El crimen financiero está desatado y la inteligencia artificial podría enfrentarlo.
Los bancos invierten 15 por ciento de su tiempo en procesos para “conocer al cliente” (KYC, por su sigla en inglés), verificar la información e implementar medidas para prevenir el lavado de dinero, según McKinsey. No obstante, “según Interpol, el sector financiero detecta solo 2 por ciento de los flujos de delitos financieros globales”.
La lista de instituciones relacionadas a investigaciones por crimen financiero o lavado de dinero está suficientemente nutrida para mencionar un par de nombres. El problema no es local, es global. Hay, por ejemplo, una categoría de lavado de dinero basada solo en transacciones comerciales internacionales que el Banco Asiático de Desarrollo ha investigado por años. De hecho, el FMI estima que hasta 37 por ciento de las transacciones financieras internacionales podrían estar vinculadas a actividades ilícitas.
Hace poco Interpol, Naciones Unidas y otras organizaciones se reunieron en Viena para buscar una “acelerada respuesta colectiva” frente al dinero ilícito, porque detrás de cada dólar ilícito hay una víctima, y urge asegurar “que los sistemas financieros impulsen paz, seguridad y prosperidad”, dijo Ghada Waly, directora de la Oficina de ONU contra la Droga y el Delito.
La IA permite entender y generar modelos lingüísticos, reconocer imágenes o discursos y tomar decisiones o predecir una interacción gracias al aprendizaje de los datos a través del tiempo. La clave es “actuar mientras las cosas suceden”, me dijo Cleber Martins, experto en lavado de dinero e IA, y vicepresidente de Inteligencia de Pagos y Soluciones de Riesgo en ACI Worldwide.
“El análisis predictivo evoluciona para comprender lo que sucede en tiempo real, así el contexto de cada pago y de cada nueva cuenta creada es relevante para detener la actividad fraudulenta y el lavado de dinero”, añadió.
Se requiere data y colaboración, pero no desconfíe querido lector y querida lectora, pues no implica compartir datos sensibles, sino inteligencia; el modelo de “aprendizaje va donde están los datos”, en vez de mover o centralizar los datos, me explicó Cleber.
No habrá IA que alcance sin responsabilidad colectiva. Combatir los delitos financieros implica fortalecer el ecosistema ante los criminales, y para eso debe ser capaz de ver lo que sucede en tiempo real y estar, como me dijo Cleber, “un paso adelante” de ellos.
