AML hacia 2030: más de 3.8 millones de empresas adoptarán sistemas de prevención

Un estudio reciente de Juniper Research estima que para 2030 más de 3.8 millones de empresas operarán con sistemas AML de terceros. No es solo un crecimiento numérico: indica que la prevención deja de ser un requisito sectorial para convertirse en una competencia horizontal del ecosistema digital.

Este salto se explica por tres razones estructurales:

1. Regulación más estricta y un alcance más amplio

Los reguladores han ampliado la definición de qué empresas deben vigilar y reportar operaciones sospechosas. El lavado de dinero ya no se concentra en servicios financieros; la digitalización y los nuevos patrones de consumo desplazaron actividades ilícitas hacia entornos no financieros.

Por eso hoy se integran al radar regulatorio sectores como:

• bienes raíces
• e-commerce y marketplaces
• plataformas de delivery y gaming
• cripto y activos digitales
• inmobiliarias y agregadores de pago
• despachos legales y contables
• comercios con alto flujo en efectivo

Todos participan —directa o indirectamente— en el movimiento de dinero, activos digitales o datos financieros. La lógica es cerrar puntos vulnerables: cualquier negocio que procese pagos o intermedie transacciones puede facilitar esquemas ilícitos si carece de controles básicos. De ahí la expansión del perímetro AML/PLD.

2. Nuevas tipologías de lavado y fraude

El estudio señala técnicas que ya forman parte del día a día de los equipos de riesgo:

• Chain hopping y mixers en criptomonedas: fondos que saltan entre blockchains o se mezclan con operaciones legítimas para perder trazabilidad.
• Redes de mulas digitales transfronterizas: estructuras coordinadas que mueven dinero en minutos usando cuentas de terceros.
• Deepfakes en tiempo real: voces y rostros sintéticos capaces de superar verificaciones de identidad y videollamadas.
• Ocultamiento de origen con VPN, proxys y redes cifradas: ubicaciones y patrones de comportamiento falsificados para evadir detección.

La velocidad y sofisticación de estas técnicas está superando la capacidad de los modelos de prevención tradicionales.

3. IA como base del monitoreo moderno

El estándar de la industria está migrando hacia capacidades que permiten anticipar comportamientos anómalos:

• Análisis conductual: modelos que aprenden patrones normales y detectan desviaciones antes invisibles.
• Detección en tiempo real: alertas durante la operación, no después.
• Modelos adaptativos: incorporan nuevas tipologías sin reglas manuales.
• Análisis de grafos: identifica redes complejas mediante relaciones entre cuentas, dispositivos y comportamientos.

Estas capacidades redefinen el rol del monitoreo: de observar transacciones a entender ecosistemas de comportamiento.

Juniper proyecta que el gasto global en soluciones AML pasará de USD 33.9 mil millones en 2025 a USD 75 mil millones en 2030. El crecimiento no proviene solo de nuevas empresas, sino de mayor densidad tecnológica dentro de cada institución: más módulos, más señales estructuradas, más integración de datos, más monitoreo en tiempo real.

La métrica deja de ser qué herramienta se usa y pasa a ser cuántas capas incorpora una organización.

Algunos datos clave del estudio ayudan a dimensionar esta tendencia:

• La prevención sustituye a la detección tardía: Identidades sintéticas, mulas digitales y deepfakes requieren controles desde el primer contacto; detectar tarde implica pérdida directa.
• La brecha entre instituciones se amplía: Las que dependen de motores de reglas enfrentan más fricción operativa, falsos positivos y riesgo de sanciones.
• AML se convierte en un lenguaje común: Comercio electrónico, gaming, fintech, banca y seguros empiezan a operar con conceptos compartidos: trazabilidad, titularidad, señales estructuradas, monitoreo continuo.

El avance regulatorio global y el aumento del fraude digital están elevando las exigencias para cualquier empresa que mueva dinero en la región. Los efectos más visibles serán:

• Requisitos más estrictos en operaciones internacionales: Para mover dinero con bancos o plataformas de otros países, las empresas deberán demostrar controles de identidad y trazabilidad más sólidos.
• Más costos y carga operativa para fintechs: Los procesos de alta de usuarios y de monitoreo continuo serán más exigentes, con más requisitos de información y más controles para cumplir las nuevas reglas
• Necesidad de datos bancarios confiables: Las empresas necesitarán acceso a información bancaria precisa y estandarizada para entender mejor el riesgo y tomar decisiones rápidas.
• Mayor uso de IA en monitoreo: Los equipos deberán apoyarse en sistemas que revisen el comportamiento de usuarios y transacciones para identificar señales sospechosas de inmediato.
• Mayor exposición al fraude digital: La digitalización amplió los puntos vulnerables; prevenir desde el inicio será clave para evitar pérdidas.

Estos puntos sugieren que la región tendrá que elevar su capacidad de prevención si quiere operar al ritmo del ecosistema digital global y mantener la confianza de socios internacionales.

En este contexto, contar con infraestructura que aporte datos bancarios confiables y señales estructuradas —como la validación de cuentas de Prometeo en LATAM— se vuelve clave para reducir fricción y apoyar decisiones de riesgo en onboarding y pagos. Esta capa ayuda a las empresas a operar con mayor precisión antes de mover fondos y a cumplir con los nuevos estándares que exigen información clara desde el inicio.

Que más de 3.8 millones de empresas incorporen sistemas AML hacia 2030 confirma una transición profunda: el cumplimiento deja de ser un departamento aislado y pasa a ser una infraestructura crítica de la economía digital. La próxima década definirá qué organizaciones logran integrar estas capas de manera coherente y cuáles quedan expuestas en un entorno donde el riesgo ya no es puntual, sino sistémico.