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Las empresas financieras están intensificando sus inversiones en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) como parte de sus inversiones contra el blanqueo de capitales (AML).

El Covid-19 y la perturbación que supuso para la economía mundial han desencadenado un aumento repentino de la delincuencia financiera, siendo el blanqueo de dinero una amenaza para la sociedad.

La ONU calcula que cada año se mueven ilegalmente hasta 2.000 millones de dólares. Los delincuentes utilizan los grandes bancos para ocultar el dinero, que a menudo está vinculado a la delincuencia organizada, con fondos que se utilizan para pagar activos para ocultar el origen del dinero. En el Reino Unido, la Agencia Nacional del Crimen (NCA) calcula que el blanqueo de capitales cuesta a la economía del país 24.000 millones de libras cada año.

Según un estudio de KPMG, la empresa de software SAS y la Asociación de Especialistas Certificados en Antiblanqueo de Capitales (ACAMS), un tercio de las empresas financieras están acelerando el uso de la IA y el ML en sus estrategias de AML para luchar contra el creciente problema.

El informe del estudio, Aceleración a través de la adversidad: El estado de la adopción de la IA y el aprendizaje automático en el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales, interrogó a 850 miembros de la ACAMS de todo el mundo.

Más de la mitad (57%) de los encuestados han desplegado IA o ML en sus procesos de cumplimiento de AML, o están probando soluciones de IA o planean implementarlas dentro de 18 meses. “A medida que los reguladores de todo el mundo juzgan cada vez más los esfuerzos de cumplimiento de las instituciones financieras en función de la eficacia de la inteligencia que proporcionan a la aplicación de la ley, no es de extrañar que el 66% de los encuestados crea que los reguladores quieren que sus instituciones aprovechen la IA y el aprendizaje automático”, dijo Kieran Beer, analista jefe de ACAMS.

“Aunque muchos en el mundo de la lucha contra la delincuencia financiera -tanto los reguladores como las instituciones financieras- apenas se están poniendo al día con estas tecnologías analíticas avanzadas, es evidente que se comparte la esperanza de que estas herramientas produzcan una inteligencia financiera realmente eficaz que atrape a los malos.”

Las dos razones principales para adoptar la IA y el ML en los procesos de AML son la mejora de la calidad de las investigaciones y de los archivos regulatorios, citada como la razón principal por (40%) y la reducción de los falsos positivos y de los costes operativos resultantes, según el 38%.