La explicabilidad como base para la IA en cumplimiento financiero

La Explicabilidad como Base para la IA en Cumplimiento Financiero

La inteligencia artificial está transformando la lucha contra el crimen financiero, pero también está exponiendo las debilidades de la industria financiera en su defensa contra estas amenazas. Los delincuentes están utilizando la IA para crear deepfakes convincentes, diseñar ataques de phishing personalizados y fabricar identidades sintéticas a gran escala. Estas tácticas están superando a los sistemas de cumplimiento tradicionales, revelando una falla crítica en los enfoques actuales.

Un Aumento en el Fraude de Identidad Sintética

El uso de la IA ha facilitado un aumento alarmante en el fraude de identidad sintética. Los criminales cibernéticos emplean IA para combinar datos reales y falsos, creando identidades que pueden abrir cuentas y obtener créditos mientras evitan sistemas de verificación. Este tipo de fraude es casi indistinguible de los usuarios genuinos.

La Evolución de los Ataques de Phishing

La tecnología de deepfake ha añadido un nuevo nivel de complejidad a los ataques de phishing. Videos y audios que imitan a ejecutivos y reguladores se utilizan para iniciar transacciones fraudulentas y desencadenar filtraciones de datos. Además, herramientas de lenguaje natural impulsadas por IA generan mensajes de phishing altamente personalizados que son difíciles de detectar.

Desafíos en las Herramientas de Cumplimiento

La discrepancia entre la innovación de los atacantes y la inercia de los defensores es uno de los principales desafíos. Los sistemas de cumplimiento basados en reglas son reactivos y frágiles, dependiendo de desencadenantes predefinidos y reconocimiento de patrones estáticos. Aunque la aprendizaje automático y la analítica predictiva ofrecen soluciones más adaptativas, muchas de estas herramientas son opacas y generan resultados sin claridad sobre cómo se alcanzaron.

La Necesidad de la Explicabilidad

Sin explicabilidad, no hay responsabilidad. Si una institución financiera no puede explicar cómo su sistema de IA ha marcado una transacción, no puede defender su decisión ante reguladores o tribunales. Esto se convierte en un obstáculo significativo en la detección de decisiones sesgadas o inconsistentes por parte del sistema.

La Explicabilidad como Requisito de Seguridad

Exigir que los sistemas de IA sean explicables no debería verse como un obstáculo para la innovación, sino como un requisito para la confianza y la legalidad. Sin esta característica, los equipos de cumplimiento están volando a ciegas, detectando anomalías sin saber por qué.

Condiciones de Despliegue

La industria financiera debe dejar de considerar la explicabilidad como un beneficio técnico. Debe ser una condición para el despliegue de herramientas involucradas en KYC (Conozca a su cliente), detección de fraude y monitoreo de transacciones. En un entorno como el de las criptomonedas, donde la confianza es frágil y la escrutinio es alto, este requisito se vuelve aún más urgente.

Una Respuesta Coordinada es Imprescindible

El crimen financiero ya no es un asunto de incidentes aislados. En 2024, el volumen de transacciones ilícitas alcanzó los $51 mil millones, una cifra que probablemente subestima la influencia de los ataques mejorados por IA. Ninguna firma, regulador o proveedor de tecnología puede abordar esta amenaza por sí solo.

Medidas Propuestas

Una respuesta coordinada debe incluir:

  • Exigir la explicabilidad en cualquier sistema de IA utilizado en funciones de cumplimiento de alto riesgo.
  • Facilitar el intercambio de inteligencia sobre amenazas para identificar nuevos patrones de ataque entre las firmas.
  • Capacitar a los profesionales de cumplimiento para que evalúen y cuestionen los resultados de la IA.
  • Requerir auditorías externas de los sistemas de aprendizaje automático utilizados en la detección de fraude y KYC.

La IA No es Neutral, ni Su Uso Indebido

La conversación debe cambiar; no es suficiente preguntar si la IA “funciona” en cumplimiento. Debemos cuestionar si puede ser confiable. ¿Puede ser interrogada? ¿Auditada? ¿Entendida? No responder a estas preguntas pone en riesgo todo el sistema financiero, no solo de los criminales, sino también de las herramientas que utilizamos para detenerlos.

Si no incorporamos la transparencia en nuestras defensas, no estamos defendiendo el sistema; estamos automatizando su fracaso.

More Insights

Estados Unidos se aleja de la ONU en la regulación global de la IA

Los funcionarios de EE. UU. rechazaron un esfuerzo por establecer un marco de gobernanza global de inteligencia artificial en la Asamblea General de las Naciones Unidas, a pesar del amplio apoyo de...

Riesgos y Necesidades de Gobernanza en la Expansión de la IA Agente

En un mundo de inteligencia artificial en rápida evolución, las empresas están adoptando cada vez más sistemas de IA agentiva, programas autónomos que pueden tomar decisiones y ejecutar tareas sin...

El papel creciente de la IA como guardián de opiniones y sus sesgos ocultos

A medida que los modelos de lenguaje grande (LLMs) se vuelven comunes en áreas como la atención médica, las finanzas y la educación, su papel como guardianes de la opinión genera alarmas sobre sesgos...

AI y Regulación: Hacia una Era de Responsabilidad

El mundo en expansión de la inteligencia artificial (IA) se encuentra en un momento crítico, ya que una ola de acciones regulatorias y precedentes legales subraya un cambio global hacia la...

Herramientas Efectivas para la Gobernanza de la IA

A medida que la adopción de la inteligencia artificial generativa se acelera, también lo hacen los riesgos asociados. Las herramientas de gobernanza de IA ofrecen una forma de gestionar estos riesgos...

La ONU impulsa un consenso global para una IA segura y confiable

Las Naciones Unidas están impulsando la influencia global sobre la política de inteligencia artificial, enfocándose en estándares técnicos y de políticas para una IA "segura, confiable y protegida"...

El Ministerio de Algoritmos: Cómo los Científicos de Datos Influyen en la Toma de Decisiones

Recientemente, en Singapur, dos hombres discutieron sobre cómo la regulación de la IA puede ser impulsada por los científicos de datos. Su conversación destacó el innovador Proyecto MindForge, que...

Preparación de las PYMES ante las regulaciones de IA de la UE

Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) deben prepararse para la normativa de IA de la UE, que establece requisitos estrictos para las aplicaciones de IA de alto riesgo, como los sistemas de...