Aprovechar la IA para combatir los delitos financieros Milenio

Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) se consideran, con razón, un cambio radical en nuestra economía tecnológica.
En el mundo de las finanzas, gran parte de la reacción se enfoca en los riesgos de este rápido cambio.
Con razón se plantean preocupaciones sobre la capacidad de los reguladores para supervisar las operaciones de inteligencia artificial, los riesgos de concentración del mercado por el pequeño número de proveedores de servicios y el comportamiento en manada digital en el que todas las computadoras actúan de la misma manera, reforzando las oscilaciones del mercado.
Aunque los llamados a la cautela y a una regulación proactiva son adecuados, también lo son los llamados a la urgencia y al optimismo a medida que facultamos a las industrias para que empiecen a aprovechar el potencial de los avances de la IA.
Esto empieza cuando se reconoce que no toda la IA es igual.
Sí, el poder de la inteligencia artificial generativa, que permite crear imágenes y texto a partir de instrucciones, capturó la imaginación del mundo, pero esta tecnología lleva muchos años desplegándose en nuestros mercados.
Nasdaq utiliza la inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo del mercado—prevenir las disrupciones antes de que se produzcan—y estamos incorporando esta tecnología en distintas etapas de nuestras operaciones.
Es especialmente importante para nuestra división de software contra la delincuencia financiera.
En el mundo de las finanzas, la capacidad de la inteligencia artificial para ayudar a detectar, disuadir y detener la delincuencia financiera es tal vez el argumento de uso más convincente de la tecnología.
La delincuencia financiera es una industria global importante y floreciente.
Según estimaciones de LexisNexis, los bancos gastan anualmente casi 275 mil millones de dólares en la lucha contra los delitos financieros; sin embargo, los estudios de la Organización de Naciones Unidas (ONU) sugieren que menos de1 por ciento de los aproximadamente 4 billones de dólares de fondos ilícitos que circulan por el sistema financiero son interceptados por las fuerzas policiales.
Uno de los factores que contribuyen a esta desconexión es el impacto restrictivo de las regulaciones que limitan a los bancos el uso de datos y tecnología avanzada.
En pocas palabras, los delitos financieros son un problema de datos.
Los delincuentes no operan con un solo banco.
Explotan todo el ecosistema financiero para evitar ser detectados.
La creciente interconectividad del sistema y la aparición de nuevos métodos de pago están ayudando a los delincuentes a ser más eficaces.
Por tanto, en la lucha contra la delincuencia, la calidad y la profundidad de nuestros conjuntos de datos, combinadas con el uso de las últimas tecnologías analíticas, son los factores más determinantes del éxito a la hora de detenerla.
En la división de lucha contra la delincuencia financiera de Nasdaq, desarrollamos lagos de datos que reúnen información normalizaday anónima sobre transacciones de más de 2 mil 400 bancos.
Este enfoque de consorcio de datos, en combinación con algoritmos avanzados de inteligencia artificial, le dieron un impulso a nuestra capacidad para detectar patrones de transacciones sospechosas.
Sin embargo, se espera que los bancos ofrezcan “explicabilidad” (el conjunto de métodos y procesos que permite a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados generados por los algoritmos de aprendizaje automático) de principio a fin sobre cualquier modelo que utilicen, incluso para la lucha contra la delincuencia, lo que inhibe enormemente su impacto.
Después de años de lucha contra la manipulación de los mercados y la delincuencia financiera, hay dos verdades que saltan a la vista: los delincuentes no siguen las leyes ni los reglamentos y aprovechan la innovación tecnológica a gran escala y velocidad para ir varios pasos por delante de la detección.
Por tanto, es fundamental que encontremos un terreno común con los reguladores en torno a soluciones para hacer frente a este insidioso problema.
Eso empieza por compartir los datos de forma responsable.
En Estados Unidos, los bancos pueden compartir información para luchar contra la delincuencia.
Permitir que las instituciones financieras de Europa, Canadá y otras regiones compartan datos tanto dentro como fuera de sus propias redes puede mejorar enormemente nuestra capacidad para identificar actividades delictivas.
Existen modelos de eficacia comprobada que permiten compartir datos protegiendo al mismo tiempo el derecho a la intimidad de las personas.
Estos modelos pueden —y deben—reproducirse a gran escala.
El segundo imperativo es que los reguladores permitan a la industria aprovechar las últimas capacidades en la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para que podamos responder mejor a las nuevas amenazas, aumentar la eficacia y mejorar la eficiencia.
Y, por último, existe la oportunidad de aumentar la colaboración.
Las organizaciones criminales están profundamente conectadas y el sistema financiero necesita replicar eso fortaleciendo la colaboración entre el sector privado, el gobierno y las fuerzas policiales.
Un cambio fundamental será el despliegue de “circuitos de retroalimentación”: comunicación de las fuerzas de seguridad a los bancos para confirmar si la actividad denunciada es delictiva o no.
Esto requiere poca inversión, pero permite a los bancos perfeccionar sus algoritmos basándose en los resultados del mundo real.
La lucha contra la delincuencia financiera ya es bastante compleja.
Insto de manera encarecida a los reguladores a que reduzcan, y no aumenten, la complejidad.
Aprovechemos la próxima ola de innovación para fortalecer la integridad del sistema financiero, con la tecnología de nuestro lado.