El monitoreo de transacciones AML cobra relevancia ante la evaluación del GAFI y la sofisticación de los riesgos financieros digitales en México.
La digitalización del sistema financiero mexicano también está transformando las herramientas utilizadas para cometer delitos financieros. Deepfakes capaces de simular identidades, operaciones con activos digitales y nuevas formas de automatización están elevando la sofisticación de los esquemas para ocultar y mover recursos ilícitos, obligando a bancos, fintech y otras instituciones a reforzar el monitoreo de transacciones AML (antilavado de dinero) para detectar operaciones sospechosas.
Este desafío adquiere mayor dimensión conforme crecen las operaciones financieras digitales. Entre enero y mayo de 2026, las remesas enviadas a México sumaron 25 mil 287 millones de dólares, 2.8% más que en el mismo periodo del año anterior, de acuerdo con el Banco de México (Banxico). Por su parte, CoDi, la plataforma de cobros digitales de Banxico, ya supera los 20 millones de cuentas validadas.
La capacidad tecnológica para identificar estas amenazas estará también bajo la lupa internacional. En octubre, el Grupo de Acción Financiera (GAFI) discutirá en su plenaria la evaluación que ha venido realizando desde abril de 2026, colocando bajo la lupa internacional la capacidad del país para prevenir el lavado de dinero y responder de manera efectiva ante nuevos riesgos financieros.
“El reto ya no es solo demostrar que existen reglas y controles internos, sino también demostrar que estos funcionan frente a los riesgos del mundo real. Las instituciones deben ser capaces de probar que sus sistemas son capaces de identificar operaciones sospechosas, responder oportunamente y adaptarse a un entorno financiero cada vez más digital y complejo. La efectividad se ha convertido en parte del estándar de cumplimiento”, afirma José Pablo Diethelm, Asesor Legal y de Cumplimiento Normativo para América de Sumsub.
Las amenazas digitales elevan el desafío antilavado
La prevención de lavado de dinero adquiere una nueva dimensión conforme crece el sistema financiero digital. En México existen 795 empresas fintech activas y más de mil compañías al considerar entidades extranjeras y otros agregadores, según Finnovista. En un ecosistema de esta magnitud, una plataforma AML para cumplimiento y prevención de fraude debe ser capaz de responder a un volumen y una complejidad de operaciones cada vez mayores.
Precisamente ese es uno de los criterios centrales de las evaluaciones del GAFI. Además del cumplimiento técnico, que revisa si existe un marco regulatorio adecuado, el organismo evalúa la efectividad del sistema: su capacidad para identificar riesgos, generar inteligencia financiera, investigar operaciones sospechosas y obtener resultados concretos.
La sofisticación de las amenazas confirma ese cambio de enfoque. De acuerdo con el Reporte de Fraude de Identidad 2025-2026 de Sumsub, aunque México redujo su tasa general de fraude, los intentos de fraude mediante deepfakes crecieron de forma acelerada, reflejando una transición hacia ataques menos frecuentes, pero considerablemente más sofisticados. A ello se suma la reciente advertencia del GAFI sobre el desarrollo de stablecoins propias por parte de organizaciones criminales para dificultar el rastreo y congelamiento de activos, una señal de que el lavado de dinero también evoluciona al ritmo de la innovación tecnológica.
IA y monitoreo continuo cambian la detección de riesgos
La evolución tecnológica del fraude está obligando a transformar también las herramientas de prevención. Los controles basados únicamente en reglas predefinidas o en la revisión aislada de operaciones enfrentan mayores dificultades cuando los esquemas ilícitos utilizan múltiples cuentas, identidades digitales y transacciones relacionadas para intentar pasar inadvertidos.
Sectores como la banca, las fintech, los proveedores de pagos digitales, el comercio electrónico o las plataformas de activos virtuales procesan millones de operaciones todos los días. Conforme aumenta ese volumen, también crece la necesidad de fortalecer el monitoreo de transacciones AML para identificar patrones inusuales y responder antes de que una operación sospechosa genere consecuencias regulatorias o reputacionales.
En este escenario, una plataforma AML apoyada en inteligencia artificial y aprendizaje automático puede desempeñar un papel determinante. De acuerdo con Sumsub, estos modelos permiten analizar grandes volúmenes de información, relacionar múltiples transacciones entre sí, detectar anomalías en tiempo real y adaptarse continuamente a nuevas tipologías de fraude, reduciendo al mismo tiempo la carga operativa y los falsos positivos que históricamente han afectado a los equipos de cumplimiento.
Las nuevas prácticas que están redefiniendo el monitoreo de transacciones AML
La evolución de las amenazas también está modificando la manera en que las instituciones financieras diseñan sus programas de prevención. De acuerdo con la guía Monitoreo de Transacciones contra el Lavado de Dinero para Servicios Financieros, de Sumsub, algunas de las prácticas que están redefiniendo el monitoreo antilavado son:
- Implementar un monitoreo continuo durante toda la relación con el cliente, en lugar de limitar la evaluación al proceso inicial de conocimiento del cliente (KYC).
- Analizar patrones de comportamiento y el contexto de las transacciones, más allá del monto individual de cada operación.
- Adoptar un enfoque basado en riesgo, ajustando los controles al perfil y comportamiento de cada cliente.
- Reducir los falsos positivos mediante herramientas más precisas que permitan concentrar los esfuerzos en riesgos reales.
- Integrar la información de monitoreo, perfiles de riesgo e investigaciones para obtener una visión integral del comportamiento financiero.
- Detectar tipologías complejas de lavado de dinero mediante el análisis de patrones, secuencias y relaciones entre transacciones, en lugar de evaluar cada operación de forma aislada.
La próxima evaluación pondrá a prueba la capacidad de respuesta
El desafío tecnológico para México no consiste únicamente en incorporar más herramientas, sino en demostrar que estas permiten responder a amenazas que evolucionan rápidamente. La aparición de deepfakes, nuevos activos digitales y esquemas financieros más difíciles de rastrear eleva la necesidad de contar con una plataforma AML para cumplimiento y prevención de fraude que conecte identidad, comportamiento, transacciones y riesgo.
La evaluación que el GAFI emitirá en octubre será una prueba relevante de esa capacidad. “Frente a una delincuencia financiera que también aprovecha la innovación tecnológica, la efectividad de los controles dependerá cada vez más de qué tan rápido pueden las instituciones detectar anomalías, relacionar señales de riesgo y actuar antes de que una operación ilícita pase inadvertida”, concluye Dielthem.
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Acerca de Sumsub
Sumsub es una infraestructura de confianza líder, basada en inteligencia artificial, para operaciones de cumplimiento normativo a gran escala. Integra la verificación de identidad y de empresas, la prevención del fraude, la supervisión de transacciones y los flujos de trabajo de gestión de riesgos, lo que ayuda a los equipos a reducir el trabajo manual y a acceder a nuevos mercados. Cuenta con la confianza de más de 4.000 clientes en sectores como los servicios financieros, las criptomonedas, la movilidad, el comercio, los mercados online, la educación y los juegos de azar online, entre los que se incluyen Bybit, Bitpanda, Wirex, Avis, Vodafone, Duolingo, Kaizen Gaming y Bancaribe.
