El mercado financiero global se ha visto involucrado, durante los últimos cinco años, en una red de delitos económicos que suponen sobre US$ 800.000 millones lavados anualmente y entre los que se encuentran nuevos tipos de fraude financiero, como el de identidad sintética, que han crecido hasta un 50% en un lustro, pasando de 1,6B en 2019 a 2,4B en 2023, según datos de American Banker.
Es en ese contexto que el concepto “FRAML” cobra importancia entre expertos en tecnología y empresarios, pues combina la detección del fraude financiero y la lucha contra el lavado de dinero, y existe un consenso respecto a que los entes reguladores fomenten la adopción de tecnologías innovadoras que refuercen la eficiencia de la gestión de riesgos del fraude y el crimen financiero, como la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA), que en 2025 entrará en vigencia en la Unión Europea.
El FRAML es posible ya que la IA ofrece resultados más precisos gracias a la automatización del intercambio de datos y a un mayor conocimiento entre funciones que operaban tradicionalmente como silos.
Según los expertos, mejorar la eficiencia operacional y obtener un mayor valor de la defensa contra el fraude financiero es un factor clave, y una plataforma “end-to-end”, con soluciones basadas en IA, permite integrar las mejores prácticas en prevención del fraude.
“En palabras simples, cuando un nuevo cliente se registra, la IA realiza una segmentación de su perfil y califica el riesgo basándose en varios datos ingresados, pero al mismo tiempo lo escanea contra listas de vigilancia y de sanciones. En el caso de nuestro sistema (RiskShield) implementamos una integración comparable de evaluaciones relacionadas con fraude y cumplimiento para todo el ciclo de vida del cliente, lo que ocurre en tiempo real al activarse dinámicamente con cada nueva acción que realiza dicho cliente”, señala Roy Prayikulam, SVP de Riesgo y Fraude en INFORM.
Para Federico dos Reis, CEO de INFORM para Latinoamérica, los progresos en IA y la posibilidad de desarrollar reglas inteligentes, flexibles y adaptativas, en una misma herramienta de fraude y AML, posibilita que las instituciones financieras refuercen su gestión integral del riesgo a través de una mejor colaboración y comunicación.
“Gracias a este enfoque también se podrán mejorar las tasas de detección de fraudes, reduciendo de manera simultánea los falsos positivos con flujos eficientes de trabajo permitiendo acelerar la resolución de casos y simplificando las tareas manuales, a fin de generar mayor eficiencia operacional”, explica dos Reis.
Según una encuesta realizada a bancos en 2020, el 80% estaba de acuerdo en que la IA reducía el fraude en los pagos, mientras que el 63% la calificaba como una herramienta valiosa para prevenir los intentos de fraude financiero antes de que ocurrieran. Asimismo, otra encuesta publicada en Netreveal en 2023 reveló que un 62% de los bancos más grandes utiliza ahora IA en sus actividades de AML, y sobre el 90% de estos bancos la emplean también para automatizar en sus negocios el cumplimiento de las normas nacionales e internacionales.
Hoy en día, las soluciones de IA le brindan a la lucha contra el lavado de dinero y la detección del fraude (FRAML) un enfoque más integrado, que refuerza las defensas contra amenazas financieras sofisticadas y promueve una mayor eficiencia operacional en la industria.
