Según el Informe de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores CNBV 2022, México cuenta con más de 2000 sujetos obligados que deben implementar medidas para prevenir y detectar operaciones con recursos de procedencia ilícita, incluyendo instituciones financieras, empresas de transporte de valores, casinos y otros actores regulados. Estos sujetos obligados deben estar preparados para identificar señales de alerta como pagos en efectivo a menores, transacciones excesivamente cuantiosas o repetidas, transferencias entre cuentas con escaso historial y otros patrones atípicos que pueden indicar lavado de dinero.

La detección temprana de operaciones sospechosas es clave para evitar que el lavado de dinero financie crimen organizado y actividades delictivas. En este contexto la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando la capacidad de identificar anomalías en grandes volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo una monitorización continua, puntuación de riesgo y alertas accionables que reducen falsos positivos y aceleran la respuesta operativa.

Plataformas modernas de AML basadas en IA ofrecen ventajas como monitorizar transacciones en tiempo real, detectar patrones complejos mediante modelos de machine learning, correlacionar información de múltiples fuentes y generar recomendaciones automáticas para equipos de cumplimiento. Un ejemplo práctico son soluciones que combinan detección de anomalías, reglas de negocio y modelos predictivos para priorizar alertas y facilitar investigaciones eficientes.

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