La IA antifraude se posiciona como una herramienta clave en la detección y prevención de actividades fraudulentas.
La inteligencia artificial generativa está transformando una variedad de sectores, incluido el combate del fraude digital. Un estudio de tecnología antifraude revela que el 85% de los expertos en la materia planean integrar esta tecnología próximamente. A pesar del gran interés en la adopción de IA y Aprendizaje Automático (ML) para enfrentar el fraude, su implementación ha sido lenta debido a varios obstáculos.
De acuerdo con el informe, solo el 18% de los profesionales usa IA y ML en sus estrategias antifraude, pero se espera que esta cifra se triplique en los siguientes dos años. No obstante, el crecimiento ha sido mínimo, con un aumento del 5% desde 2019, lejos de las proyecciones del 25% y 26% para 2019 y 2022, respectivamente.
A pesar de la lenta adopción de algunas técnicas analíticas, el uso de biometría y robótica en la lucha contra el fraude ha aumentado consistentemente. La biometría física creció un 14% en 2019 y un 40% en 2022, y el uso de robótica y automatización de procesos alcanzó un 20% en 2022, en comparación con el 9% en 2019.
Estas tecnologías son especialmente prevalentes en el sector bancario y financiero.
Tecnología antifraude
John Gill, presidente de la ACFE, advierte que la accesibilidad de la IA generativa podría incrementar el riesgo de fraude digital. Además, menciona que “tres de cada cinco organizaciones prevén aumentar sus presupuestos de tecnología antifraude en los próximos dos años”. La inversión en herramientas antifraude será decisiva en la carrera contra las entidades criminales.
“El interés explosivo en las técnicas de analítica avanzada junto con tasas de adopción mucho más modesta demuestra las complejidades de escalar el ciclo de vida de la IA y la analítica”, comentó Stu Bradley, Vicepresidente Senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento de SAS.
Subraya la importancia de seleccionar un socio tecnológico adecuado y señala que “la IA y el machine learning no son aplicaciones simples, plug-and-play. Sin embargo, sus beneficios pueden aprovecharse más fácilmente desplegando soluciones modularizadas en todo el espectro de la gestión de riesgos en una única plataforma impulsada por IA. Ese es el enfoque de SAS con SAS Viya, nativa de la nube y agnóstica del lenguaje.”
El complemento de reporte de benchmarking del tablero de datos en línea SAS, permite a los usuarios analizar los datos según la región, tamaño de la empresa e industria. Los encuestados provienen de 23 sectores diferentes, con un enfoque en banca, servicios financieros y el sector público.
Los expertos de ACFE también señalan que la adopción de herramientas antifraude puede verse afectada por limitaciones presupuestarias, calidad de datos y falta de habilidades. Enfatizan la necesidad de comprender los beneficios de integrar estas tecnologías en las estrategias empresariales.
“El uso de IA generativa en iniciativas antifraude podría jugar un rol crucial en la identificación de anomalías y tendencias en grandes conjuntos de datos, reduciendo la preocupación por los recursos”, menciona Bradley.
Además, es vital asegurar que la IA y ML se apliquen de acuerdo con las directrices correctas para minimizar errores y sesgos.
“La IA generativa ha avanzado significativamente en los últimos años, y no sorprende que las organizaciones la estén incorporando a sus iniciativas antifraude”, afirma Mason Wilder, director de Investigación de la ACFE. Resalta la importancia de avanzar en la comprensión de los beneficios de estas tecnologías, especialmente en el ámbito empresarial.