Autor: Felipe Lopera Bohórquez / Semisenior Riesgos & Tecnología
¿Qué es el aprendizaje federado?
Es una técnica de inteligencia artificial que permite a las organizaciones colaborar en el entrenamiento de modelos de machine learning sin necesidad de compartir datos sensibles. El aprendizaje federado permite que múltiples entidades mantengan la propiedad de sus datos mientras colaboran en el entrenamiento de un modelo global, transfiriendo de manera segura los parámetros del modelo en lugar de los datos reales, preservando así la confidencialidad.
¿Cómo esta técnica ayuda en la prevención de lavado de activos y financiación del terrorismo?
El aprendizaje federado puede ser particularmente útil en la prevención del lavado de activos (LA) y la financiación del terrorismo (FT) por varias razones:
- Protección de Datos Sensibles: El aprendizaje federado permite que las instituciones financieras y otras organizaciones entrenen modelos de detección de fraudes y actividades sospechosas sin transferir datos sensibles a un servidor central. Esto es crucial en el contexto del LA, donde la privacidad y la protección de la información del cliente son fundamentales.
- Mejora de Modelos Predictivos: Al colaborar en el entrenamiento de modelos, las organizaciones pueden beneficiarse de una mayor diversidad de datos. Esto mejora la precisión de los modelos de detección de actividades sospechosas, ya que se entrenan con información de múltiples fuentes, lo que ayuda a identificar patrones que podrían no ser evidentes en un solo conjunto de datos.
- Cumplimiento Normativo: Las entidades pueden cumplir con las regulaciones de prevención de LA y FT al implementar modelos que se actualizan continuamente con datos de diferentes organizaciones, asegurando que las herramientas de detección estén alineadas con las mejores prácticas y las normativas vigentes. Esto incluye la implementación de sistemas de información y detección de señales de alerta, como se menciona en las recomendaciones para prevenir el riesgo de lavado de activos.
- Cultura de Riesgo Compartida: El aprendizaje federado fomenta una cultura de colaboración y responsabilidad compartida entre las organizaciones. Esto es esencial para establecer políticas efectivas contra el LA y FT, ya que la prevención es una responsabilidad colectiva que requiere la participación activa de todas las partes involucradas.
- Adaptabilidad y Resiliencia: Dado que los delincuentes adaptan sus métodos constantemente, el aprendizaje federado permite que las organizaciones se mantengan actualizadas frente a nuevas amenazas. Los modelos pueden ser ajustados y mejorados en tiempo real, lo que permite una respuesta más rápida y efectiva ante posibles actividades de lavado de activos.
Una aplicación concreta de esta tecnología es el desarrollo de modelos de detección de anomalías basados en el análisis de patrones de transacciones. Las entidades pueden colaborar, compartiendo conocimientos y mejorando la seguridad financiera de manera colectiva.
A medida que el Aprendizaje Federado evoluciona, promete transformar la prevención de delitos financieros al facilitar la colaboración segura y eficiente entre entidades. Esta innovación abre nuevas posibilidades para fortalecer la confianza y la seguridad en las operaciones financieras globales, allanando el camino hacia un futuro más sólido y fiable en el mundo financiero.
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