Existe un alto porcentaje de alertas falsas generadas en transacciones por los sistemas de monitoreo de lavado de activos, es decir, alertas de riesgo por lavado de activos que no llegan a ser una amenaza verdadera.
Estas falsas alarmas suelen costar mucho tiempo y esfuerzo a las instituciones, pero con la llegada de inteligencia artificial es posible reducir estos casos de gran manera.
El lavado de activos y financiamiento al delito como el terrorismo podría considerarse como un servicio de apoyo que permite a los delincuentes disfrutar de los beneficios de su negocio de manera legal, así, el lavado exitoso es parte de las actividades delictivas, pues debe esconder u ocultar la naturaleza, procedencia, localidad, propiedad o control de beneficios que se hayan generado de las fuentes ilícitas de las que procedan las ganancias, las cuales posteriormente se liberan para aplicarse en una economía legítima.
El riesgo por lavado de activos y financiamiento al delito como el terrorismo es diferente a los riesgos típicamente financieros ya que a éstos se los pueden absorber y cubrir las pérdidas con los propios recursos o transferir el riesgo a otros. Más bien, el riesgo por lavado de activos y financiamiento al delito como el terrorismo se lo debe prevenir y controlar a partir de un ambiente que permita administrar los riesgos y disminuir la probabilidad o gravedad de pérdida que es ocasionado por otros riesgos asociados como el reputacional, el legal y de contagio, los cuales, desde el punto de vista de severidad y frecuencia, exponen todos los días a las entidades financieras a un resultado económico negativo y catastrófico.
De esta manera la lucha contra el lavado de activos se ha convertido en un tema global porque es un problema que está afectando a todas las economías. Según la Organización de las Naciones Unidas los ingresos de los criminales se acercan a 2.6 trillones de dólares, de los cuales introducen a la economía mundial 1.9 trillones de dólares, una cifra superior al Producto Interno Bruto (PIB) de cualquier país de América Latina. De los 2.6 trillones de ingresos producto de delitos se logra interceptar cerca de 0.20 % – Luis Edmundo Suárez –
Es así que los esfuerzos tradicionales basados en sistemas de prevención de lavado de activos que se fundamentan en reglas planas y criterios de experto para colocar barreras y prevenir el lavado de activo en la institución tienen muchas limitaciones al enfrentarse a los retos cada vez más grandes que presenta la coyuntura actual.
En primer lugar, están los falsos positivos, uno de los más conocidos dolores de cabeza de las áreas de cumplimiento. Estos ocurren cuando el registro de un cliente se asocia con un registro de riesgo, sanción o sospecha, sin llegar a ser una amenaza verdadera. Estas falsas alarmas suelen costarles mucho tiempo y esfuerzo a las instituciones.
Algunos estimados de la industria indican que entre el 90% y el 95% de las alertas generadas por los sistemas de monitoreo de transacciones son falsos positivos, lo cual plantea un desafío enorme para los gestores de riesgo. Con el volumen de información actual y las exigencias de los entes reguladores, parece casi humanamente imposible investigar todos los casos a tiempo, pero aquí es cuando la inteligencia artificial llega para auxiliarnos como una de las medidas para prevenir el lavado de activos.
La prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo ahora se simplifica gracias al avance del análisis de datos, de los modelos predictivos y de la inteligencia artificial (machine learning). A través de estas herramientas, las instituciones financieras pueden analizar una cantidad enorme de datos, ya sea que provenga de la base de datos de conozca a su cliente, de la internet, de la deep web o de cualquier otra fuente.
De hecho, el machine learning ya ha sido implementado con relativo éxito desde hace más de una década para la detección de fraudes con tarjetas de crédito. Por ejemplo, Paypal ya ha desarrollado inteligencia artificial para monitorear el comportamiento de sus usuarios. Esto le ha permitido reducir a la mitad las falsas alarmas de fraude.
Así también, en el último Foro Económico Mundial, reunido en Davos-Suiza, se publicó un informe en el que da cuenta de la aplicación de algoritmos complejos de inteligencia artificial (IA) para prevenir el lavado de activos y la financiación del terrorismo.
En efecto, el documento señala que, de cara a la universalización de nuevas tecnologías “ahora corresponde a las instituciones financieras dar el salto y utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar traficantes de personas, venta de narcóticos y armas, pagos terroristas y el lavado de dinero que alimenta estas actividades”.
Es por esto que ha crecido la tendencia que los reguladores en países avanzados exhorten a las instituciones financieras para que experimenten y utilicen el poder de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) para detectar actividades sospechosas.
Referencias:
https://www.infolaft.com
https://www.spot-itpro.com
https://www.sistemas.uniandes.edu.co
https://www.felaban.net