Mariano Corbino[1]

Introducción:

La lucha contra el lavado de dinero (LD) se ha convertido en una cuestión cada vez más importante en la lucha global contra los delitos financieros como la financiación del terrorismo y el tráfico de estupefacientes.

Con el rápido avance de la tecnología, el papel de la inteligencia artificial (IA) en la lucha contra el LD ha adquirido mayor preeminencia. La IA tiene el potencial de revolucionar y contribuir con los esfuerzos para combatir el LD al optimizar la precisión y eficiencia para detectar y prevenir las actividades sospechosas.

Los bancos y otras instituciones financieras utilizan registros confidenciales sobre personas, fideicomisos y corporaciones y siendo el dinero un bien, como consecuencia hace que las organizaciones financieras sean valiosas y se encuentren expuestas a los intereses del crimen organizado transnacional (COT), entre las actividades delictivas comunes dentro del sector bancario más allá del LD, podemos encontrar el robo de identidad, registros personales y la financiación del terrorismo (FT), entre otros.

Desarrollo:

Indudablemente, la IA contiene el potencial de permitir un cambio radical en la capacidad de prevenir el LD y proporcionar un medio para escalar y adaptarse a la amenaza moderna.

En un mundo digital como el que estamos viviendo hace varios años, donde la tecnología está a nuestro servicio brindando diferentes datos, pasando desde el clima hasta sugerencias de rutas específicas para llegar a nuestro destino, en temas vinculados al LD/FT puede para mejor dicha actividad y sin dudas las el aprendizaje automático puede favorecer para ser más eficaces en sus esfuerzos para prevenir el LA/FT.

El uso y la comprensión de cómo se podría aplicar e integrar la IA con la actividad humana en la lucha contra el lavado de dinero está impulsando nuevas ideas en el importante proceso de conocer a su cliente (KYC, por sus siglas en inglés).

Teniendo siempre como referencia que la IA puede colaborar en todos los aspectos de nuestras vidas, al circunscribirnos al LA/FT, la interacción y colaboración con los analistas sobre los datos proporcionados según los parámetros que hayamos previamente seteado como por ejemplo, la emisión de sistemas de alertas según los movimientos de las cuentas de nuestros clientes, sin dudas colaborará con la toma de decisiones sobre qué hacer ante las evidencias presentadas.

La IA comienza a ser utilizada en el sector financiero en la lucha contra el fraude en línea, el LA/FT, y el de activos en general. Claro está que, a mayor volúmenes de datos analizados simplificarán el entrenamiento de los programas utilizados para identificar patrones de pensamiento utilizados, y esto permitirá imitar comportamientos humanos.

Debido a que el COT se nutre del lavado de activos (LA) para llevar adelante sus negocios espurios, en la mayoría de los casos, debe hacer uso de las herramientas que las entidades financieras le proporcionan y sabiendo el COT que los bancos cumplen con estándares que les permiten garantizar que todas las fuentes de fondos y transacciones sean legítimas, decide entonces extorsionar a personas con necesidades económicas que, en la mayoría de los casos, desconoce las consecuencias que puede traerle por ejemplo, el uso de sus propias cuentas bancarias para realizar depósitos sin la debida justificación o realizar transferencias.

Los sistemas de prevención de LA clasifican las transacciones como normales o sospechosas en función de los parámetros creados durante el entrenamiento de los registros de datos de transacciones. Una transacción sospechosa genera una señal de alerta o alerta que es atendida por un humano que confirma, bloquea o rechaza la solicitud de transferencia.

Obviamente el COT intenta que las transacciones se realicen por debajo de los umbrales que puedan despertar sospechas (cada cliente cuenta con un umbral, aunque además se deben tener en cuenta otros factores) intentando fraccionarlas en varios movimientos, aunque en rigor de verdad, las entidades financieras cuentan con sistemas de alertas seteados para que estas micro-transacciones no pasen desapercibidas.

En varios Estados o jurisdicciones, es necesario reportar transacciones sospechosas a las Unidades de Información Financiera (UIF’s), que colaboran con el procesamiento o las investigaciones criminales.

Si bien la inteligencia artificial (IA), es utilizada como un método más dentro del abanico de posibilidades en el Sigo XXI elegido para abordar las finanzas ilícitas y el LD es necesario tener presente que la utilización de IA debe ser siempre un complemento de la tarea humana y controlada por ella.

Conclusión:

Si bien las instituciones financieras pueden identificar y comprender la naturaleza de las transacciones (frecuencia, lugares, tipos) potencialmente sospechosas, con la ayuda de la IA pueden tomar medidas más eficaces para mitigar los riesgos.

Independientemente de lo dicho,  si bien por un lado el uso de la IA en la lucha contra el LD es un recurso muy conveniente, por otro lado, también presenta desafíos y consideraciones éticas que deben abordarse.

Es de suma importancia comprender que la eficiencia de la prevención del LA depende de la calidad de los datos recopilados, es por esto que el camino hacia una lucha contra el LA alentada por la IA verdaderamente efectiva requiere esfuerzos concertados de todas las partes interesadas.

[1] Magister Relaciones Internacionales (UBA); Director y Fundador Mente Inter-Nazionle; Miembro del Departamento Seguridad Internacional y Defensa (IRI – UNLP); Docente y Coordinador de la Maestría en Diplomacia y Política Exterior en UCES sobre Crimen Organizado, Prevención de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo (2015-2018); Secretario de OPLAC (IRI – UNLP).