y el lavado de activos.

TE PUEDE INTERESAR: Conoce Las Claves Del Histórico Acuerdo De La UE Para Regular Los Riesgos De La IA

Colombia contra el fraude y lavado de activos

  • El Índice AML de Basilea evalúa la vulnerabilidad de los sistemas financieros y corporativos en diferentes países. 
  • En 2023, Colombia obtuvo un puntaje de 4.75 en el Índice AML de Basilea, frente al promedio de 5.34 registrados por toda la región latinoamericana.
  • Este resultado ubica a Colombia como el quinto país con menor riesgo de lavado de activos y financiamiento del terrorismo en América Latina.

¿Cómo ayuda la IA contra el lavado de activos?  

  • Actualmente, la tecnología es usada cada vez más para fortalecer las estrategias de riesgo de las organizaciones propensas a ser afectadas.
  • De acuerdo con SAS, la mayor eficacia contra el blanqueo de capitales se da a partir del uso de datos y análisis para detectar actividades inusuales.
  • Ohosaku precisó que SAS ha ayudado a instituciones financieras a lograr una precisión de los modelos superior al 90%, a reducir los falsos positivos hasta en un 80% y a multiplicar por dos la tasa de conversión de SRA (informe de actividades sospechosas). 
  • Las técnicas incluyen aprendizaje profundo, redes neuronales, generación y procesamiento de lenguaje natural, automatización robótica de procesos y más. 
  • SAS explica que las técnicas se usan para:
    • Supervisar actividades sospechosas
    • Descubrir nuevos riesgos
    • Detectar tácticas de delincuencia financiera cada vez más sofisticadas
    • Priorizar inteligentemente las alertas
    • Facilitar la gestión de los investigadores de AML
    • Ayudar a los investigadores a utilizar casos anteriores, reportes de actividades sospechosas, datos de terceros, mapas e historiales de transacciones
  • La metodología de la plataforma SAS automatiza el ciclo de vida analítico de cumplimiento. Esto permite a los bancos y entidades financieras detectar y prevenir fraudes o actividad ilícitas en forma más rápida y precisa, incluso en tiempo real.

Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

Deja una respuesta