Durante décadas, la supervisión contra el lavado de dinero (AML, por sus siglas en inglés) se ha basado en sistemas rígidos y sustentados en reglas. Estas soluciones fueron diseñadas para cumplir con los requisitos regulatorios, activando alertas cada vez que una transacción superaba un umbral preestablecido o coincidía con un escenario predeterminado.
Eran fáciles de configurar, fáciles de explicar y, al menos en teoría, hacían que las instituciones fueran “cumplidoras”. Pero la simplicidad tiene un precio; esos sistemas estáticos han generado montañas de falsos positivos, impuesto demandas operativas abrumadoras a los equipos de cumplimiento y han fallado al adaptarse a nuevos productos, medios de pago y técnicas delictivas.
Desafíos del motor de decisiones y fragmentación
La industria se encuentra en una encrucijada. El futuro de la Prevención del Lavado de Dinero está basado en riesgos, contextual y dinámico. Sin embargo, por atractivo que parezca, esto no significa simplemente aplicar inteligencia artificial o aprendizaje automático al problema y esperar un milagro.
La transición hacia el monitoreo basado en riesgo no significa ignorar los lineamientos regulatorios; significa ir más allá de la rigidez de las soluciones RegTech heredadas que dependen únicamente de escenarios estáticos. Muchas instituciones, frente a esta rigidez, han intentado compensarla agregando sistemas uno encima del otro, pero el resultado suele ser la fragmentación.
Orquestación y limitaciones de la inteligencia artificial
El antídoto a esta fragmentación es la orquestación. En lugar de añadir más herramientas, las instituciones reconocen cada vez más la necesidad de integrar la evaluación de riesgo del cliente, el monitoreo de transacciones y el screening en flujos de trabajo coordinados y guiados por políticas.
La supervisión debe ser auditable y cada alerta debe poder justificarse ante los reguladores. Los modelos de “caja negra” que no pueden explicar su razonamiento simplemente no son aceptables en un entorno donde la información suele ser desordenada, incompleta y desequilibrada.
Enfoque basado en riesgos y exigencia regulatoria
La tendencia se dirige hacia la supervisión basada en riesgos, donde se espera que las instituciones adopten enfoques dinámicos que reflejen el riesgo relativo de clientes, productos, geografías y comportamientos. Los puntajes de riesgo de los clientes pueden actualizarse continuamente a medida que surgen nuevos comportamientos o datos.
Este cambio no es opcional; está siendo impulsado, y en muchos casos exigido, por los reguladores a nivel global. En todas las jurisdicciones, los supervisores están cambiando de “muéstrame la norma” a “muéstrame el resultado”.
Autor: Daniel Ortiz, LATAM Strategic Advisor de NOTO360 Fraud and Compliance
