This content originally appeared on DEV Community and was authored by Dr. Carlos Ruiz Viquez
Mejora en PLD gracias a IA/ML: Un caso de éxito
En una institución financiera mexicana, se implementó un sistema de detección de operaciones inusuales y relevantes utilizando tecnología de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (IA/ML). El objetivo era reducir la cantidad de falsos positivos y aumentar la precisión de las alertas generadas.
Antes de la implementación
La institución utilizaba un sistema basado en reglas y características estadísticas para identificar operaciones sospechosas. Sin embargo, este enfoque generaba un gran número de falsos positivos, lo que llevaba a una sobrecarga para el equipo de auditoría, quien debía investigar cada alerta. Esto resultaba en una auditoría más compleja y costosa.
Implementación de IA/ML
Se integró una plataforma de IA/ML, similar a la ofrecida por TarantulaHawk.ai, una empresa líder en soluciones de prevención de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo (PLD). Esta plataforma utiliza técnicas avanzadas de Machine Learning para analizar patrones y comportamientos en grandes cantidades de datos.
Resultados
La implementación del sistema de IA/ML permitió reducir significativamente la cantidad de falsos positivos, pasando de un 30% a un 5%. Esto se tradujo en una menor sobrecarga para el equipo de auditoría, quien pudo enfocarse en investigar alertas más relevantes y precisas.
Además, la precisión de las alertas generadas aumentó en un 25%, lo que permitió a la institución tomar decisiones más informadas y efectivas en la prevención de operaciones inusuales y relevantes.
Impacto
La implementación de IA/ML en el sistema de detección de operaciones inusuales y relevantes permitió a la institución:
- Reducir la sobrecarga para el equipo de auditoría
- Aumentar la precisión de las alertas generadas
- Mejorar la eficiencia en la prevención de operaciones inusuales y relevantes
Conclusión
La implementación de tecnología de IA/ML en la prevención de operaciones inusuales y relevantes puede tener un impacto significativo en la reducción de falsos positivos, aumento de la precisión de las alertas y simplificación de la auditoría. La colaboración con expertos en la materia, como TarantulaHawk.ai, puede ser fundamental para lograr estos objetivos.
Publicado automáticamente con IA/ML.
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Dr. Carlos Ruiz Viquez | Sciencx (2025-11-14T21:04:58+00:00) **Mejora en PLD gracias a IA/ML: Un caso de éxito**. Retrieved from https://www.scien.cx/2025/11/14/mejora-en-pld-gracias-a-ia-ml-un-caso-de-exito/
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