El lavado de dinero sigue siendo un desafío crítico en América Latina y el Caribe, afectando tanto la seguridad de los países como la reputación de sus entidades financieras. Según Yuri Rueda, Domain Expert de Fraude para SAS, esta problemática no solo implica el movimiento de dinero “sucio,” sino también las actividades ilícitas que generan esos fondos, como la trata de personas y el tráfico de animales exóticos. Un informe de Global Financial Integrity estima que las actividades ilícitas en Centroamérica generan alrededor de $13,500 millones de dólares anuales. Además, un reporte de la ONU señala que el lavado de dinero representa hasta el 2.7% del PIB mundial cada año. Esto posiciona al lavado de dinero como uno de los problemas más graves a nivel global, asociado a actividades ilegales y crímenes financieros. La analítica avanzada y el machine learning están emergiendo como herramientas clave en la lucha contra el lavado de dinero en la región. Rueda explicó que la analítica permite detectar patrones y comportamientos sospechosos en las transacciones financieras, facilitando la identificación de operaciones ilícitas que de otro modo pasarían desapercibidas. Por ejemplo, en casos donde remesas son enviadas repetidamente a un mismo lugar, se pueden utilizar estas tecnologías para rastrear y analizar las transacciones, identificando posibles actividades de lavado de dinero. SAS Anti-Money Laundering es una solución que integra inteligencia artificial, machine learning, y modelos analíticos para ayudar a las entidades financieras a monitorear las transacciones. Esta solución permite crear redes de vínculos entre cuentas, nombres, y ubicaciones, proporcionando una visión integral del cliente y facilitando la detección de actividades criminales. Rueda destacó que países como Panamá, Costa Rica, y Honduras tienen grandes oportunidades de mejora en la implementación de estas soluciones tecnológicas. En Centroamérica, las transacciones sospechosas realizadas a través del sistema SWIFT o entre países son una prioridad para las entidades financieras. Además, las soluciones basadas en IA y analítica no solo ayudan a combatir el lavado de dinero, sino que también mejoran la recaudación de impuestos al detectar y detener las transacciones ilegales del crimen organizado. Según Rueda, transformar datos en información útil es esencial para tomar decisiones rápidas y efectivas en la lucha contra los crímenes financieros. Fuente: Forbes Centroamérica