El futuro del cumplimiento cripto: la eficiencia de la IA debe combinarse con el juicio humano

Cuando la gente piensa en la inteligencia artificial en el campo de las criptomonedas, lo primero que les viene a la mente son los bots de trading capaces de hacer ricos a los inversores de la noche a la mañana. Sin embargo, todos los que trabajan estrechamente con el cripto entienden que la IA puede aportar más ayuda en tareas rutinarias, especialmente en el cumplimiento. 

Con casi 70% de las firmas financieras priorizando la IA para la gestión de riesgos y el cumplimiento, está claro que la industria está en camino de innovar. Pero hay un problema: a veces los sistemas de IA toman decisiones sin explicaciones claras, creando el llamado efecto de caja negra. Esto puede generar preocupaciones éticas, haciendo que los oficiales de cumplimiento se pregunten: ¿Es la IA en el cumplimiento cripto un rompecabezas ético por resolver, o una cuestión de mejorar cuán utilizables son realmente estas herramientas? 

¿Cómo puede la IA ayudar en el cumplimiento?

Hay algunos lugares en el cumplimiento donde la IA no solo es buena, sino la mejor opción, en mi opinión. El primero es KYC/KYB, o las verificaciones de Conozca a su Cliente/Negocio. Cuando un nuevo cliente se registra, debe pasar por una verificación de vivacidad. Eso implica encender la cámara, escanear su rostro y su pasaporte, y la IA realmente hace bien su trabajo en esto. Puede comparar rostros con identificaciones y detectar documentos falsos en segundos. 

Lo mismo ocurre cuando una empresa quiere conectarse, ya que debe presentar una gran cantidad de documentos de verificación, confirmando que sus operaciones son legales y que el dinero recibido proviene de actividades no prohibidas. Ningún ser humano podría procesar ese volumen de datos tan rápido y con tanta precisión como la IA.

El segundo ámbito es la monitorización de transacciones o Conozca su Transacción (KYT). En cripto, esto significa observar de dónde proviene el dinero y a dónde va. Si está vinculado a algo ilegal como financiación del terrorismo, la darknet, drogas o algo peor, el equipo de cumplimiento debe saberlo de inmediato. Muchas empresas trabajan con proveedores externos que utilizan IA para rastrear estas conexiones, porque es casi imposible que un equipo humano siga cada transacción de blockchain. Sin embargo, la IA es muy eficaz en esto y puede rastrear esos patrones sospechosos fácilmente y en segundos, desglosando en porcentajes exactos de dónde proviene el dinero.

Y, por último pero no menos importante, está la aplicación de la IA en los procesos de reporte. Todos sabemos que normalmente recopilar y organizar datos para los reguladores lleva mucho tiempo y puede generar numerosos errores menores cuando se hace manualmente. Pero las herramientas impulsadas por IA pueden hacerlo automáticamente, proporcionando informes rápidos y precisos y manteniendo registros claros. Estas auditorías funcionan más rápido y con menos errores, facilitando también el trabajo de los equipos de reporte. 

Sesgo vs. Usabilidad

Por supuesto, la IA no puede ser perfecta, ya que es una tecnología comparativamente nueva y tiene algunas desventajas. Muchas personas suelen relacionarlo con un dilema ético diciendo que la IA es sesgada y sabe discriminar. Sin embargo, creo que a veces culpan a la IA por problemas que en realidad son parte del mal diseño o de una pobre usabilidad.

Por ejemplo, si un programa de IA rechaza el escaneo del pasaporte de alguien, no siempre es porque el modelo tenga prejuicios. En la mayoría de los casos, se debe a que el sistema no explicó claramente qué tipo de foto se necesitaba o porque la interfaz facilitó que alguien subiera una imagen borrosa. Esto, a su vez, puede resolverse fácilmente mejorando la experiencia del usuario con instrucciones más claras.

Otra razón por la que no hay un problema ético con la IA es que los sistemas de IA aprenden y operan basándose en los datos que se les proporcionan. Si los datos de entrada ya contienen sesgos humanos existentes o información incompleta, la IA reproducirá esos patrones, no porque sea inherentemente sesgada, sino porque refleja lo que se le ha enseñado. Esto significa que el problema a menudo reside en el primer paso, en cómo se recopilaron o seleccionaron los datos, más que en la propia IA.

No obstante, en algunos casos la IA puede tomar decisiones que el equipo de cumplimiento no puede explicar debido a sus algoritmos complejos y falta de transparencia. En otras palabras, un programa de IA puede tomar una decisión, pero no siempre nos dice por qué o cómo llegó a esa conclusión. Eso es frustrante, pero no implica necesariamente una violación ética. Para evitar esas situaciones, aquí viene la solución.

La necesidad del toque humano

En lugar de ver la IA como una amenaza ética, deberíamos considerarla una herramienta poderosa que mejora lo que un humano puede hacer. Los mejores resultados provienen de sistemas híbridos, donde la IA se combina con la supervisión y el juicio humano. Significa que la IA debe realizar tareas intensivas en datos y repetitivas y señalar casos sospechosos para una revisión manual cuidadosa. Esta colaboración añadirá responsabilidad, incluso si no comprendemos completamente lo que exactamente hace la IA.

Existe una creciente conciencia de que el cumplimiento va más allá de simplemente marcar casillas y cumplir regulaciones. Cada oficial de cumplimiento sabe que construir confianza y comprender sinceramente la experiencia del cliente es muy importante. Mientras la IA puede analizar datos e identificar patrones, carece de la capacidad de sentir emociones o comprender el contexto completo detrás de las circunstancias del cliente.

Por eso los humanos reales siguen siendo muy importantes para abordar las tareas que requieren atención cuidadosa y empatía. Lo más probable es que en el futuro la IA aprenda a leer todas las sutilezas, pero por ahora la colaboración sigue siendo la mejor estrategia. 

Palabras finales

Al final, incluso con todos los desafíos como la naturaleza de caja negra, no abandonaría la IA en el cumplimiento. Por el contrario, hay cosas que puede hacer más rápido y mejor, y los humanos simplemente no pueden seguir el ritmo. Ninguna persona puede escanear cientos de transacciones por segundo o comparar miles de identificaciones en tiempo real. La IA no se cansa, no pierde el enfoque y aplica el mismo estándar a cada caso, por lo que la tecnología supera sus desventajas.

Sin embargo, la IA no puede reemplazar el pensamiento humano y no puede mantener una conversación real con un cliente para comprender su situación. Por eso, el mejor estado, como mencionamos antes, es una asociación: la IA se utiliza para la velocidad y los datos y los humanos para las decisiones finales y la comunicación con el cliente.