TD Bank Group está utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático como herramientas fundamentales en su programa de remediación contra el lavado de dinero en Estados Unidos, según anunció un ejecutivo del banco durante la presentación de resultados del primer trimestre de 2026. Leo Salom, director del grupo de banca minorista en EE.UU. y presidente ejecutivo de TD Bank, confirmó que la inteligencia artificial representa una prioridad número uno para la institución financiera canadiense.
El banco lanzó este mes una nueva plataforma de conocimiento del cliente (KYC) para sus usuarios comerciales, según indicó Salom durante la conferencia realizada el jueves 26 de febrero. Esta plataforma centralizada permitirá recopilar y mantener información de clientes, proporcionando mejores perspectivas para respaldar el programa antilavado de dinero de la entidad.
Inteligencia artificial refuerza el monitoreo de transacciones
TD Bank implementó modelos de aprendizaje automático en su sistema de monitoreo de transacciones durante 2025, y planea desplegar modelos adicionales en los próximos trimestres, según declaró Salom. Adicionalmente, el banco desarrolló una metodología mejorada de evaluación de riesgos de delitos financieros basada en datos, que resulta en una valoración más sofisticada de los riesgos asociados.
Estos esfuerzos de remediación surgieron después de que TD Bank Group y varios reguladores estadounidenses anunciaran en octubre de 2024 que el banco y algunas de sus filiales estadounidenses consintieron órdenes y celebraron acuerdos de culpabilidad relacionados con investigaciones sobre sus programas de la Ley de Secreto Bancario y antilavado de dinero.
Objetivo de valor de mil millones de dólares canadienses con IA
Raymond Chun, presidente ejecutivo del grupo TD Bank, afirmó durante la conferencia que el banco está avanzando hacia su meta de generar mil millones de dólares canadienses (aproximadamente 731 millones de dólares estadounidenses) en valor mediante inteligencia artificial a mediano plazo. Esta meta abarca IA predictiva, generativa y agéntica, según detalló la institución en una presentación para inversionistas realizada en septiembre.
El objetivo incluye un aumento de ingresos anualizados de 500 millones de dólares canadienses (cerca de 365 millones de dólares estadounidenses) y ahorros de costos anualizados por la misma cantidad. Chun señaló que el banco está acelerando sus implementaciones de IA mediante patrones repetibles bajo la estrategia de “construir una vez y usar muchas veces”.
Aplicaciones prácticas en centros de contacto y sucursales
TD Bank introdujo una solución de gestión de conocimiento basada en IA generativa en sus centros de contacto el año pasado y la ha desplegado en más de 1,000 sucursales en Canadá desde entonces, según informó Chun. Esta tecnología permite responder en segundos preguntas que anteriormente requerían que los empleados navegaran por múltiples pantallas.
El banco también implementó una solución de IA agéntica que simplifica el proceso de preadministración de préstamos garantizados con bienes raíces (RESL). Esta aplicación proporciona la base para una adopción más amplia de IA agéntica en RESL y otras áreas de negocio, agregó el ejecutivo.
La inteligencia artificial impulsa ahorros operativos significativos
Kelvin Vi Luan Tran, director financiero del grupo TD Bank, declaró durante la conferencia que la inteligencia artificial está respaldando el esfuerzo del banco para lograr ahorros de costos anualizados entre 2.2 y 2.5 mil millones de dólares canadienses (aproximadamente 1.6 a 1.8 mil millones de dólares estadounidenses). La IA ayuda a impulsar estos ahorros mediante el escalamiento a través de patrones repetibles, lo que impulsa implementaciones más rápidas y costos de entrega reducidos, según explicó Tran.
El banco continuará desplegando modelos adicionales de aprendizaje automático en su programa de remediación durante los próximos trimestres. Los inversionistas y reguladores estarán monitoreando el progreso de TD Bank en el cumplimiento de sus obligaciones de remediación antilavado de dinero, así como el desempeño de sus iniciativas de IA para alcanzar las metas financieras establecidas a mediano plazo.