El crimen organizado, incluso grupos presentes en Latinoamérica, utiliza métodos
sofisticados, como “mulas bancarias” y tecnologías avanzadas para evadir la
detección de las instituciones financieras, lo que representa $3,1 billones de dólares
en fondos ilícitos fluyendo a través del sistema financiero global.
Bogotá, 11 de junio de 2024.- Lynx Tech, empresa tecnológica que utiliza la Inteligencia
Artificial (IA) para detectar y prevenir fraudes y delitos financieros, explica la relevancia de la
detección de “mulas bancarias” en Latinoamérica, en respuesta al significativo incremento
de actividades de lavado de dinero impulsadas por el crimen organizado y el uso de
tecnologías sofisticadas.
“El crimen organizado en Latinoamérica está empleando métodos cada vez más elaborados
para lavar dinero. Una de las tácticas más comunes utilizadas por los grupos delictivos es el
uso de “mulas bancarias”, definidas por la Interpol como personas que, consciente o
inconscientemente, ayudan a las organizaciones delictivas a blanquear sus beneficios,
facilitando sus cuentas para recibir y transferir fondos fraudulentos para que se “legitimen”.
Gracias a tecnologías avanzadas, las instituciones financieras pueden identificar y detener
estas actividades, protegiendo tanto a las organizaciones como a sus clientes”, explica Juan
Pablo Jiménez Isaza, director de ventas para Latinoamérica en Lynx Tech.
Las instituciones financieras (IF) en Latinoamérica enfrentan retos crecientes para identificar
y detener los flujos de dinero ilícito en tiempo real, resultando en pérdidas financieras y
riesgos de cumplimiento. Los grupos criminales utilizan cada vez más las “mulas bancarias”
para lavar fondos ilegales, aprovechando avances en inteligencia artificial y aprendizaje
automático para evadir la detección. Según el Nasdaq Verafin 2024 Global Financial Crime
Report de 2023, se estima que $3,1 billones de dólares en fondos ilícitos fluyeron a través
del sistema financiero global.
La rápida evolución de métodos como el fraude impulsado por IA, redes de movimientos
transaccionales fraudulentos y el uso de identificaciones falsas, exige por parte de las
entidades financieras, una respuesta igualmente avanzada para superar desafíos como:
1. Uso de “mulas bancarias”: los grupos criminales emplean esta modalidad para
mover fondos ilícitos de manera que resulta muy difícil de identificar sin tecnología
avanzada. Por ejemplo, utilizan numerosas “mulas bancarias” para transferir
pequeñas cantidades de dinero, lo que pasa desapercibido por los sistemas legacy.
Sin embargo, el aprendizaje automático supervisado permite identificar en tiempo
real las fuentes ilegales de fondos y las cuentas de las “mulas”, facilitando la
detección de estas actividades ilegales.
2. Ataques automatizados: el uso de aprendizaje automático por parte de grupos
delictivos aumenta la complejidad de los ataques, dificultando la detección y
permitiendo la intensificación de actividades criminales. La capacidad para identificar
cambios y nuevas estrategias que se actualizan constantemente es un reto adicional
para que las instituciones financieras garanticen la mayor precisión y mínimos falsos
positivos.
3. Fraude de pago por transferencia autorizada (APPF): en esta modalidad, los
delincuentes convencen a las víctimas para que autoricen transferencias de dinero
desde sus propias cuentas bancarias, a cuentas controladas por los estafadores.
Este tipo de fraude afecta severamente a las IF, causando importantes pérdidas
económicas y problemas operativos. Lynx aplica una puntuación de riesgo a las
transacciones basadas en su probabilidad de estar asociadas a fuentes ilícitas como
el APPF. Además, proporciona una vista de 360 grados del cliente y alerta sobre la
actividad adicional de personas que puedan estar funcionando como “mulas”.
Para responder de manera efectiva a estos retos, las instituciones financieras deberían
contemplar soluciones tecnológicas avanzadas contra el fraude y el lavado de dinero que
permitan implementar medidas como:
1. Monitoreo en tiempo real: gracias a la capacidad de la IA de evaluar grandes
cantidades de datos en cuestión de milisegundos, es posible llevar a cabo una
revisión minuciosa de cada transacción en tiempo real para identificar patrones
sospechosos y actividades fraudulentas.
2. Modelos adaptativos diarios (DAM): el aprendizaje automático (ML) permite tener
actualizaciones continuas del modelo de detección para adaptarse a las nuevas
técnicas utilizadas por los criminales, garantizando la precisión y minimizando los
falsos positivos. Estos modelos se retroalimentan constantemente con listas de
vigilancia de distintos organismos nacionales e internacionales, así como con las
actividades sospechosas detectadas en el transcurso del tiempo.
3. Bloqueo automático: con la detección y el bloqueo automático de cuentas
identificadas como “mulas”, se detiene el flujo de fondos ilícitos y se protege tanto a
las instituciones financieras como a sus clientes. De igual manera, es posible
devolver los fondos fraudulentos a sus legítimos dueños, evitando así el flujo de
dinero hacia los delincuentes.
“La implementación de tecnologías capaces de superar estos desafíos representa un
avance significativo en la lucha contra el fraude y el lavado de dinero. Al bloquear las
cuentas “mula” y devolver los fondos fraudulentos a sus legítimos propietarios, soluciones
para detener el fraude y prevenir el lavado de dinero como la de Lynx no solo protegen a las
instituciones financieras, sino que también contribuyen a la seguridad económica y social de
la región”, concluye Juan Pablo Jiménez Isaza, director de ventas para Latinoamérica en
Lynx Tech.
Acerca de Lynx Tech:
Lynx es la empresa líder en software impulsado por IA, enfocada exclusivamente en abordar los complejos
desafíos del fraude y el crimen financiero en instituciones financieras y proveedores de pagos a nivel global.
Nuestras soluciones aprovechan tecnologías de inteligencia artificial sofisticadas para detectar y prevenir
actividades fraudulentas en tiempo real. Al transformar datos en información procesable, Lynx permite a los
clientes pasar de medidas reactivas a una postura de seguridad proactiva, asegurando una precisión, velocidad
y escalabilidad inigualables en entornos multinacionales.