Introducción a la implementación de IA y ML para la gestión de PLD en México

El artículo aborda los desafíos del cumplimiento normativo en materia de prevención del lavado de dinero (PLD) en México, y propone la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) como solución para corregir errores comunes como reportes tardíos y segmentación deficiente de actividades vulnerables.

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El artículo explica que el cumplimiento normativo en materia de prevención del lavado de dinero (PLD) es un tema crítico en México, especialmente para instituciones financieras y otros sujetos obligados. Un error común es la entrega de reportes tardíos, lo que se debe a la falta de una gestión eficiente de los flujos de trabajo. Otro error es la segmentación deficiente de actividades vulnerables, lo que impide la detección oportuna de posibles casos de lavado de dinero. Para corregir estos problemas, el artículo propone la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en la gestión de PLD. La plataforma TarantulaHawk.ai, por ejemplo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones anormales en los flujos de transacciones y alertar a los responsables de PLD sobre posibles actividades vulnerables. Esto permite una detección temprana y eficiente de lavado de dinero, así como una reducción en la carga administrativa y la mejora en la calidad de los reportes.