Ce rapport explore le rôle critique de l’échange de données transfrontalier dans l’architecture financière moderne de l’Amérique latine. Il se concentre sur les risques découlant de l’utilisation de systèmes de filtrage de conformité automatisés qui agrègent des informations provenant de listes de sanctions, de mentions médiatiques négatives et de bases de données internationales. L’étude analyse comment les erreurs de données ou les dossiers obsolètes peuvent conduire à l’isolement financier injustifié d’acteurs économiques légitimes.

La recherche examine en détail le problème de la « contamination des données » et la persistance des traces réputationnelles négatives. Dans un contexte de numérisation bancaire totale, les décisions algorithmiques sont souvent prises sans supervision humaine suffisante, créant des obstacles au développement de la fintech, du commerce électronique et des investissements transfrontaliers. Le rapport souligne que l’absence de mécanismes transparents pour contester les décisions automatisées mine la confiance dans l’infrastructure numérique de la région.

Une attention particulière est accordée à la mise en œuvre de normes de transparence et de garanties procédurales. L’auteur propose le concept de « Data-to-decision audit trail », qui permet de tracer les données de leur source jusqu’au point de décision final. Des recommandations sont formulées à l’intention des régulateurs et des institutions de développement pour créer des mécanismes efficaces de rectification et de nettoyage des données, essentiels pour équilibrer les impératifs de sécurité et le soutien à l’intégration numérique régionale.