Es que, todos aquellos programas y/o sistemas que se han dotado de la inteligencia artificial consienten un análisis automatizado respecto a la información que se le suministra, o también, involucran acciones automáticas sin la intervención inmediata de alguna persona física. Entonces, tenemos que la inteligencia artificial responsable efectiviza el trámite ante sistemas computarizados que operativizan actividades similares a las personas, pero, tal como hemos advertido, puede distinguirse una celeridad pronunciada, y en casos concretos, una capacidad de decisión definida.
Sabemos que estos sistemas pueden incorporarse a través de las aplicaciones actuales, desde dispositivos inteligentes, y conforme a los asistentes de voz, de traducción y navegación, y hasta las herramientas de reconocimiento facial. Ante ello, comprendemos que lo que involucra al aprendizaje automático se desarrolla ante una rama de algoritmos que fusionan los mecanismos para la extracción de los datos, reconociendo los patrones de una manera automática, es decir, condensando aquello aprendido, de todo lo administrado, para asistir con decisiones más próximas.
Consecuentemente, todo el aprendizaje automatizado ejecuta sobre reglas y condiciones específicas, que son precisados a raíz de un conjunto de datos históricos que le permite acelerar la toma de decisiones. Es por tal motivo que, las grandes corporaciones y/o organizaciones se encuentran incorporando este sistema de inteligencia automatizada para afianzar los planes estratégicos de una eficiencia financiera y una mayor velocidad en la administración del análisis de datos.
Igualmente, las instituciones financieras aplican estas tecnologías conforme a un régimen de actualización permanente para el cumplimiento normativo, que corresponde a la materia de delitos financieros, especialmente en la prevención del lavado de activos y el financiamiento del terrorismo (LA/FT). Así, la mitigación de estos ilícitos transnacionales precisan que aquel método tradicional de monitoreo de transacciones sea reforzado con la integración de estas metodologías novedosas que fomentan IA.
Es así que estos sistemas inteligentes conforman tecnologías que se suman a las operaciones históricas a fin de considerar patrones de transacciones, involucrando a la caracterización por perfil de cliente, a más de los riesgos de delitos financieros, vinculando el procesamiento de los diversos documentos. Ahora bien, las tecnologías de IA son configurables, por lo que cada organización financiera puede precisar y/o añadir verificaciones, con justificaciones detalladas. Es decir, se debe aclarar que cada una de las transacciones complejas pueden llegar a ser identificadas, creándose alertas para una mejor gestión ante el volumen de los movimientos.
Es por tanto que el control sobre los pagos debe ser revisado cuidadosamente y, al mismo tiempo, con absoluta distinción en un tiempo real, bajo consideraciones de umbrales y ante un plano de verificación de desembolsos que certifican los procesamientos financieros. Así, los proveedores sugieren herramientas avanzadas de IA para que el aprendizaje automático pueda gerenciar las posibles coincidencias genuinas.
A partir de estos elementos, podemos esbozar que los nuevos métodos razonan en la “información” de los clientes, en sus tendencias históricas, lo que repercute en el plano de cumplimiento de las políticas y de los requisitos específicos de la organización, para mejorar el parámetro de la detección con el tiempo de reacción. En tal efecto, la IA y el aprendizaje automático que resulte aplicado según el caso en las instituciones financieras puede generar una progresión del conjunto de datos a los efectos de potenciar la debida diligencia del cliente.
Asimismo, permite verificar cada una de las justificaciones de clientes personas físicas y/o jurídicas, y en tal contexto, los revisores de nivel 2 disponen de tiempo suficiente para tomar decisiones informadas, por lo que el uso de la IA aplicada en forma correcta y responsable puede lograr alcances importantes en la prevención del lavado de activos y el financiamiento del terrorismo, pues bien, los sistemas integrales de información de gestión mejoran un examen operativo desde los distintos identificadores.
En definitiva, se pueden constatar las ventajas en la formulación de estas tecnologías, ante su mayor velocidad de procesamiento, la capacidad de ponderar volúmenes de datos y la ejecución precisa de ciertas tareas complejas. Entonces, podemos verificar que, a través de los algoritmos, se instalan pasos predefinidos para condensar tareas de verificación y emprender posibles estrategias para la toma de decisión preventiva, revolucionando el cumplimiento normativo en materia de delitos financieros. Así también, se torna compatible con lo que se advertía en el informe del GAFI de 2021, que examinó cómo estas tecnologías pueden apoyar la debida diligencia, el monitoreo de operaciones y la evaluación de riesgos para lograr detectar comportamientos atípicos.
Evolución digital
La incidencia de la inteligencia artificial ocupa una realidad dentro de la evolución digital, y conforme a ciertos parámetros robotizados.
(*) Docente Investigador de la Carrera de Derecho de la Universidad Americana. Doctor en Derecho Universidad Nacional de Rosario - Argentina (UNR). Doctor en Ciencias Jurídicas UNA. Posdoctor en Ciencias (PD Cs.) - Mención Investigación Científica. Magíster en Ciencias Penales. X: @MatiasGarceteP