La acelerada digitalización de las transacciones ha ampliado el acceso a servicios financieros y facilitado el comercio regional. Sin embargo, este proceso ha elevado los desafíos para la supervisión, en un contexto donde el crimen financiero opera con estructuras cada vez más sofisticadas, tecnológicas y de alcance transnacional.
Según el informe Riesgo Político América Latina 2026, del Centro de Estudios Internacionales de la Universidad Católica de Chile (CEIUC), el crimen organizado en la región ha incorporado ciberataques, sistemas de comunicación cifrados, aplicaciones de mensajería, drones y herramientas de geolocalización, lo que le permite coordinar operaciones, mover recursos en tiempo real y reducir su exposición a los mecanismos tradicionales de control.
Este escenario ha incrementado la presión sobre los marcos regulatorios locales. Si bien los países han avanzado en legislación contra delitos como el lavado de activos y el financiamiento ilícito, persisten desafíos asociados a la fragmentación normativa, la falta de interoperabilidad entre sistemas de información y la limitada coordinación regional, según ha advertido la Asociación de Supervisores Bancarios de las Américas (ASBA).
“El crimen financiero cruza fronteras más rápido que las regulaciones, generando una brecha entre la velocidad del delito y la capacidad de respuesta de los sistemas de control”, señala Federico dos Reis, CEO para América Latina de INFORM. En ese contexto, explica el ejecutivo, la incorporación de inteligencia artificial híbrida se ha vuelto clave para reducir esa asimetría.
Y es que a diferencia de los enfoques tradicionales, la IA híbrida combina reglas regulatorias, modelos estadísticos y aprendizaje automático, lo que permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real sin perder trazabilidad, un factor cada vez más relevante para los supervisores.
El desafío se ha intensificado con la masificación de nuevas plataformas de pago y remesas digitales, que permiten transferencias inmediatas fuera de los canales tradicionales de supervisión. Frente a este entorno, la inteligencia de datos en tiempo real y la IA híbrida comienzan a consolidarse como herramientas para anticipar riesgos, detectar operaciones sospechosas y fortalecer la cooperación entre el sector público y privado.
Fuente: INFORM
