Análisis del impacto de la Inteligencia Artificial en la detección y prevención del lavado de activos en la banca

Abstract

El presente trabajo de grado tiene como propósito analizar el impacto de la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la detección y prevención del lavado de activos en la banca, identificando sus aportes, limitaciones y oportunidades de mejora dentro del sistema financiero colombiano.

La investigación se desarrolló bajo la modalidad de monografía teórica, con un enfoque cualitativo y descriptivo, mediante la revisión documental de fuentes académicas, normativas y técnicas relacionadas con la gestión del riesgo de lavado de activos y la implementación de tecnologías basadas en IA. A partir de este análisis se examinaron las principales tendencias del sector bancario, los modelos tecnológicos aplicados y el marco regulatorio vigente en Colombia.

Entre los resultados obtenidos se destaca que la Inteligencia Artificial ha permitido mejorar la eficiencia en la detección de operaciones sospechosas, reducir falsos positivos y optimizar los procesos de cumplimiento (SARLAFT). Sin embargo, persisten limitaciones asociadas a la falta de capacitación técnica, la resistencia institucional, los altos costos de implementación y las preocupaciones éticas sobre el manejo de datos sensibles.

Como conclusión principal, se establece que la integración efectiva de la IA en los sistemas de prevención del lavado de activos representa una oportunidad estratégica para fortalecer la transparencia, la seguridad y la sostenibilidad del sector financiero. Asimismo, se propone un marco de mejora orientado a potenciar el uso responsable de la tecnología, optimizar la gestión del riesgo y contribuir al cumplimiento de los estándares internacionales en materia de control financiero.