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Finanzas

Las instituciones financieras implementan agentes de IA para investigar delitos financieros

17/9/2026, 14:10 • Eugenia Sliv

(edited: 17/09/2026)

Las instituciones financieras implementan agentes de IA para investigar delitos financieros

Las instituciones financieras han comenzado a implementar agentes de IA para mejorar la calidad de las investigaciones de delitos financieros. Estos agentes pueden llevar a cabo investigaciones de manera secuencial, documentarlas de manera exhaustiva y verificarlas de forma continua, en lugar de hacerlo después de meses con una pequeña muestra. Christopher Phillips, director de interacción con la industria de delitos financieros en Flagright, comentó en una entrevista con PYMNTS: «La IA no se cansa, no se aburre y no olvida incluir un enlace a la búsqueda». El resultado es «fiable y fácil de verificar».

La revisión tradicional de calidad en el ámbito de los delitos financieros funciona principalmente a través de muestreo: el cumplimiento o la auditoría examinan un cierto porcentaje de casos y extrapolan conclusiones. La IA agente permite un modelo diferente. «Con IA puedes hacerlo todo», dijo Phillips. Se puede literalmente realizar una revisión de calidad de cada caso». Según él, es necesario «repensar el proceso de investigación en su totalidad, desde el principio hasta el final», incluyendo la documentación del flujo de trabajo y la determinación de dónde deben estar los controles en ese camino.

A medida que los bancos trasladan la IA de recomendaciones a la ejecución, la pregunta principal cambia. «La tecnología es madura», dijo Phillips. «Si se aplica correctamente, cambiará las reglas del juego». Pero la madurez no significa autonomía sin límites. «Si vas a cerrar una cuenta, recomendar presentar un informe de actividad sospechosa o tomar cualquier acción con consecuencias para el cliente, eso debe ser revisado por un humano», enfatizó. Las máquinas pueden investigar, buscar, identificar patrones y recopilar pruebas, pero las consecuencias requieren un estándar diferente. Un humano debe asegurar lo que Phillips llama «impugnación efectiva»: entender por qué el agente llegó a una conclusión y documentar por qué está de acuerdo o en desacuerdo. «Los agentes de IA son esencialmente empleados. Deben ser supervisados como empleados, y deben tener las mismas limitaciones».

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