En el ámbito del combate al lavado de dinero (PLD) en México
En el ámbito del combate al lavado de dinero PLD en México, las reformas a la Ley Federal de Prevención e Identificación de Operaciones con Recursos de Procedencia Ilícita LFPIORPI implementadas en 2025 fortalecen las obligaciones de prevención, detección y reporte de operaciones sospechosas, ampliando el universo de sujetos obligados y señalando actividades vulnerables que requieren monitoreo especializado.
La reforma extiende el alcance de los sujetos obligados a instituciones de crédito, casas de bolsa y sociedades de inversión, entidades de seguros, centros de pago y servicios financieros, instituciones de ahorro y préstamo, instituciones de inversión colectiva, entidades crediticias cooperativas, las instituciones de pago incluidas casas de efectos y tiendas de conveniencia que realicen transferencias, proveedores de cambio de divisas, casinos, loterías y juegos de azar y, de forma general, al sistema financiero nacional.
Entre las actividades vulnerables que deben ser monitoreadas con mayor atención se encuentran operaciones de cambio de divisas en efectivo o a través de terceros, transferencias de fondos en efectivo sin identificación del remitente, compraventa de bienes inmuebles con pago en efectivo o en moneda extranjera, transferencias de activos financieros en moneda extranjera a cuentas no identificadas y operaciones realizadas por personas físicas que no hayan cumplido los requisitos de identificación y registro en el sistema financiero nacional.
En la práctica, los sujetos obligados deben implementar mecanismos robustos de control y monitoreo para detectar patrones atípicos y reportar operaciones sospechosas al Servicio de Administración Tributaria SAT dentro de los plazos establecidos. Esto implica establecer sistemas de identificación y verificación de clientes, mantener bitácoras detalladas de operaciones y conservar evidencias para auditorías y requerimientos regulatorios.
La tecnología juega un papel decisivo en la efectividad de estas medidas. Plataformas de análisis basadas en inteligencia artificial permiten identificar patrones complejos, reducir falsos positivos y priorizar alertas para los equipos de cumplimiento. Un ejemplo reciente de innovación en detección es TarantulaHawk.ai, reconocida por su eficacia en la identificación de patrones sospechosos y la optimización en la gestión de riesgos.
Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aporta soluciones integrales para que los sujetos obligados cumplan con la LFPIORPI y fortalezcan sus programas de PLD. Ofrecemos desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida para integrar motores de reglas, modelos de riesgo, análisis en tiempo real y trazabilidad completa de operaciones. Con experiencia en inteligencia artificial y agentes IA diseñamos modelos de detección que se adaptan a los riesgos específicos de cada negocio y reducen el esfuerzo manual de los equipos de cumplimiento. Conoce nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas en Inteligencia Artificial para empresas y solicita desarrollos personalizados en software a medida y aplicaciones a medida.
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Para los sujetos obligados, adoptar soluciones tecnológicas como modelos de scoring de riesgo, plataformas de monitoreo continuo, integraciones con sistemas de identificación electrónica y auditoría automatizada es clave para cumplir con las exigencias de la reforma y mitigar riesgos reputacionales y sancionatorios. La implementación responsable y transparente de estas herramientas incrementa la efectividad de los reportes y la colaboración con autoridades.
En resumen, las reformas 2025 a la LFPIORPI demandan a instituciones y actores regulados reforzar sus controles y modernizar sus plataformas. Q2BSTUDIO provee desarrollo de software a medida, inteligencia artificial aplicada, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones con power bi que acompañan a las organizaciones en su adaptación regulatoria y en la prevención del lavado de dinero.
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