FIS ha puesto a disposición comercial de cualquier banco con sede en Estados Unidos su agente de investigaciones AML, incluidas las instituciones que actualmente no son clientes de FIS. La solución fue desarrollada por FIS con apoyo de Anthropic y del socio de diseño Amalgamated Bank. FIS anunció el producto junto con Anthropic en mayo de 2026.

En Amalgamated Bank, se proyecta que el agente reduzca el tiempo de revisión de alertas de Nivel 1 en más de 90%, el tiempo de investigación de casos de Nivel 2 en aproximadamente 98% y el tiempo de preparación de narrativas de reportes de actividades sospechosas (SAR) en más de 80%. Las estimaciones se basan en el análisis que Amalgamated realizó de sus flujos de trabajo actuales en comparación con las capacidades esperadas del agente. El Nivel 1 se refiere a la clasificación inicial de alertas, mientras que el Nivel 2 implica una revisión más profunda del caso tras su escalamiento. Los SAR, a su vez, son los reportes que los bancos presentan ante los reguladores cuando las transacciones parecen sospechosas.

El agente está construido sobre FIS Trust Assured, el marco de la compañía para incorporar gobernanza, cumplimiento e IA responsable en sus productos. El sistema está diseñado para mantener a los analistas responsables de las decisiones: cada resultado es una recomendación, ningún caso puede cerrarse sin la confirmación explícita del analista, cada afirmación tiene un enlace a su registro de origen y la lógica de riesgo, los procedimientos y los umbrales de cada institución permanecen aislados.

FIS señaló que el agente de investigaciones AML es la primera solución de su tipo proveniente de un proveedor que ya opera la infraestructura de banca core, pagos y datos utilizada en las investigaciones de delitos financieros. El agente ya se está implementando en Amalgamated Bank.

La magnitud del desafío de cumplimiento es considerable. Las instituciones financieras de Estados Unidos gastan entre 35.000 y 40.000 millones de dólares al año en operaciones contra el lavado de dinero, según LexisNexis (2023). Los analistas dedican entre el 40% y el 60% del tiempo de investigación a reunir datos antes de poder comenzar el análisis, según AnChain.AI (2025), mientras que las tasas de falsos positivos de la industria, es decir, alertas que finalmente resultan no involucrar actividad sospechosa, oscilan entre el 90% y el 95%, según Datos Insights (2023). FIS indicó que el problema central no es la falta de capacidad analítica, sino el ensamblaje manual de evidencia que consume el tiempo de los investigadores a medida que aumenta el volumen de alertas.

Con base en el análisis de flujos de trabajo de Amalgamated y las capacidades esperadas del agente, las reducciones proyectadas en los tiempos de revisión y documentación permitirían a los investigadores redirigir su capacidad desde la recolección de datos hacia casos complejos que requieren mayor criterio.

El agente aplica contexto específico del cliente a cada investigación en lugar de tratar todas las alertas por igual. Antes de reunir la evidencia, cruza el tipo de cliente, su actividad histórica y su comportamiento esperado con la alerta. Esto permite que el resumen resultante distinga entre la actividad que puede ser normal para ese cliente y la actividad que puede requerir revisión adicional. Por ejemplo, un aumento estacional en depósitos en efectivo es distinto de depósitos mantenidos deliberadamente justo por debajo de los umbrales federa de reporte. De igual manera, una transferencia internacional rutinaria es distinta de una transferencia transfronteriza inexplicada hacia una jurisdicción de alto riesgo. El agente identifica estas distinciones y explica su razonamiento al analista.

El sistema vincula cada resultado con el registro específico, documento o imagen de cheque del cual proviene. Cada recomendación, el razonamiento detrás de ella y la decisión final del analista quedan registrados en una pista de auditoría completa. FIS señaló que esto busca que los resultados de las investigaciones sean explicables y estén listos para auditorías internas o exámenes regulatorios.

La lógica de riesgo, los umbrales y los procedimientos de investigación de cada institución permanecen aislados a través del FIS Control Plane, la capa de gobernanza de la compañía para gestionar el acceso del agente, los controles y las configuraciones. El agente está diseñado para complementar, no reemplazar, los sistemas existentes de monitoreo de transacciones y gestión de casos de un banco. Se integra de forma nativa con FIS Horizon y FIS Systematics, dos plataformas de banca core de FIS, mientras que FIS IBS está planificado como la siguiente plataforma en la hoja de ruta del producto. El anuncio no describió cómo se conectarían los bancos que operan cores de otros proveedores al agente; el despliegue actualmente en curso en Amalgamated Bank y la integración planificada con FIS IBS son los puntos de referencia a corto plazo para el alcance del producto.

"Las investigaciones no se ralentizan porque a los analistas les falte criterio. Se ralentizan porque la evidencia está dispersa entre sistemas y todas las alertas se tratan igual", dijo Stan Szwalbenest, jefe de Fraude Corporativo y Delitos Financieros de FIS. "Al reunir el core, los pagos y los datos de los que dependen estas investigaciones, FIS da a los analistas una ventaja inicial manteniéndolos al mando de cada decisión".

"Las investigaciones AML requieren evidencia integral y criterio experimentado. El agente de investigaciones AML de FIS puede reducir el tiempo dedicado a recopilar información y preparar documentación, permitiendo que los investigadores se concentren en casos complejos y decisiones críticas. Cada recomendación tiene una pista de auditoría clara, mientras que el investigador sigue siendo responsable de la determinación final. En entornos regulados, la IA debe fortalecer la experiencia humana preservando la confianza y la gobernanza", dijo Sean Searby, director de Información y Operaciones de Amalgamated Bank.

FIS desarrolló y es propietario del agente de investigaciones AML. El producto fue construido con el apoyo de un equipo de Anthropic que trabajó con los equipos de producto y cumplimiento de FIS, aprovechando las relaciones de FIS con instituciones financieras, su experiencia regulatoria y su infraestructura de datos de transacciones. La colaboración también produjo marcos de evaluación y prácticas de ingeniería que FIS planea utilizar para desarrollar y escalar agentes adicionales sobre la misma plataforma gobernada.

El agente opera en la nube privada de FIS y utiliza los modelos Claude de Anthropic. El anuncio original está disponible en GlobalFinTechSeries.