Modelos predictivos de inteligencia artificial para prevención de lavado: Análisis comparativo tripartito en la región andina
DOI:
https://doi.org/10.62452/f2j9cv82Palabras clave:
Inteligencia artificial, lavado de dinero, región andina, modelos predictivosResumen
El lavado de dinero constituye una amenaza crítica para la estabilidad financiera en Ecuador, Colombia y Perú, países que enfrentan desafíos únicos derivados del narcotráfico y economías informales que representan entre 37% y 77% del PIB. Esta investigación analiza el potencial de modelos predictivos de inteligencia artificial para fortalecer sistemas antilavado regionales mediante un estudio comparativo sistemático. Los hallazgos revelan que, aunque tecnologías como Graph Neural Networks y XGBoost alcanzan precisiones superiores al 99%, ninguno de los 68 estudios analizados aborda específicamente el contexto andino. La revisión identifica brechas críticas en adaptación a economías informales, cooperación transfronteriza y recursos computacionales limitados. Los resultados sugieren que modelos ensemble como Random Forest y XGBoost ofrecen balances favorables entre efectividad y viabilidad regional, mientras que la cooperación transfronteriza podría generar beneficios superiores a esfuerzos nacionales independientes. La implementación exitosa requiere estrategias incrementales que consideren particularidades socioeconómicas locales, frameworks de intercambio seguro de datos y fortalecimie
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