Por Claudia Zambrano – Asociada del Área Fin&Tech
En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías emergentes más relevantes, pasando de una fase de descubrimiento a una de aplicación en casos concretos y reales. Día tras día, se identifican nuevas formas de aprovechar esta herramienta en diversos campos profesionales, con el objetivo de hacer nuestras labores más eficientes y precisas.
Uno de los sectores donde la IA ha encontrado un ámbito de aplicación relevante es en la prevención de delitos relacionados con el lavado de activos y el financiamiento del terrorismo (LA/FT), especialmente en el sector bancario y financiero. Este sector, debido al alto volumen de transacciones que maneja, se enfrenta a un riesgo intrínseco relacionado con la falta de detección de actividades ilícitas. En los últimos años, se ha visto envuelto en controversias debido a la incapacidad de detectar estos delitos a tiempo. Para hacer frente a este desafío, diversas entidades financieras están implementando proyectos que capacitan a su personal en el uso de la IA, con el fin de: (i) entrenar a la IA para identificar operaciones sospechosas relacionadas con el lavado de activos o financiamiento del terrorismo; (ii) detectar señales de alerta y eliminar falsos positivos; y (iii) ejecutar de manera eficiente el análisis de grandes volúmenes de datos de las transacciones diarias, entre otros.
Uno de los ejemplos de cómo algunos países están incentivando el uso de la Inteligencia Artificial para la prevención de LA/FT se encuentra, aunque de manera indirecta, en la Anti-Money Laundering Act (AML Act), aprobada por el Congreso de los Estados Unidos en 2021. Esta legislación delega al Departamento del Tesoro la responsabilidad de organizar conferencias en las que se discutan la aplicación de nuevas tecnologías, como la IA, para la detección y prevención de delitos financieros y otras actividades ilícitas. Desde la perspectiva del sector privado, el caso del banco HSBC, que en 2017 estuvo involucrado en un esquema de lavado de activos, es un ejemplo de cómo la entidad ha venido implementando progresivamente controles de prevención de LA/FT con el apoyo de la Inteligencia Artificial.
En Perú, la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) ha promovido la implementación de sistemas de detección y prevención del LA/FT, especialmente en sectores comerciales que son más vulnerables a facilitar estos delitos. La Resolución SBS No. 789-2018, que aprueba el marco regulatorio sobre la prevención de LA/FT (la “Norma”), bajo la supervisión de la Unidad de Inteligencia Financiera de Perú (UIF-Perú), es de cumplimiento obligatorio para bancos, empresas de crédito, cajas municipales, empresas de préstamos, casas de cambio, entre otros (los “Sujetos Obligados”).
De acuerdo con la Norma, los Sujetos Obligados tienen la obligación de implementar un Sistema de Prevención del Lavado de Activos y Financiamiento del Terrorismo (SPLAFT). Este sistema debe incluir, al menos, la aprobación de políticas y procedimientos para la gestión de riesgos relacionados con LA/FT, así como protocolos para prevenir y detectar operaciones inusuales, y para identificar y comunicar a la UIF-Perú operaciones sospechosas vinculadas con LA/FT. Cabe señalar que, según la Norma, las operaciones sospechosas son aquellas cuya cuantía o características no guardan relación con la actividad económica del cliente o que carecen de justificación económica, o que, por sus características, pueden inducir a sospechar que se están utilizando los servicios de los Sujetos Obligados para transferir, manejar o invertir recursos provenientes de actividades ilícitas o destinados a financiar actividades terroristas.
En este contexto, la Inteligencia Artificial se presenta como una herramienta clave para los Sujetos Obligados, permitiéndoles cumplir de manera más eficiente con sus obligaciones regulatorias. La IA puede ser entrenada para identificar, en tiempo real y con alta precisión, señales de alerta en operaciones financieras que puedan ser clasificadas como sospechosas. Este tipo de tarea es especialmente relevante dado que los Sujetos Obligados pueden recibir miles de transacciones diarias. Además, la designación de un Oficial de Cumplimiento, quien es responsable de supervisar la implementación del SPLAFT, puede ser un paso clave para integrar la IA en el sistema, ya que este profesional puede entrenar al sistema de IA en base a su experiencia y liderar el proyecto de implementación dentro de la organización.
Es pertinente mencionar que la aplicación de la Inteligencia Artificial en la prevención de LA/FT también está alineada con los objetivos de la Ley No. 31814, que promueve el uso de la IA para el desarrollo económico y social en Perú (la “Ley IA”). Esta ley, uno de los primeros marcos regulatorios sobre IA aprobados en América Latina, busca incentivar el uso de la tecnología para mejorar la economía peruana y fomentar su aplicación en diversas actividades económicas y sociales. A partir de esta perspectiva, surge la pregunta sobre si se necesita una norma específica para promover el uso de la IA en el sistema financiero peruano. No obstante, la normativa actual ya está incentivando al sector privado a buscar eficiencia y mejorar sus procesos mediante la implementación de la IA.
En conclusión, la Inteligencia Artificial ofrece una gran oportunidad para optimizar la detección y prevención del lavado de activos y financiamiento del terrorismo, tanto en el sector público como en el privado, y su implementación adecuada podría fortalecer significativamente las capacidades del sistema financiero para enfrentar estos riesgos de manera más eficiente y precisa.