La inteligencia artificial puede apuntalar la precisión y eficacia en los análisis contra los delitos financieros, señala un experto
Con la creciente complejidad de los sistemas de cumplimiento y las expectativas para una mejor detección y prevención de la delincuencia financiera, parece imposible que los seres humanos sean capaces de hacer frente eficazmente a los flujos masivos de información financiera y de alertas sobre potenciales actividades sospechosas.
La presión crece con el aumento del riesgo y la responsabilidad de los bancos y los individuos involucrados en la creación y ejecución de los objetivos asociados a los programas contra el lavado de dinero (ALD), que en los últimos años en Estados Unidos han alcanzado sanciones y multas por miles de millones de dólares por fallas e incumplimientos regulatorios, y, en consecuencia, también han provocados costos anuales de miles de millones de dólares para algunos bancos grandes.
Por eso, la idea de que la inteligencia artificial (IA) se cruce con el mundo del cumplimiento de la delincuencia financiera parece tan atractivo: puede mejorar la precisión y los resultados de los sistemas ALD, a la vez que reduce la carga de trabajo y la tensión en los analistas de delitos financieros. Estos grupos normalmente deben hacer frente a una montaña de falsos positivos antes de encontrar una combinación rara de transacciones, geografías y entidades que en realidad son indicativos de los delitos financieros.
Mejorar las capacidades de los empleados y sistemas ALD son algunos de los nobles objetivos de Solon Angel, el director de estrategia y fundador de MindBridge, una empresa con sede en Canadá que está explorando el nuevo mundo de posibilidades y aprendizaje automático en la intersección entre la IA y el cumplimiento de la delincuencia financiera.
AI tiene el potencial para aumentar la precisión y la capacidad acumulada de los profesionales que trabajan en el cumplimiento de delitos financieros – desde ALD hasta fraude y seguridad cibernética – y para cuidar de las tareas de funciones cognitivas bajas que son a menudo propensas a experimentar errores con los seres humanos, de acuerdo con Angel.
Mediante el uso de la inteligencia artificial, se puede reforzar la «confianza y la competencia» de los sistemas, y también de las decisiones individuales de las personas para compararlas con los resultados con los grupos de pares y de esta manera poder encontrar anomalías y afinar los protocolos de toma de decisiones, de capacitación y bajar los tiempos de presentación de reportes, entre otras ventajas
Brian Monroe, Director de Contenidos y Desarrollo de Negocios de ACFCS, habló con Angel por las recientes sanciones de alto perfil contra bancos por fallas desde el punto de vista ético, errores en la supervisión y el cumplimiento de los delitos financieros.
Sus comentarios también fueron reforzados por recientes informes sobre Inteligencia Artificial y la Prevención de Delitos Financieros
«El enfoque tradicional de usar un software basado en normas y grandes equipos de cumplimiento está mostrando ser insuficiente para cumplir con los objetivos de regulación y de negocios», según Arin Ray y Neil Katkov, analistas de Celent en un nuevo informe de investigación titulado «Inteligencia Artificial en Conozca su Cliente y ALD: Permitir el siguiente nivel de eficiencia operativa».
«Los bancos deben considerar nuevas herramientas y tecnologías para abordar mejor los desafíos que plagan sus operaciones de CSC-ALD», según el informe publicado a finales del mes pasado. «Una técnica particular que está recibiendo cada vez más fuerza en los servicios financieros en los últimos tiempos es la inteligencia artificial (IA)».
El informe señala que a pesar de que el campo de la IA ha existido desde la década de 1950, desde entonces ha «madurado lo suficiente como para llevar a cabo varias tareas complejas y demandantes en lo que se refiere al manejo de datos e información que les toma mucho tiempo a las personas, pero que todavía la tecnología tradicional no puede realizar en forma automática».
Las soluciones de IA en materia del conocimiento del cliente pueden «aportar beneficios operativos y de costos significativos mediante la automatización de los procesos manuales, y un mejor análisis y puntos de vista más precisos», según el informe. En el informe se enumeran varios ejemplos, incluyendo:
–Un centro con datos «inteligentes» permite una visión integral del cliente y la facilidad de acceso a los datos, permitiendo una mejor investigación y resultados más precisos.
—-Los datos pueden ser entrenados para volverse sensibles al contexto mediante la incorporación de previos conocimientos y normas. Además, la solución se puede hacer para aprender y actualizar estándares.
–La capacidad del análisis de datos en forma desestructurada ayuda en el seguimiento de noticias, redes sociales e información de la web, y la realización de análisis lingüístico, lo que permite el análisis más fácil y eficiente de las listas largas, otras fuentes de información y comunicación con los empleados.
–La capacidad de un análisis avanzado ayuda en la identificación de patrones, links, redes de los delincuentes, y actividades sospechosas.
–Las capacidades de IA también ayudan en el escaneo de documentos y un mejor entendimiento de los cambios regulatorios.
Los bancos «en todos los ámbitos han expresado su interés por explorar y adoptar soluciones habilitadas por la IA como parte de sus operaciones de CSC-ALD; la adopción real es probable que sea conducido por los grandes bancos globales «, según el informe.
Algunos bancos están utilizando las soluciones apoyadas en la IA, y “es probable que veamos una mayor adopción en los próximos 18-24 meses”, según el informe.
Angel también conversó sobre cómo la IA puede apuntar a muchos de los desafíos históricos y emergentes de cumplimiento en el campo de los delitos financieros, desde escasez de personal y recursos al desenfrenado «de-risking» que está ocurriendo actualmente y que amenaza a dejar ciertos individuos y regiones fuera del sistema financiero.
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