El impacto de la inteligencia artifical en la eficiencia del SAGRILAFT: Aliado estrategico o riesgo emergente?
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Galán Garavito, John Edison
Bustos Gutiérrez, Daniel Antonio
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Universidad Santo Tomás
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Este artículo examina cómo la Inteligencia Artificial (IA) influye en la eficiencia operativa del Sistema de Administración del Riesgo de Lavado de Activos y Financiación del Terrorismo
(SAGRILAFT). A partir de una revisión sistemática de artículos académicos indexados en Scopus, se identifican patrones temáticos, metodológicos y geográficos en torno al uso de IA en sistemas de cumplimiento normativo. Se analizan los beneficios operativos que ofrecen los modelos predictivos y algoritmos inteligentes, así como los desafíos éticos, regulatorios y técnicos que implica su adopción en contextos sensibles. Los resultados revelan que la IA puede ser un aliado estratégico valioso para fortalecer la detección y prevención de operaciones sospechosas, siempre que se integre bajo marcos normativos claros, supervisión humana activa y principios de gobernanza algorítmica. El estudio aporta una mirada crítica y comparativa que visibiliza brechas regionales, propone lineamientos para el fortalecimiento normativo del SAGRILAFT, y ofrece herramientas conceptuales para entidades reguladas, desarrolladores y tomadores de decisiones en materia de auditoría y control digital.
Abstract
This article examines how Artificial Intelligence (AI) influences the operational efficiency of the Risk Management System for Money Laundering and Terrorism Financing (SAGRILAFT). Based on a systematic review of academic articles indexed in Scopus, the study identifies thematic, methodological, and geographic patterns related to the use of AI in regulatory compliance systems. It analyzes the operational advantages offered by predictive models and intelligent algorithms, as well as the ethical, regulatory, and technical challenges involved in adopting such technologies in sensitive contexts. The findings suggest that AI can be a valuable strategic ally in strengthening the detection and prevention of suspicious activities, provided it is integrated under clear regulatory frameworks, active human oversight, and principles of algorithmic governance. This study provides a critical and comparative perspective that highlights regional gaps, proposes guidelines to enhance the regulatory scope of SAGRILAFT, and offers conceptual tools for regulated entities, developers, and decision-makers in the field of digital audit and control.
Idioma
spa