Tecnología para combatir el lavado de activos

Los bancos vienen usando inteligencia artificial y machine learning para detectar operaciones sospechosas de manera más rápida y precisa.

Con el aumento de transacciones digitales, el monitoreo de éstas ha devenido más complejo. Solo en Asia se espera que para el 2020 las transacciones sin usar efectivo sea alrededor de 277 billones de dólares americanos.

En este contexto, las instituciones financieras están experimentando con tecnología de inteligencia artificial y machine learning para combatir el lavado de activos. Así, bancos como HSBC y Standard Chartered Bank, entre otros, se encuentran colaborando con FinTechs para el desarrollo de nuevos controles para detectar operaciones sospechosas de lavado de activos.

Por ejemplo, Ernst & Young (EY) ha apoyado al banco danés Nordea a construir un modelo que deseche los falsos positivos automáticamente para que los trabajadores del área de cumplimiento puedan concentrarse solo en aquellas verdaderas operaciones que resulten sospechosas.

Al respecto, ejecutivos de EY señalaron que «Al igual que los algoritmos que ayudan a los minoristas en línea a captar clientes según sus gustos en cuanto a marcas, el modelo que construimos con Nordea se hizo más perspicaz y preciso, ya que aprendió a interpretar las señales que indican actividad delictiva, analizando cantidades mucho mayores de datos, de forma más fiable, de lo que podrían hacerlo las personas o los procesos existentes».

Asimismo, Radish Singh, Líder de Cumplimiento en Crímenes Financieros en el Sudeste Asiático de Deloitte indicó a Tech Wire Asia que «Mediante el uso de estas técnicas y el poder de la automatización, los equipos de cumplimiento pueden investigar los verdaderos riesgos de cumplimiento y los casos sospechosos, reducir las tareas manuales y repetitivas y realizar un trabajo de mayor valor, como el análisis de los resultados y la calidad, para garantizar que las políticas y los procedimientos sean sustanciales».

En el corto plazo, los expertos sugieren que la inteligencia artificial podría utilizarse para aumentar los procesos y hacer un seguimiento de las transacciones que escapan a los puntos de referencia establecidos (benchmarks), cuando se observan de forma aislada o cuando se ven en combinación con otras transacciones relacionadas, lo que ayudaría a los profesionales de cumplimiento dentro de una institución financiera.

«Cuando se trata de eficiencia empresarial, el uso de nuevas tecnologías, como el machine learning, tiene un enorme potencial para reducir los procesos manuales e incluso agilizar las tareas repetitivas que a menudo hacen que los equipos de cumplimiento de normas y de operaciones se desplomen», manifestó Radish Singh.

- Aviso Publicitario-

Similares

1,919FansMe gusta
443SeguidoresSeguir
77SeguidoresSeguir

Suscríbete

*Todos los campos son requeridos
es Spanish
X