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Detectarán en automático patrones de lavado de dinero
Se ha implementado proyecto piloto que apoyará la creación de una plataforma para permear este tipo de vigilancia en todo el sistema.
Las autoridades mexicanas buscarán que por medio de la tecnología se tenga una supervisión más efectiva en materia de prevención de lavado de dinero y financiamiento al terrorismo, es por eso que se ha implementado un proyecto piloto, que momentáneamente supervisa a dos entidades financieras de tamaño considerable, el cual apoyará la creación de una plataforma para permear este tipo de vigilancia en todo el sistema financiero.
De acuerdo con funcionarios de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), en este proyecto participa la aceleradora R2A y es patrocinado por las fundaciones Rockefeller Advisors así como la de Bill y Melinda Gates.
“Es un mecanismo de intercambio de entrenamiento, esto permitió que durante más de un año y medio estuviéramos trabajando en este proyecto. El resultado de este proyecto fue un prototipo que hoy sirve para (la supervisión de) dos entidades”, explicó Sandro García-Rojas Castillo, vicepresidente de Asuntos Preventivos de la CNBV.
“Este proyecto —añadió— ayudará a la transformación de la supervisión, dado que se podrán automatizar procesos manuales en la agregación o recaudación de datos y por ende se agilizarán los procedimientos administrativos y operativos permitiendo mayor tiempo para la realización de análisis; asimismo, apoyará para tener bases de datos organizadas para ser explotadas y fortalecer la supervisión basada en riesgos”.
Para el presidente de la CNBV, Bernardo González Rosas, este proyecto, que sólo es implementado en Singapur y México, tiene la finalidad de construir una arquitectura de datos para supervisar y prevenir el lavado de dinero.
“Estas aplicaciones van a permitir a las entidades financieras que nos envíen información de manera automática digital (...) nosotros como autoridad vamos a poder tener una herramienta con inteligencia artificial para identificar patrones de lavado de dinero no sólo en una institución sino a nivel sistema”, detalló González Rosas.
García Rojas Castillo indicó que dentro de los primeros resultados de este programa es que se han reducido los tiempos de respuesta de la información que recibe la CNBV. “Estamos desarrollando algoritmos especializados que a través de información de entrega son validados y puestos en marcha con aplicaciones tecnológicas, conocidas como API (...), lo que antes llevaba dos semanas y media (realizar), hoy me lleva una hora”.
El presidente de la CNBV mencionó que esta herramienta es muy poderosa, pues ayudará a reducir ineficiencias en la supervisión y ésta se hará más oportuna. “Para el desarrollo de nuestra política regulatoria, estamos utilizando inteligencia artificial para definir las alertas basadas en el perfil de riesgo de las entidades, vamos a reducir las ineficiencias, todos los reportes recibidos vamos a analizarlos de manera más oportuna; por otro lado, se van a reducir costos de las entidades y disminuir los riesgos de que a través de ellas se lave dinero”.
Segundo punto
Otro de los frentes que busca mejorar la autoridad con tecnología, además del de prevención de lavado de dinero, es el de la supervisión para consultar información general de las entidades financieras.
“En lugar de tener un reporte de información regulatoria, tenemos un cubo de información, así le llamamos, que es lo que está en la nube y en este cubo lo que se tiene son los mismos reportes con datos de liquidez, de capital, número de sucursales, activos, pasivos de la entidad”, explicó González Rosas.
“Utilizando inteligencia artificial —añadió— podríamos detectar si es que (las entidades) se están saliendo del patrón normal de uso de la industria o respecto de la propia entidad y saber si está pasando algo raro ahí y dirigir de mejor forma nuestra supervisión”.
Los funcionarios lamentaron que posiblemente en la actual administración esto no se vea reflejado para todo el sistema financiero; sin embargo, destacaron que son los primeros pasos para realizar una supervisión con apoyo de la tecnología (suptech), así como una regulación con las mismas características (regtech).
