Proyecto SUDARSAN y R(AI)DAR — la SEBI de la India usa IA para señalar más de 100.000 contenidos financieros engañosos

La Securities and Exchange Board of India (SEBI) ha pasado de una aplicación de la ley caso por caso a un escaneo continuo por IA del contenido financiero, sobre todo mediante dos herramientas: el Proyecto SUDARSAN, que analiza vídeos y redes sociales en busca de señales de fraude como promesas de rentabilidad garantizada y certificaciones regulatorias falsas, y R(AI)DAR, que revisa anuncios en busca de afirmaciones engañosas.

En agosto de 2026, el presidente de la SEBI, Tuhin Kanta Pandey, declaró que SUDARSAN había identificado más de 20.000 casos de contenido fraudulento en tiempo real, y que el regulador había señalado más de 100.000 piezas de contenido potencialmente engañoso a las plataformas de redes sociales, en un contexto de unos 550 crore (5.500 millones) de mensajes diarios de órdenes y negociación generados en los mercados indios de renta variable y derivados. La SEBI está preparando al mismo tiempo un marco formal de gobernanza de IA/ML para todo el mercado que exigiría supervisión humana, controles de 'interrupción de emergencia' y responsabilidad escalonada, y ha dicho que planea extender el escaneo por IA a las inexactitudes en los estados financieros corporativos.

Las cifras principales proceden de declaraciones públicas de la propia SEBI, no de un informe auditado de forma independiente: la prensa india especializada en política tecnológica ha señalado que la SEBI ya ha realizado antes esfuerzos similares de monitorización de redes sociales con resultados prácticos desiguales, y todavía no se ha publicado ninguna tasa pública de precisión, falsos positivos o conversión en acciones de ejecución para ninguna de las dos herramientas.