Con el crecimiento de las herramientas de IA generativa, las empresas están utilizando nuevas tecnologías para detectar el fraude y el lavado de dinero. Una de ellas es el machine learning, señaló Sumsub.
En un comunicado, la firma indicó que las herramientas de machine learning pueden aprender patrones de transacciones complejas, lo que permite a las empresas supervisar de forma proactiva el comportamiento de los clientes y, por lo tanto, identificar y prevenir riesgos con mayor precisión.Explicó que el machine learning es un
campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender, predecir y tomar decisiones sin estar explícitamente programados. Sus algoritmos están diseñados para analizar y procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones informadas o tomar decisiones basadas en esta información.
En el análisis y el cumplimiento de la normativa contra el lavado de dinero, el machine learning puede servir para lo siguiente:
- Verificación de identidad en el proceso de incorporación. Los algoritmos de esta tecnología pueden ayudar a verificar la identidad de los clientes analizando diversos puntos de datos, como información personal, datos biométricos y patrones de comportamiento
- Verificación de documentos. Los modelos de machine learning pueden entrenarse para analizar documentos como pasaportes, licencias de conducir y documentos de identidad. Estos sistemas pueden extraer la información necesaria de los documentos, compararla con datos de referencia y detectar posibles incoherencias. También pueden detectar documentos falsificados o alterados
- Monitoreo de transacciones. Estos sistemas pueden procesar grandes cantidades de datos sobre transacciones
- Detección de fraude y lavado de dinero. Mediante el análisis de patrones históricos de fraude y el monitoreo continuo de transacciones en tiempo real, los modelos de machine learning pueden identificar y señalar actividades potencialmente fraudulentas
- Seguimiento continuo. Los algoritmos también pueden utilizarse para supervisar continuamente los patrones de comportamiento de los clientes basándose en datos históricos. Estos algoritmos pueden aprender lo que constituye un comportamiento normal para cada cliente, como los importes típicos de las transacciones, la frecuencia, las ubicaciones geográficas y otros factores
