Sumsub explica cómo el machine learning puede ayudar a detectar y prevenir los delitos financieros a la vez que le mantiene en conformidad con la normativa contra el lavado de dinero (Anti-Money Laundering).

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.

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. En este artículo Sumsub explica qué es el machine learning, cómo se utiliza en diferentes sectores y cuál es la mejor forma de utilizarlo para prevenir el fraude y el lavado de dinero.

Machine learning: ¿qué es y cómo se utiliza en la lucha contra el lavado de dinero?

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 - - - 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.

El machine learning en la detección del fraude

El rol del machine learning en la detección del fraude y otras actividades delictivas es cada vez mayor. He aquí cómo puede utilizarse en el campo.

• Detección de deepfakes y otras imágenes, vídeos y audios falsificados Hoy en día, esta tecnología desempeña uno de los papeles más importantes en la detección del fraude por deepfake, que crece día tras día. A medida que las técnicas de deepfake se vuelven más sofisticadas, también lo hacen los métodos de detección:

1. Detección de artefactos no presentes en los medios auténticos. Los deepfakes suelen contener ciertos artefactos visuales o de audio que no están presentes en los medios auténticos. Los algoritmos del machine learning pueden entrenarse para detectar estos artefactos analizando características específicas del contenido digital, como incoherencias en las expresiones faciales, movimientos oculares poco naturales o distorsiones en las ondas sonoras.
2. Detección de técnicas de generación de deepfakes. Los algoritmos pueden identificar los rastros dejados por técnicas específicas de generación de deepfakes. Estos modelos pueden aprender a reconocer las características únicas introducidas durante el proceso de generación de deepfakes. Detección del fraude basado en el comportamiento

El machine learning puede utilizarse para analizar patrones de comportamiento de los clientes con el fin de detectar fraudes. Este análisis procesa un enorme conjunto de datos, como las horas de inicio de sesión habituales, los tipos de dispositivo, los tipos e importes de transacción típicos e incluso los estilos de uso del teclado/ratón. En este caso, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aplicarse de las siguientes maneras:

1. Análisis basado en perfiles y detección de anomalías. Los algoritmos pueden crear perfiles basados en datos históricos y en el comportamiento de los clientes, y recordar patrones de comportamiento normal para individuos y grupos. Entrenados en datos históricos, estos modelos pueden señalar transacciones sospechosas, actividades de usuarios y otras desviaciones de comportamiento. De esta manera, se pueden detectar múltiples tipos de fraude, incluyendo la toma de cuentas o el robo de identidad.
2. Aprendizaje continuo. Los modelos de machine learning pueden aprender y adaptarse continuamente a partir de nuevos datos, lo que les permite mantenerse al día de la evolución de las técnicas de fraude. Detección de documentos falsificados

El machine learning puede ayudar a detectar la falsificación de documentos de las siguientes maneras:

1. Comprensión de las características del documento. Los modelos pueden extraer características relevantes de los documentos que son indicativas de falsificación, como la textura, el tipo de letra, las firmas, los sellos, las marcas de agua, etc.
2. Verificación de firmas. Pueden aplicarse técnicas de machine learning para verificar firmas, comparando la firma de un documento con una firma de referencia. Estos algoritmos pueden analizar patrones de trazo, presión, y así reconocer características únicas de las firmas auténticas, diferenciándolas de las falsificadas.
3. Detección de falsificaciones en documentos digitales. Los modelos pueden analizar metadatos, firmas digitales o artefactos de compresión y detectar rastros de manipulación. Estos algoritmos también pueden comprobar el contenido textual de los documentos digitales para identificar incoherencias, plagios o alteraciones del contenido que indiquen falsificación. Machine learning en el monitoreo de transacciones

El fraude en las transacciones va en aumento, y se espera que las pérdidas totales superen los 48 mil millones de dólares en 2023. Una herramienta fiable de Monitoreo de Transacciones es esencial para cualquier negocio hoy en día, especialmente en la industria financiera, y aquí esta tecnología también puede ser de gran ayuda.

Los sistemas de machine learning pueden procesar grandes cantidades de datos de transacciones y detectar anomalías de comportamiento y actividades sospechosas en transacciones financieras, perfiles de clientes y patrones históricos.

Estos modelos pueden aprender de datos etiquetados (por ejemplo, transacciones fraudulentas conocidas) para identificar patrones que indiquen lavado de dinero u otras actividades fraudulentas. También pueden aprender de datos no etiquetados (por ejemplo, mediante agrupación) y utilizarlos para detectar patrones inusuales.

Las empresas que siguen la normativa de lucha contra el lavado de dinero a menudo desean utilizar ciertas reglas, según las cuales las transacciones se marcan como sospechosas. Si se utiliza la IA para aplicar estas normas, estos modelos llegan a conclusiones sin explicar cómo se ha llegado a ellas. Por lo tanto, hoy en día el reto para el machine learning en el cumplimiento contra el lavado de dinero es crear un software AML de IA fiable que proporcione reglas comprensibles que expliquen las conclusiones del modelo.

El machine learning en bancos y otros segmentos

Esta tecnología se puede utilizar en la banca y los servicios financieros de la siguiente manera:

• Detección de fraude como parte del cumplimiento AML
• Evaluación de riesgos y puntuación crediticia
• Estrategias de negociación e inversión
• Chatbots y asistentes virtuales para la atención al cliente

El futuro de la tecnología de machine learning

Según Statista, se espera que el mercado de la inteligencia artificial (IA) crezca sustancialmente en los próximos años. Valorado actualmente en 100 mil millones de dólares, se espera que el mercado se multiplique por veinte de aquí a 2030, hasta alcanzar casi los dos billones de dólares.

En la actualidad, el mercado de la IA abarca una gran cantidad de industrias y campos profesionales, como los servicios financieros, las cadenas de suministro, el marketing, la fabricación de productos, la investigación y el análisis. Se espera que más campos adopten la inteligencia artificial dentro de sus estructuras empresariales.

A medida que continúa la democratización de las tecnologías modernas, el fraude digital y las deepfakes se vuelven más sofisticados y fáciles de crear. Esto no puede pasar desapercibido. Se espera que los reguladores de todo el mundo empiecen a prestar más atención a las tecnologías relacionadas con la IA y su aplicación en los negocios.