Conoce el

Horizonte del cumplimiento

en Latinoamérica 2023

AMLA aún es la prioridad.

46,4% colocó este aspecto como su prioridad no. 1

Por segundo año consecutivo, se observa que el cumplimiento de AMLA 2020 representa la principal prioridad del departamento de cumplimiento. En general esto impacta positivamente al considerar que permite robustecer la gestión de PLD/FT en distintos aspectos.

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La automatización de procesos es prioritaria

35,1% mencionó la automatización de procesos como una actividad de prioridad no.1 respecto a la mejora de proceso durante los próximos 12 meses.

Cada vez más se acentúa el aprovechamiento de tecnologías emergentes e inteligencia artificial como herramientas de apoyo para quienes ejecutan las estrategias de cumplimiento. Esta tendencia permite liberar al personal de cumplimiento de tareas repetitivas y desgastantes para que puedan enfocar sus esfuerzos hacia labores más provechosas. Además, el uso de la tecnología no solo acelera la operatividad, sino que también potencia la capacidad de análisis y detección.

La normativa local cambia constantemente

81,8% mencionan que su normativa local PLDFT ha sido actualizada en los últimos dos años.

Esta actualización puede ser el resultado de cambios más generalizados a través de la constante evolución de marcos internacionales de referencia y las publicaciones frecuentemente compartidas por el GAFI. Esto también es influenciado por la constante evolución del crimen financiero, la tecnología, el cambio de comportamiento del consumidor, entre muchas otras causas.

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Baja implementación de IA para procesos de cumplimiento

13,2% emplean IA para procesos de cumplimiento

Aunque la encuesta revela que únicamente el 13% de instituciones aplican inteligencia artificial para la gestión de cumplimiento, el uso de esta tecnología ha crecido para diversos aspectos, como el análisis de comportamiento de clientes, gestión de alertas y asistencia en la toma de decisiones.

El Anti-Money Laundering Act (AMLA) es una de las normativas que hace referencia directa al uso de la tecnología para mejorar modelos de detección y mitigación de riesgos, y en términos de industria, se vislumbra cada vez una mayor utilización de técnicas de machine learning y Big Data para robustecer los modelos de análisis institucional.

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