洗錢持續成為主要的非法問題之一，因其與非法活動和金融犯罪的關聯。全球金融完整性組織的一份報告，標題為“拉丁美洲和加勒比地區的金融犯罪：理解國家的挑戰並設計有效的技術響應”，估計中美洲的非法活動每年達到135億美元。此外，聯合國的一份報告顯示，洗錢每年占全球GDP的高達2.7%。
洗錢是一個影響拉丁美洲和加勒比地區的問題，因為目前在拉丁美洲國家的不安全感增加，並且對各種金融機構造成脆弱，直接影響其聲譽。這項活動不僅應被視為“髒錢”的交易，也應被看作是產生這些金錢的非法活動；例如，人口販賣或走私異國動植物。
打擊洗錢的分析技術
在拉丁美洲、中美洲和加勒比地區，對於能夠改善金融機構用於檢測其金融交易中洗錢行為的工具的議題引起了極大的興趣。其中之一是分析技術和機器學習。
分析技術正是幫助識別這些過程的工具，所需的是檢測之前已經出現的模式。所有交易的可追溯性怎麼樣？這裡需要關注的正是分析技術的用途，就是如何檢測這些模式。也就是說，逐步識別所有構成最終可能導致洗錢罪的要素。
這些模式的一個例子，是當寄送的匯款指向同一個村莊、縣或州時。情況是，這筆錢並不是僅僅針對一個帳戶或一個人，而是針對多個人，但背後卻有另一個人正在收集所有收到這筆錢的人所收到的金錢。這類交易在非法的情況下，很難用肉眼檢測到，因此也必須使用能夠檢測特定行為和模式的解決方案，分析它們，並通過信息鏈找到非法行為；這裡分析技術變得非常重要。
人工智能、機器學習和分析技術幫助檢測發送錢款的人的名字、這些交易的來源地，以及不應該以正常方式持續發送金錢的情況，比如說，像叢林一樣。
所有這些都使金融機構開始檢測並阻止洗錢，但更重要的是，阻止這些非法活動。
一個能直接影響洗錢的解決方案是由SAS開發的SAS反洗錢方案。這包括人工智能、機器學習和分析模型。這類解決方案幫助金融機構基於關聯網絡進行交易監控，這是當前監管機構和當局所要求的行動。
能夠生成關聯網絡在監控來自有組織犯罪的交易中非常重要。因為通過人工智能、機器學習和分析進行的分析，能夠將帳戶、名字、城市、國家、金額等多種變量聯繫起來，從而達到對客戶的全面視角。
如巴拿馬、哥斯達黎加和洪都拉斯等地區國家，目前在實施基於這類特徵的解決方案方面顯示出更多的改善機會。此外，在整個中美洲，已經檢測到通過SWIFT系統或國與國之間進行的交易，這些交易具有洗錢特徵，金融機構對此非常重視。
基於人工智能、機器學習和分析的解決方案，如SAS反洗錢方案，還有助於提高政府的稅收和收入，因為它直接影響到有組織犯罪，檢測到其非法交易。
SAS始終非常關注在檢測和制止與洗錢相關的金融犯罪方面的貢獻，如賣淫、人口販賣、販賣異國動植物等許多非法活動。我們正是通過數據轉換來使關聯網絡的檢測更簡單。數據量非常龐大，如果一個實體無法利用或挖掘它所擁有的所有數據，就無法競爭。在這種情況下，檢測和制止洗錢。這些數據必須轉換為信息，以便能夠立即做出更準確的決策。
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