Las instituciones financieras y las empresas de tecnología regulatoria están aprovechando inteligencia artificial para embotellar el flujo de dinero en efectivo que se canaliza hacia actividades ilegales en todo el mundo.
Se estima que 3,1 billones de dólares en fondos ilícitos pasaron por el sistema financiero mundial el año pasado, según el último informe de Nasdaq. Informe sobre delitos financieros a nivel mundial. Blanqueo de dinero Sólo representaron billones de dólares que ayudaron a financiar actividades criminales internacionales, incluidos 346.7 mil millones de dólares en tráfico de personas, 782.9 mil millones de dólares en tráfico de drogas y 11.5 mil millones de dólares en financiamiento del terrorismo.
Los delincuentes financieros son cada vez más inteligentes y más peligrosos con la ayuda de tecnologías avanzadas que se han vuelto más baratas y de más fácil acceso que nunca. Pero las instituciones financieras y Tecnología regulatoria Las empresas están implementando muchas de las mismas tecnologías, incluidas la IA y IA generativa,para ayudar a combatir la creciente empresa criminal.
“Lo que la IA nos permite hacer es realmente empezar a ver cómo interactúan los actores maliciosos con otros”, dijo Nikhil Aggarwal, director ejecutivo de la práctica de Consultoría Antilavado de Dinero en Deloitte Transactions and Business Analytics. “Cuando puedes visualizar una red más amplia, puedes hacer una investigación más profunda de los círculos, y esto realmente te permite ver algunos de esos patrones interconectados en términos de cómo estos actores amenazantes a menudo trabajan juntos”.
El Ley de Secreto Bancario de los Estados Unidos Fue creado en 1970 como una forma de ayudar a las instituciones financieras a detectar y prevenir el lavado de dinero a través de sus sistemas, también conocido como Leyes contra el lavado de dinero o AMLSegún la ley, todas las instituciones financieras siguen un conjunto de pautas conocidas como KYC (Conozca a su cliente), un proceso que estas empresas utilizan para verificar la identidad y los riesgos de los clientes potenciales.
A pesar de la regulación, el delito financiero se ha vuelto más común con el aumento de las transacciones digitales, como pagos en línea, retiros y depósitos. Más de la mitad de los estadounidenses usan billeteras digitales más que sus tarjetas o efectivo, según los resultados de un estudio. Encuesta de asesores de Forbes publicado el año pasado.
Esto ha creado enormes cantidades de información sobre transacciones y comportamiento de los clientes, y ahí es donde entra en juego la IA. Las empresas de RegTech utilizan la tecnología para aprovechar los enormes depósitos de datos recopilados por los bancos para combatir los delitos financieros de forma más eficiente y precisa.
“La IA es buena para analizar datos a gran escala y detectar patrones en una escala muy grande”, dijo Dagan Osovlansky, director de productos de la empresa de software israelí ThetaRay. “Si hablas con cualquier banquero, te dirán que tienen toneladas de datos y que no necesariamente saben cómo usarlos en muchos casos”.
ThetaRay, que emplea sus propios algoritmos de aprendizaje automático, adopta un enfoque basado en el riesgo para atacar los delitos financieros. Al utilizar una gran cantidad de puntos de datos, la IA de la empresa aprende el comportamiento normal de los clientes bancarios en lo que se conoce como ”aprendizaje no supervisado”, un tipo de aprendizaje automático que aprende de los datos sin supervisión humana. Esto permite que la tecnología detecte anomalías basándose en patrones de comportamiento, en lugar de instrucciones humanas.
La plataforma de detección de delitos financieros de la empresa es utilizada por más de 100 instituciones financieras, incluidas Santander, Payoneer y Travelex. Solo esta monitorea más de 15 billones de dólares en transacciones utilizando IA. La semana pasada, la empresa adquirido Screena, una empresa de selección basada en la nube y potenciada por inteligencia artificial que compara a los clientes potenciales con listas de partes sancionadas. La asociación es parte de los esfuerzos para mantenerse al día con las tecnologías avanzadas que Osovlansky cree que están siendo adoptadas por los delincuentes más rápido que las instituciones financieras.
“La verdadera pregunta, en mi opinión, es quién está ganando y no estoy seguro de que la respuesta sea la que nos gustaría escuchar”, dijo Osovlansky.
“Creo que estamos tratando de ponernos al día”, añadió.
Aunque todavía se encuentra en sus primeras etapas, el uso de esta tecnología ya ha dado como resultado una disminución significativa de los falsos positivos (la señalización de la actividad bancaria normal como sospechosa) en varios bancos socios de ThetaRay, incluida la división de banca de inversión corporativa de Santander, dijo Osovlansky. Santander ha utilizado la tecnología de ThetaRay Solución contra el lavado de dinero, que analiza datos de clientes para detectar anomalías que podrían indicar esquemas de lavado de dinero, desde finales de 2019.
Otros actores en el espacio RegTech incluyen Lucinity, una startup de software de IA con sede en Islandia que utiliza IA para brindar a las empresas información para mejorar su cumplimiento en materia de delitos financieros.
Sin embargo, algunas instituciones financieras cuentan con sus propios sistemas internos para utilizar tecnologías avanzadas para combatir y mejorar la detección de delitos financieros. HSBC co-desarrolló su sistema de IA El banco utiliza inteligencia artificial para monitorear alrededor de 1.200 millones de transacciones en busca de indicios de delitos financieros en 40 millones de cuentas de clientes cada mes, escribió Jennifer Calvery, directora del grupo de riesgo y cumplimiento de delitos financieros en HSBC, en un artículo de junio. entrada de blogAfirmó detectar entre dos y cuatro veces más delitos financieros que antes, con un 60% menos de falsos positivos.
El director de operaciones de JPMorgan Chase, Daniel Pinto, dijo en el día del inversor del banco en mayo que la IA facilitará su proceso KYC, incluida la incorporación y el seguimiento de los clientes. hasta un 90% más rápido para finales del próximo año. Eso significa procesar 230.000 archivos con un 20% menos de gente. JPMorgan, el banco más grande de EE. UU., ha sido líder en Adopción de IA en el mundo bancario durante años, con la mayor volumen de talento en IA de todos los principales bancos mundiales.
El mayor desafío para las instituciones financieras y sus socios es la disponibilidad de datos. Los bloques de datos subyacentes, la calidad de los datos y la higiene de los datos son un “desafío perenne” cuando se trata de unir datos para implementar IA de manera efectiva, según Aggarwal de Deloitte. El proceso de limpieza de datos, aunque consume mucho tiempo y es tedioso, brindará a las instituciones financieras y a sus socios RegTech “información más poderosa”, dijo.
“Creo que aquí es donde está la oportunidad de poner en práctica algunos de los fundamentos de los datos”, dijo.
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