Equilibrar el riesgo y la eficiencia

Resulta fundamental analizar si la IA representa una amenaza que dota a los delincuentes de herramientas tecnológicas de fácil acceso y escala, o si constituye la solución definitiva para perfeccionar el equilibrio entre la eficacia frente al riesgo y la eficiencia de costos. Este documento explora de forma precisa cómo se integran la IA y el cumplimiento normativo contra los delitos financieros, y ofrece consideraciones detalladas para fundamentar su estrategia futura.

Navegar por un entorno de amenazas en constante cambio

Hablar de masa crítica resulta insuficiente al calificar el crecimiento explosivo y los impactos globales de los delitos financieros. El costo de estos delitos para la economía global se estima en 1,4 billones de dólares. Enfrentar el ritmo de proliferación de los delitos financieros y el amplio alcance de organizaciones criminales transnacionales exige una defensa en tiempo real y en constante evolución. Las tensiones geopolíticas, que cambian rápidamente y fomentan regímenes de sanciones cada vez más estrictos, junto con tecnologías en constante avance, añaden complejidades dinámicas que elevan el costo y la carga operativa del cumplimiento. Las instituciones financieras estimaron un gasto de 34.700 millones de dólares en tecnología de cumplimiento y 155.300 millones en operaciones de cumplimiento en 2024. Es imperativo dominar medidas de cumplimiento ágiles y eficaces, así como capturar mayores eficiencias operativas para mantener las estrategias manejables y escalables.

Las líneas del frente en la lucha contra los delitos financieros están siendo redefinidas rápidamente por falsificaciones profundas (deepfakes) habilitadas por IA y otras herramientas automatizadas fácilmente accesibles. El ochenta y cinco por ciento de los profesionales de seguridad atribuyen el aumento de los ciberataques al uso de IA generativa por parte de actores malintencionados. Las estadísticas recientes indican que los delitos financieros basados en IA provocaron que el 51 % de las organizaciones encuestadas perdieran entre 5 y 25 millones de dólares. Las predicciones indican que las pérdidas por fraude vinculadas a la IA generativa podrían alcanzar los 40.000 millones de dólares en Estados Unidos para 2027. La ubicuidad y el ritmo implacable de las amenazas basadas en IA aumentan exponencialmente las presiones operativas y de costos sobre los equipos de cumplimiento.

Mejorar los resultados de cumplimiento incorporando la IA de manera intencionada

Los beneficios de la IA existen junto a los obstáculos de las amenazas. La IA genera oportunidades significativas para que los programas de cumplimiento logren mejoras medibles en eficiencia y eficacia. Un estudio reciente muestra que el 70 % de las organizaciones cree que la IA impulsará mayores ingresos y el 50 % de las instituciones financieras ya utilizan o planean utilizar esta tecnología. Incorporar de manera intencionada herramientas basadas en IA en los flujos de trabajo de cumplimiento ofrece ventajas competitivas como agilizar decisiones, reducir falsos positivos, detectar riesgos más rápido y concentrar recursos en actividades de alto valor. Las posibles aplicaciones de la IA en los programas de cumplimiento incluyen:

• Reducción de falsos positivos: comparar la similitud de alertas con registros históricos; enriquecer y estructurar datos de entrada para coincidencias de detección más precisas.
• Detección de riesgos mejorada: analizar grandes volúmenes de datos para detectar patrones indicativos de riesgo.
• Automatización operativa: automatizar la extracción de información relevante de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas; generar informes automáticamente; guiar los flujos de trabajo con acciones de investigación recomendadas.

Las herramientas de IA automatizan tareas manuales y analizan rápidamente grandes cantidades de información y comportamientos complejos. Esto permite a los equipos de cumplimiento operar con mayor eficiencia, consistencia y efectividad en mayores volúmenes de trabajo.

Obtener los beneficios de la IA respetando las directrices normativas

Los requisitos normativos en torno al uso de la IA para el cumplimiento contra delitos financieros aún están tomando forma a nivel global. Muchos organismos reguladores reconocen que la adopción de tecnologías avanzadas es clave para hacer que las funciones de cumplimiento sean más eficaces. La Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido, la Autoridad Monetaria de Hong Kong y la Autoridad Monetaria de Singapur han publicado documentos sobre las ventajas de aprovechar la IA en la prevención de delitos, enfatizando la importancia de una implementación segura y responsable.

La Ley de IA de la Unión Europea de 2024 se erige actualmente como uno de los marcos normativos más formalizados en torno a la utilización de la IA dentro de los programas de cumplimiento. Es probable que esta legislación sirva como plantilla a medida que otras regiones avancen hacia la estandarización de la supervisión normativa. La Ley de IA pone un fuerte énfasis en el tipo de tecnología que utiliza una empresa y el caso de uso específico. Los principios fundamentales relacionados con la IA que observamos constantemente en el panorama normativo se centran en:

• Transparencia y explicabilidad: garantizar que las entradas y salidas de los sistemas de IA estén claramente definidas y se comprendan.
• Gobernanza: mantener la supervisión humana de las decisiones clave y documentar exhaustivamente los procesos y resultados.
• Bienestar humano: mitigar los riesgos de impacto negativo en las personas abordando el sesgo, la confiabilidad y las limitaciones de los modelos.
• Privacidad y seguridad: proteger los datos personales y confidenciales mediante la comprensión estricta de cómo los modelos de IA utilizan y almacenan la información.

La utilización de la IA exige un nivel superior de cuidado y controles transparentes, ya que las decisiones que determinan el acceso al sistema financiero impactan materialmente en la vida humana. Las empresas deben mantenerse al tanto de los desarrollos normativos para garantizar que las herramientas que implementen sirvan de manera óptima a su negocio, manteniendo una alineación estricta con las expectativas regulatorias.

Añadir las ventajas de la IA con un enfoque adaptado a su propósito

Existen múltiples vías para que la IA eleve el rendimiento de un programa de cumplimiento: acelerar la incorporación y verificación de identidad, optimizar la eficiencia de las alertas, reducir los falsos positivos y automatizar la recopilación de datos para informar las tareas de investigación. Encontrar el lugar ideal para la IA en su estrategia comienza con la evaluación del flujo de trabajo de cumplimiento de extremo a extremo para identificar los principales puntos de fricción y definir el apetito de riesgo para resolverlos. Especificar el tamaño y la complejidad de sus requisitos puede guiar una decisión adaptada al propósito entre una ruta de solución predictiva, generativa o basada en agentes. Los factores clave a mantener en primer plano incluyen:

• Completar una exhaustiva diligencia debida del proveedor: verificar si su proveedor cumple con los estándares de seguridad y calidad, como las certificaciones SOC e ISO.
• Comprender la validación y gobernanza del modelo: delinear el linaje de los datos utilizados para desarrollar un modelo, aprender cómo se implementa e identificar los planes para monitorear la desviación del sistema.
• Proteger los datos: determinar si la solución de IA aprende de sus datos y establecer parámetros claros de protección mediante el uso de instancias privadas.
• Considerar la explicabilidad desde el principio: establecer una estructura clara en torno a la información que su empresa requiere para documentar y defender los resultados del modelo.
• Programar una implementación incremental: establecer un ritmo de despliegue que deje espacio para la evaluación continua y el ajuste, garantizando que la solución funcione según lo previsto.
• Planificar revisiones continuas: definir puntos de referencia, controles y métricas para garantizar que la solución satisfaga eficazmente las necesidades comerciales.

Seleccionar el modelo de solución de IA del tamaño adecuado que aborde eficazmente sus puntos de fricción es un enfoque que respeta el control de costos, la facilidad de implementación y la escalabilidad. Implementar la IA donde ofrezca una aplicabilidad precisa y proporcione un impacto medible es el punto de partida estándar para incorporar estas ventajas en su programa de cumplimiento contra delitos financieros.

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