LONDRES, 7 de abril de 2026, 13:07 BST
- Lloyds e IBM han concluido lo que Lloyds llamó el primer experimento cuántico conocido para identificar redes de mulas de dinero.
- Según las empresas, la prueba de nueve meses procesó datos de transacciones anonimizados a través de un sistema de IBM de 156 qubits y logró identificar con éxito una red de mulas que había sido plantada en los datos.
- Los reguladores del Reino Unido mantienen la presión sobre los bancos respecto a los sistemas de detección de mulas y medidas antifraude más estrictas. La medida llega mientras esas prioridades siguen siendo centrales.
Lloyds Banking Group plc anunció el martes que había concluido lo que llama la primera prueba conocida de computación cuántica para detectar redes de mulas de dinero, como parte de su impulso para reforzar sus defensas contra el fraude. El banco se asoció con IBM durante nueve meses, alimentando una máquina de 156 qubits con datos de transacciones anonimizados. El resultado: el sistema logró identificar con éxito una red de mulas intencionalmente oculta en los datos.
El momento es clave aquí. Las mulas de dinero—personas reclutadas para canalizar fondos robados para criminales—a menudo hacen posibles las estafas. La Autoridad de Conducta Financiera en Gran Bretaña no ha cedido; mantiene los sistemas antimulas y las salvaguardas antifraude como prioridad para bancos y empresas de pagos.
Lloyds formó un equipo de “Embajadores Cuánticos” dentro del banco, conectándolos tanto con expertos en delitos económicos como con investigadores de IBM. El grupo probó varios algoritmos cuánticos en un grafo de transacciones—una especie de mapa de pagos—para comprobar si los patrones vinculados a actividades de mulas conocidas destacarían entre el mar mucho más amplio de transacciones legítimas. UKTN
El director de operaciones Ron van Kemenade señaló: “El crimen financiero se está volviendo más complejo y más impulsado por redes.” Dijo que el proyecto logró convertir la investigación en ideas prácticas y, al mismo tiempo, ayudó al banco a desarrollar habilidades cuánticas internamente. UKTN
Scott Crowder, vicepresidente de IBM para adopción cuántica y desarrollo de negocios, calificó la asociación como una señal de que los bancos pueden “realizar investigaciones cuánticas significativas” incluso cuando la tecnología aún no está disponible para el uso diario. FF News | Fintech Finance
Este resultado público concluye un proyecto que Lloyds puso en el centro de atención el pasado octubre, tras revelar una asociación con IBM para ver si la tecnología cuántica podía detectar patrones sospechosos de manera más eficiente que los sistemas tradicionales. En ese entonces, Lloyds explicó que las máquinas cuánticas dependen de cúbits en lugar de bits estándar, lo que les permite procesar innumerables estados posibles al mismo tiempo. Eso es especialmente útil para tareas densas y multivariables, como mapear redes de transacciones.
Lloyds no es el único que está avanzando en este campo. En septiembre pasado, HSBC informó que su piloto de computación cuántica respaldado por IBM mejoró las previsiones de ejecución de operaciones de bonos hasta en un 34%, una señal de que los grandes prestamistas están buscando activamente aplicaciones prácticas y específicas, incluso cuando la tecnología aún está lejos de una producción generalizada.
Los beneficios a corto plazo aún no están claros. En octubre, Lloyds señaló que las máquinas cuánticas actuales generalmente no superan a las computadoras clásicas, y que podrían pasar entre cinco y diez años para que la tecnología llegue al mercado masivo. Así que, por ahora, gran parte del proyecto probablemente permanecerá en el ámbito de la investigación, incluso cuando el banco enfrenta un mayor escrutinio sobre su tecnología, después de que un fallo en marzo expusiera la información personal de hasta 447,936 clientes, informó Reuters el mes pasado.
Lloyds e IBM aún no han terminado: siguen explorando nuevas posibilidades a medida que la tecnología madura. Lo que no está tan claro es si Lloyds podrá pasar de un éxito controlado en laboratorio a algo robusto y escalable, listo para la detección de fraudes en el mundo real.
