El Tribunal de Cuentas avala el “alto grado” de control de premios de Loterías

El Tribunal de Cuentas respalda el alto grado de cumplimiento de SELAE en el control de premios y en la aplicación de las recomendaciones de fiscalización.

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El Pleno del Tribunal de Cuentas ha verificado el “alto grado” de cumplimiento de Loterías y Apuestas del Estado (SELAE) en el sistema de supervisión y control de los premios que gestiona la entidad pública.

Así lo recoge el órgano fiscalizador en el “Informe de seguimiento de las recomendaciones incluidas en el Informe de fiscalización del sistema de control aplicado en la gestión de premios por la Sociedad Estatal Loterías y Apuestas del Estado (SELAE) ejercicio 2022”, que ha sido aprobado recientemente.

En concreto, el Tribunal detalla que, a julio de 2026, 28 de las 30 recomendaciones formuladas (el 93%) se encontraban cumplidas total o sustancialmente, una se había ejecutado solo de forma parcial y únicamente una permanecía sin aplicar.

Además, el informe subraya que SELAE presenta también un “muy elevado grado de cumplimiento de lo instado por la Comisión Mixta, que en su práctica totalidad coincide con las recomendaciones que formuló el Tribunal: de 22 valoraciones, 20 (un 91%) son de cumplimiento total y 2 de no cumplimiento a la misma fecha de julio de 2026”.

Entre las actuaciones más relevantes llevadas a cabo por SELAE figura la aprobación de las “Normas Comunes a los Juegos Activos”, junto con el envío al Ministerio de Derechos Sociales, Consumo y Agenda 2030 de una propuesta normativa destinada a sustituir la Instrucción General de Loterías de 1956.

Asimismo, el Tribunal constata que la sociedad estatal ha reforzado la independencia organizativa de la unidad encargada de la prevención del blanqueo de capitales y ha ampliado los recursos humanos dedicados a esta tarea, incorporando personal con perfil especializado.

En el plano de la modernización tecnológica y de la lucha contra el delito, SELAE ha logrado la certificación de conformidad con el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) para los sistemas que gestionan el abono de premios mayores a través de entidades financieras y para su portal corporativo.

De acuerdo con el informe, la entidad ha desplegado un modelo predictivo de machine learning, basado en el algoritmo XGBoost, capaz de analizar patrones sospechosos y detectar operaciones irregulares con una precisión del 99,9%. Paralelamente, ha puesto en funcionamiento una plataforma analítica específica que integra y supervisa en tiempo real el mapa global de riesgos de la organización.