Estudio revela lenta adopción de IA/ML en la prevención del lavado de dinero en instituciones financieras
Un reciente estudio de SAS, KPMG y ACAMS revela una lenta adopción de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) en la prevención del lavado de dinero (PLD) por parte de las instituciones financieras.
A pesar de su probada efectividad en la detección de actividades sospechosas, la automatización de alertas y la reducción de falsos positivos, solo el 18% de los encuestados utiliza estas tecnologías en producción.
Un porcentaje similar se encuentra en fase de pilotaje, mientras que un 25% planea implementarlas en el próximo año y medio.
Sorprendentemente, el 40% no tiene planes de adopción.
El informe subraya los beneficios de la IA/ML, especialmente en el análisis de grandes volúmenes de datos y la anticipación a los criminales financieros.
La reducción de falsos positivos es una prioridad creciente para las organizaciones (38%).
Sin embargo, la falta de un imperativo regulatorio (37%) y las limitaciones presupuestarias (34%) son los principales obstáculos para su adopción.
Un dato preocupante es la percepción de un menor apoyo regulatorio a la innovación en IA/ML, con una caída de 15 puntos desde 2021 en la creencia de que los reguladores fomentan esta tecnología.
La falta de habilidades especializadas, aunque aún presente, ha disminuido como preocupación.
Para maximizar el potencial de la IA/ML, los expertos recomiendan la integración de datos, equipos y tecnología, comenzando por un ecosistema de datos unificado.
El 86% de las instituciones ya han implementado alguna integración entre procesos de PLD, fraude y seguridad de la información, lo que se considera una ventaja competitiva.
A pesar de la cautela de algunas organizaciones ante la falta de guía regulatoria clara, el estudio concluye que aquellas que adopten la IA/ML con una estrategia de gobernanza adecuada estarán mejor posicionadas para optimizar sus capacidades de detección y prevención del lavado de dinero, liderando la lucha contra el crimen financiero.
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