En el episodio de hoy del «Tech News Briefing» del Wall Street Journal, la presentadora Julie Chang compartió detalles de la reciente innovación de Google Cloud en la lucha contra el lavado de dinero.
Los bancos están obligados a monitorear sus transacciones en busca de posibles actividades sospechosas. Con la vasta cantidad de transacciones que ocurren continuamente, esto representa una tarea considerable. Este requisito ha generado un mercado para productos anti-lavado de dinero que, tradicionalmente, requieren la intervención humana para introducir ciertas reglas que el programa debe identificar, como depósitos superiores a $10,000.
Sin embargo, este método puede resultar en demasiadas o muy pocas actividades sospechosas detectadas. Google Cloud ha propuesto una solución más efectiva a este problema.
La empresa de la nube de Alphabet ha lanzado una nueva herramienta que elimina las reglas definidas por humanos, prometiendo un nivel de precisión superior.
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El periodista del WSJ, Dylan Tokar, explica que esta herramienta se diferencia de los programas de monitoreo de transacciones AML existentes al eliminar las «reglas definidas manualmente», un enfoque que se ha vuelto demasiado torpe en un mundo de creciente complejidad en las transacciones bancarias.
El sistema de Google Cloud utiliza machine learning para reducir el número de falsos positivos y minimizar la «interferencia» innecesaria, resultando en investigaciones más precisas.
Según Google, su modelo de machine learning es más potente que los que se utilizan actualmente y se emplea desde el principio del proceso, en lugar de al final, como suele ocurrir con otros sistemas.
Google Cloud ha probado esta herramienta en colaboración con un número limitado de clientes, incluido HSBC. Según Tokar, el gigante bancario desarrolló esta herramienta en asociación con Google Cloud y ya era usuario de sus servicios basados en la nube.
Este desarrollo puede ser una señal de cambios significativos en el sector de la detección de lavado de dinero, a medida que las empresas se vuelven más eficientes y precisas en la detección de actividades sospechosas.
