El secretario de Seguridad y Protección Ciudadana, Omar García Harfuch, revelo que con el apoyo de la Inteligencia Artificial, se desarrollan modelos predictivos y nuevas tipologías sectoriales para identificar conductas inusuales antes de que generen un daño al sistema financiero mexicano.
Lo anterior al anunciar que la Unidad de Inteligencia Financiera, identificó operaciones financieras inusuales y estructuras económicas complejas dentro del sector de juegos con apuesta, y puso de manifiesto patrones utilizados para ocultar recursos de origen ilícito.
El secretario sostuvo que resultado de un trabajo sistemático de investigación y análisis financiero para desmantelar actividades utilizadas para lavado de dinero, se detectaron 13 establecimientos de juegos y sorteos -físicos y virtuales- con operaciones irregulares en los estados de Jalisco, Nuevo León, Sinaloa, Sonora, Baja California, Estado de México, Chiapas y la Ciudad de México.
Las investigaciones, permitieron detectar casinos con operaciones en efectivo y simulación fiscal, donde se registró dispersión de recursos entre filiales y declaraciones en ceros.
También con flujos internacionales de origen extranjero, que transfirieron grandes montos a países como Rumania, Suiza y Estados Unidos, sin justificar su procedencia.
En casinos digitales o plataformas tecnológicas no supervisadas, se operaron pagos en línea y agregadores tecnológicos con destino a Malta y Emiratos Árabes Unidos, fuera de la regulación financiera nacional.
Expuso que este trabajo se desarrolló bajo un Enfoque Basado en Riesgos, siguiendo los estándares del GAFI en materia de prevención y combate al lavado de dinero.
Durante la conferencia “Las mañaneras del pueblo”, García Harfuch, revelo que los casinos físicos y virtuales son un sector que por su naturaleza de manejo intensivo de efectivo y transacciones digitales, presenta riesgos relevantes de lavado de dinero.
A partir de estos hallazgos, inicia una nueva etapa de prevención. La Unidad de Inteligencia Financiera, junto con las dependencias aquí presentes, desarrollarán mecanismos de detección temprana, modelos predictivos basados en inteligencia artificial y nuevas tipologías sectoriales para identificar conductas inusuales antes de que generen un daño al sistema financiero.
