dLocal, empresa uruguaya, integró la plataforma de gestión de riesgos de Oscilar para prevenir el lavado de dinero en pagos transfronterizos, verificación de sanciones e investigación de operaciones sospechosas en los mercados donde opera.
De acuerdo con Sergio Costantini, gerente general de Oscilar para América Latina, esta tecnología busca agilizar las investigaciones mediante agentes de inteligencia artificial que pueden reducir hasta 95% el tiempo dedicado a determinadas revisiones de posibles operaciones de lavado de dinero. Al automatizar tareas como la recopilación de datos, la identificación de patrones sospechosos y el análisis de información financiera.
En entrevista con Mobile Time Latinoamérica, el ejecutivo explicó que, en los procesos tradicionales de cumplimiento financiero, la revisión inicial de una alerta puede tomar hasta 60 minutos, mientras que con herramientas de IA algunas investigaciones pueden realizarse en cuestión de minutos. No obstante, aclaró que esta reducción depende de la complejidad de cada caso, el tipo de institución y las características de las operaciones.
dLocal integra la prevención de lavado de dinero en sus pagos internacionales
Sergio Constantini, Gerente General de Oscilar
Uno de los principales desafíos de dLocal, que opera en más de 60 mercados emergentes y admite más de 1.000 métodos de pago alternativos, es gestionar operaciones bajo diferentes requisitos de prevención de lavado de dinero, reglas de acceso a datos y mecanismos de supervisión financiera.
Costantini explicó que los sistemas tradicionales suelen operar de manera fragmentada, con herramientas independientes para prevenir lavado de dinero, detectar fraudes, verificar clientes y evaluar riesgos crediticios. Esta separación puede aumentar los tiempos de respuesta y dificultar la adaptación de los procesos de cumplimiento cuando una empresa comienza a operar en nuevos países.
Además, en los pagos transfronterizos pueden intervenir distintos participantes e intermediarios, lo que exige monitorear las operaciones a lo largo de la cadena de pagos. Algunas jurisdicciones también restringen qué analistas pueden consultar determinada información, mientras que los volúmenes de transacciones y los métodos de pago requieren ajustar los criterios de monitoreo.
Para atender estas necesidades, dLocal incorporó una plataforma que permite integrar distintos procesos de gestión de riesgos y modificar reglas, umbrales de monitoreo y flujos de investigación de acuerdo con las exigencias de cada mercado. «Es una solución parametrizable para la realidad de su mercado. Se adapta perfectamente a la realidad de Brasil, de México, de Argentina, de Colombia, de Chile. Entornos distintos», señaló Costantini.
La plataforma utiliza herramientas no-code, que permiten a los equipos de cumplimiento realizar estos ajustes sin desarrollar software adicional ni depender directamente de equipos de programación.
¿Cómo se utiliza la IA para investigar operaciones sospechosas?
Costantini explicó que los agentes de IA permiten consultar distintas fuentes de información, cruzar grandes volúmenes de datos e identificar patrones de comportamiento asociados con posibles operaciones fraudulentas o de lavado de dinero.
Estas herramientas se encargan principalmente de las primeras etapas de investigación, que suelen requerir una revisión manual de información y documentos. También pueden identificar inconsistencias e ineficiencias dentro de los propios procesos de análisis. De esta manera, los especialistas pueden dedicar menos tiempo a recopilar datos y concentrarse en evaluar las operaciones que presentan mayores riesgos.
«El agente simplemente apoya este proceso, hace que sea bastante más rápido y eficiente, pero la decisión final siempre será de un ser humano», señaló. La plataforma incorpora registros de auditoría y controles de gobernanza de datos para documentar las investigaciones y facilitar su revisión por parte de los equipos de cumplimiento y las autoridades regulatorias.
Oscilar apuesta por México y Brasil para su expansión en Latam
La alianza con dLocal forma parte de la estrategia de crecimiento de Oscilar en América Latina, donde busca ampliar su presencia entre bancos, fintech, empresas de pagos y cooperativas de crédito. México y Brasil son dos de sus mercados prioritarios por el tamaño de sus sectores financieros y las diferencias regulatorias y operativas que presentan.
Como ejemplo, Costantini señaló que el Sistema de Pagos Electrónicos Interbancarios (SPEI) de México procesa alrededor de 25 millones de operaciones diarias, mientras que Pix, el sistema de pagos instantáneos de Brasil, ha alcanzado aproximadamente 310 millones en un día.
Además del lavado de dinero, la plataforma aborda la prevención de fraudes. De acuerdo con la Federación Bancaria de México, las pérdidas asociadas a fraudes crecieron 70% en 2024, mientras que en Brasil casi 40% de la población declaró haber sufrido algún fraude o intento de fraude.
Para atender las particularidades de cada mercado, Oscilar cuenta con más de 30 agentes de IA y permite a sus clientes configurar otros más específicos según las regulaciones locales. Esta capacidad puede agilizar la entrada de las instituciones financieras a nuevos países.
Como parte de su expansión regional, la compañía está formando equipos y entidades operativas locales para atender a instituciones financieras de América Latina y otros mercados.
