La prevención de lavado de activos atraviesa una etapa de transformación, impulsada por el aumento de los volúmenes transaccionales, un mayor escrutinio regulatorio y la creciente sofisticación de los delitos financieros. Según datos citados por AiPrise, en 2025 las instituciones financieras de Estados Unidos presentaron 43 reportes bajo la Bank Secrecy Act vinculados a aproximadamente USD 766 millones en actividad sospechosa, asociados a centros de cuidado para adultos y personas mayores en Nueva York.

El artículo señala que los enfoques tradicionales de AML, basados en revisiones manuales, reglas estáticas y procesos diferidos, presentan limitaciones frente a estos desafíos. Investigaciones de Wipro indican que entre el 90 % y el 95 % de las alertas generadas por sistemas AML heredados corresponden a falsos positivos. En este contexto, la adopción de inteligencia artificial se ha extendido en áreas como el monitoreo de transacciones, la detección de anomalías, los procesos de conocimiento del cliente y la evaluación dinámica de riesgos, con el objetivo de mejorar la identificación de actividades sospechosas, optimizar recursos y responder de forma más eficiente a las exigencias regulatorias.

Fuente: Fintech Global