IA generativa como herramienta en la lucha antifraude

Ciudad de México, 19-02-2024 |

La inteligencia artificial y machine learning son herramientas importantes para la prevención y combate de fraudes digitales

La IA generativa ha permeado en toda clase de sectores e industria, la lucha contra el fraude digitalno es la excepción. El estudio de tecnología antifraude de la Association Certified Fraud Examiner (ACFE) al que NotiPress tuvo acceso, señala que 85% de los profesionales en la lucha contra el fraude prevén añadir esta tecnología en los próximos años. Si bien, esto refleja el interés en cuanto a la adopción de IA y Machine Learning (ML) para combatir el fraude, su adopción se ha visto frenada por diversos factores.

Siguiendo el estudio de ACFE, 18% de los profesionales en este ámbito utiliza IA y ML entre sus herramientas para combatir el fraude. Mientras, un 32% prevé adoptar estas en los próximos dos años, con lo cual se triplicaría el desarrolló de programas antifraude, impulsado por dichas tecnologías. Sin embargo, la adopción de estas va por detrás de las expectativas, pues la adopción de IA y ML para la detección de fraude ha crecido solo un 5% desde 2019. Siendo que los estudio de tasas de adopción anticipadas, estiman un crecimiento del 25% en 2019 y del 26% en 2022.

Pese al estancamiento en el crecimiento de adopción de muchas técnicas de análisis, la aplicación de biometría y robótica en programas antifraude ha incrementado de forma constante. Así, el uso de biometría física registró 14% de crecimiento en 2019 y de 40% en 2022, mientras 20% de los expertos en el área informó haber utilizado robótica y automatización de procesos en 2022, comparado con el 9% reportado en 2019. A su vez, se identificael uso de estas tecnologías es más recurrente en los servicios bancarios y financieros.

John Gill, presidente de la ACFE, asegura,la accesibilidad de herramientas de IA generativa puede duplicar el riesgo de fraude en el mundo digital. Por lo que, distingue, "tres de cada cinco organizaciones prevén aumentar sus presupuestos de tecnología antifraude en los próximos dos años". A su vez, la forma en que las empresas inviertan en herramientas de combate contra el fraude, determinará quién se adelantará entre la lucha contra las empresas criminales, señala.

"El interés explosivo en lastécnicas 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", dijo Stu Bradley, Vicepresidente Senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento de SAS. También destaca la importancia de elegir el socio tecnológico adecuado, así menciona, "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."

De este modo, los ejecutivos resaltan, el complemento de reporte de benchmarking del tablero de datos en línea SAS, permite a los usuarios analizar los datos por región, tamaño de la empresa e industria. Los encuestados trabajan en 23 sectores, sobre todo en banca y servicios financieros y en el sector público (con un 22% de los encuestados cada uno). Así como en servicios profesionales (13%), seguros (5%), salud (4%), manufactura (4%), tecnología (4%) y educación (4%), entre otros. Sus organizaciones empresariales abarcan todo el mundo y su tamaño oscila entre menos de 100 empleados y más de los 10 mil.

A su vez, los expertos de ACFE alertan, la adopción de herramientas antifraude puede verse afectado por las restricciones presupuestarias, calidad de datos y carencia de competencias. De modo que, argumentan, las organizaciones deben analizar los beneficios de integrar esta clase de tecnología. "El uso de IA generativa en iniciativas antifraude podría desempeñar un papel importante en la identificación de anomalías, tendencias e indicios en grandes volúmenes de datos con una mínima preocupación por los recursos", expresa Bradley.

Aunado a ello, asevera las organizaciones deben asegurarse deaplicar la IA y ML en las directrices adecuadas para minimizar los errores y sesgos en su implementación."La IA generativa ha hecho grandes avances en estos últimos años, por lo que no es de extrañar que las organizaciones la estén incorporando a sus iniciativas antifraude", indica el director de Investigación de la ACFE, Mason Wilder. Con ello, expone la relevancia de avanzar en el entendimiento de los beneficios de utilizar estas tecnologías, especialmente en el rubro empresarial.