La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un recurso indispensable para blindar al sistema financiero frente al lavado de dinero y el fraude, aseguró Cleber Martins, presidente de inteligencia de pagos y soluciones de riesgos de ACI Worldwide.
En entrevista con Notivox Negocios, el directivo explicó que la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite detectar patrones ilícitos antes de que afecten al cliente. “Los delincuentes conocen la regulación y buscan cómo evadirla. Lo que realmente fortalece al ecosistema no es solo más supervisión, sino tecnología que dé visibilidad integral y reacción inmediata”, señaló.
Martins advirtió que la presión internacional está llevando a reguladores de América Latina, incluido México, a endurecer requisitos de cumplimiento, lo que obliga a la banca a invertir en innovación.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a combatir el lavado de dinero?
La IA se ha consolidado como una herramienta clave para prevenir y reaccionar ante las amenazas del ecosistema financiero. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite a los bancos detectar patrones sospechosos con mayor rapidez y precisión.
Dos áreas críticas donde ya marca diferencia son la lucha contra el blanqueo de capitales (AML, por sus siglas en inglés) y la prevención del fraude. En ambos casos, la automatización inteligente ofrece un control más efectivo sobre riesgos y operaciones. Este es el camino para robustecer la integridad del sistema financiero.
En este contexto, el Departamento del Tesoro de EU expresó hace unos meses su preocupación por el involucramiento de algunos bancos mexicanos en operaciones ilícitas. En respuesta, el regulador mexicano anunció un endurecimiento en los requisitos para nuevas licencias bancarias, haciendo más estrictos los procesos de supervisión y cumplimiento. Esto refleja cómo la presión internacional también está acelerando la adopción de tecnología y nuevos controles en la región.
¿Está la banca invirtiendo lo suficiente?
El cumplimiento regulatorio implica una inversión considerable. Aunque costoso, no hacerlo representa un riesgo mayor: daño reputacional que afecta no solo a un banco, sino al sistema completo, trasladando las consecuencias al cliente final. Casos recientes en Europa y América Latina muestran que sanciones multimillonarias han debilitado instituciones enteras, obligándolas a rediseñar sus operaciones.
Los delincuentes conocen las normas y buscan cómo burlarlas. Por ello, lo que realmente fortalece al ecosistema financiero no es solo más regulación, sino el uso de herramientas tecnológicas que den visibilidad integral y reacción en tiempo real.
Aunque la tecnología pueda parecer un gasto adicional, en realidad reduce carga operativa y agiliza el cumplimiento. Cuando el ecosistema no está preparado —por falta de tecnología, agilidad o procesos demasiado rígidos— el acceso se encarece y se limita la inclusión, afectando a nuevos actores que buscan competir.
Desde la perspectiva tecnológica, el sistema financiero debe ser democrático: más competencia implica menores costos para los usuarios. De ahí la necesidad de soluciones accesibles, escalables y eficaces que permitan a todos cumplir con la normativa y adelantarse a los delincuentes.
¿Está preparada la banca para responder en tiempo real?
Con la llegada de los pagos inmediatos y el auge de clientes digitales, las instituciones ya no pueden actuar tarde: deben anticiparse en el momento. Aquí entra en juego el análisis predictivo, que ha evolucionado de estudiar patrones pasados a entender el contexto en tiempo real.
Él dice“Aunque cada país adopta enfoques distintos,
Todos avanzan en la misma dirección."
Cada pago, cada cuenta, cada interacción importa. Esa capacidad contextual, alimentada por aprendizaje automático, permite distinguir entre un cliente legítimo y un comportamiento ilícito antes de que ocurra.
El desafío aumenta porque el lavado de dinero raramente ocurre dentro de una sola institución. Implica mover fondos a través de varias entidades. Lo mismo sucede con nuevas estafas en cadena, donde los delincuentes manipulan a usuarios para transferir dinero entre bancos.
Cada institución ve solo una parte del rompecabezas, mientras que los criminales tienen una visión más amplia. La única solución efectiva es la colaboración entre instituciones financieras, ya que ningún actor por sí solo puede detectar patrones globales.
De hecho, algunos países ya están creando consorcios de datos que permiten compartir alertas sin vulnerar la privacidad. Esto genera un ecosistema más resiliente frente a delitos que no respetan fronteras.
¿Cómo usar la IA sin comprometer la privacidad?
Aquí entra el aprendizaje federado. En lugar de centralizar la información, el modelo se entrena donde residen los datos —dentro de cada banco— sin moverlos ni exponerlos. Lo que se comparte son metadatos de aprendizaje, preservando la privacidad de los clientes y la confidencialidad comercial.
Esta innovación representa un cambio radical: colaboración real entre instituciones para prevenir delitos financieros sin sacrificar confianza. Además, permite cumplir con regulaciones de protección de datos cada vez más estrictas, como el GDPR en Europa o la Ley Fintech en México.
¿Cuál sería la estrategia más efectiva a nivel mundial?
La colaboración es la clave. Aunque cada país adopta enfoques distintos, todos avanzan en la misma dirección.
En algunos lugares, existe una infraestructura centralizada que impulsa pagos inmediatos y facilita la coordinación tecnológica. En otros, procesadores de pagos o entidades intermediarias asumen el rol de orquestadores. Incluso, en ciertos casos, un banco grande lidera la iniciativa apoyando al resto del mercado.
Lo esencial es que todos los actores —infraestructura, bancos, procesadores o tecnológicas— se sienten en la misma mesa y asuman la responsabilidad colectiva. Cuando lo hacen, se vuelven más fuertes que los delincuentes.
El gran aprendizaje es que la IA no reemplaza la colaboración humana, sino que la potencia. Los algoritmos ayudan a identificar riesgos invisibles a simple vista, pero el éxito depende de la coordinación entre instituciones, reguladores y proveedores tecnológicos.
La clave no está en quién lidera, sino en trabajar juntos. El futuro de la seguridad financiera dependerá de la capacidad de anticiparse a los criminales, y la IA, combinada con colaboración global, es hoy la mejor estrategia para lograrlo.
JLR
