Según conclusiones de la última reunión anual del foro económico mundial; Los científicos de datos han hecho grandes avances en la última década para traernos a la inteligencia artificial. Se han escrito los algoritmos complejos, se conocen las claves para manipular conjuntos de datos masivos y la tecnología es lo suficientemente universal como para ser aplicada a diferentes situaciones y contextos.
Un problema que se ha detectado es el costo de combatir el crimen financiero, Solo en los EE. UU., el costo del cumplimiento contra el lavado de dinero se estima en $ 23.5 mil millones por año y los bancos europeos se acercan con $ 20 mil millones gastados anualmente.
Aún más sorprendente es que, a pesar de este alto nivel de gasto, no parece estar funcionando. Durante la última década, el 90% de los bancos europeos han sido multados por delitos relacionados con lavado de activos; A nivel mundial, los bancos han sido multados con aproximadamente $ 26 mil millones en los últimos 10 años.
Ahora depende de las instituciones financieras dar el salto para utilizar la inteligencia artificial, incluyendo técnicas como la segmentación y monitoreo operacional, para detectar a los traficantes de personas, narcóticos y armas, detectar pagos a terroristas y lavado de dinero.
De hecho, los reguladores ahora están alentando a las instituciones financieras para que experimenten y utilicen el poder de la Inteligencia Artificial y la segmentación para detectar actividades sospechosas. Para implementar estas soluciones de Inteligencia Artificial con éxito, los expertos en la materia deben ser integrales al proceso para traducir el problema, identificar los desafíos para resolverlo y encontrar la mejor solución.
Los científicos han buscado durante mucho tiempo crear máquinas de inteligencia similar a la humana. Los avances logrados en la última década se están aplicando a problemas reales en los negocios y tienen el potencial, con el tiempo, de transformar las industrias y la economía global.
Además de ayudar a diferentes tipos de instituciones a evitar riesgos al cumplir más efectivamente con las regulaciones, tiene el potencial de reducir los costos del desafío, principalmente al reducir los falsos positivos en los sistemas de monitoreo y redirigir los esfuerzos de expertos humanos a otras áreas más productivas como actividades sospechosas.
Los líderes en la industria bancaria han sido cautelosos cuando se trata de probar nuevas soluciones de IA. Hasta hace poco, los servicios financieros no se han aprovechado de manera comprensible de las soluciones de IA debido a las preocupaciones con los llamados modelos de “caja negra”, es decir, el modelo realiza funciones que no son transparentes para el usuario final. Si el banco no entiende cómo su tecnología está monitoreando los delitos financieros, no puede explicar cómo está cumpliendo con las regulaciones a sus reguladores.
Sin embargo, ahora estamos en la era de la implementación, donde los expertos en la materia están trabajando directamente con los científicos de datos para adaptar las tecnologías de aprendizaje automático y asegurar que las soluciones sean efectivas, eficientes y justificables.
La pertinencia de integrar componentes de IA en el contexto nacional se hace evidente a partir de los cambios introducidos en el marco regulatorio, para lo cual se encuentra:
- El artículo 10 de la Ley 526 de 1999, modificada por la Ley 1121 de 2006, señala que las autoridades que ejerzan funciones de inspección, vigilancia y control deben instruir a sus supervisados sobre las características, periodicidad y controles en relación con la información por reportar a la UIAF, de acuerdo con los criterios e indicaciones que de ésta reciban.
- El Consejo Nacional de Política Económica y Social – CONPES aprobó el Documento CONPES 3793 del 18 de diciembre de 2013. El objetivo general de este documento es establecer los lineamentos para la puesta en marcha de la Política Nacional AntiLavado de Activos y Contra la Financiación del Terrorismo.
- A través de la Ley 1186 de 2009, declarada exequible mediante la sentencia de constitucionalidad C-685 de 2009, se aprobó, entre otros, el “Memorando de entendimiento entre los gobiernos de los estados del grupo de acción financiera de Sudamérica contra el lavado de activos (GAFISUD)”, por medio del cual se creó y puso en funcionamiento el Grupo de Acción Financiera de Sudamérica contra el Lavado de Activos (hoy GAFILAT) y se determinó, como objetivo, reconocer y aplicar las recomendaciones del GAFI contra el blanqueo de capitales y las recomendaciones y medidas que en el futuro adopte ese organismo.