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La IA facilita el análisis masivo de transacciones, evitando fraudes de forma más rápida.
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Aunque el fraude siempre ha existido, la digitalización lo ha llevado a niveles más sofisticados.
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Según la CONDUSEF, las quejas por fraudes cibernéticos aumentaron más de 20% en 2023 respecto a 2022.
La inteligencia artificial generativa es un tipo de IA que, en lugar de simplemente analizar patrones preexistentes, es capaz de generar nuevos datos, respuestas o incluso escenarios que no están basados únicamente en la información previamente almacenada. Esto la convierte en una herramienta poderosa para combatir el fraude, ya que permite a las empresas anticipar tácticas fraudulentas inéditas y simular posibles escenarios de riesgo.
En México, donde el fraude financiero ha costado miles de millones de pesos al año, la adopción de esta tecnología puede representar un cambio fundamental. A diferencia de los sistemas tradicionales de detección de fraude, que dependen en gran medida de patrones de comportamiento predefinidos, la IA generativa puede identificar anomalías en tiempo real y adaptarse a nuevas tácticas de fraude tan rápido como estas evolucionen.
Los fraudes son una realidad que enfrentan los negocios de forma permanente. Y a medida que se democratiza el acceso y uso de la inteligencia artificial para maximizar las oportunidades, también crecen las amenazas por el uso de esta tecnología. De acuerdo con la Comisión Nacional para la Protección y Defensa de los Usuarios de Servicios Financieros (Condusef) en nuestro país, señala que al cierre de 2023 las quejas por fraudes cibernéticos aumentaron más de 20% respecto del mismo periodo de 2022 y con base en las tendencias presentadas, se estima que para 2024 se presente un incremento equivalente.
De acuerdo con Nubiral, compañía de tecnología especializada en innovación y transformación digital empresarial, es responsabilidad de las empresas establecer sistemas y controles para prevenir y detectar fraudes, errores y debilidades de los controles internos. De ahí la importancia de contar con tecnología que haga posible el análisis de datos, la detección de patrones anómalos y las predicciones para una mejor toma de decisiones. Todas estas, capacidades que se potencian gracias al uso de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
“Aunque la falsificación y las estafas han existido desde mucho tiempo antes de que las computadoras se inventaran, la era digital ha llevado al fraude a un nuevo nivel de sofisticación”, señaló Javier Minhondo, Business Solutions Architect de Nubiral. “Por eso resulta indispensable que tanto empresas como personas, impulsen la cultura de prevención y detección oportuna para anticipar y mitigar los riesgos de sufrir un fraude”, afirmó.
Los especialistas de Nubiral, señalan que el fraude, en sus múltiples formas, es uno de los grandes enemigos del sistema financiero, ya que ocasiona la pérdida de miles de millones de dólares anuales y además, otros riesgos asociados para los bancos, como son: la pérdida de la confianza por parte de los clientes y la pérdida reputacional en los mercados.
En el caso de México, de acuerdo con la información recabada a partir de las reclamaciones con impacto económico dada a conocer por la Condusef, dentro de los tipos de fraude cibernético cometido, destacan: el comercio por internet, la banca móvil, las operaciones por internet para personas físicas, las operaciones por internet para personas morales y los pagos por celular.
Con base en la experiencia y casos de uso, Nubiral recomienda el uso de soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para impulsar, mejorar y optimizar las estrategias de detección de fraude, debido a los beneficios que ofrece, los cuales son:
Mayor productividad: Gracias al uso de LLM (Large Language Models), se acelera la investigación de los casos sospechosos. Se pueden usar las capacidades generativas de los modelos para crear compendios de información del cliente y de las transacciones para que el trabajo de recopilación y revisión de información por parte de los analistas sea más rápido.
Simplicidad por uso de lenguaje natural: En la etapa de resolución del problema, las herramientas LLM tienen la capacidad de generar un reporte rápidamente y en un lenguaje claro y amigable para el receptor. Se pueden generar resúmenes simples con toda la información necesaria, facilitando así la tarea de los analistas.
Mayor eficiencia: Las interfaces de lenguaje natural habilitan a las personas que están interviniendo en el proceso a despejar dudas o a solicitar informes, borradores o resúmenes personalizados según la necesidad en cada caso.
Capacidad de escalado: La GenAI enriquece los procesos para facilitar el análisis y evitar transacciones potencialmente fraudulentas. Como consecuencia, incrementa la capacidad de escalado para revisar un número mayor de casos.
Mejor experiencia del cliente final: Al resolver dudas de manera rápida, disminuye de manera notable el número de “falsos positivos”, que afectan al cliente final y se dispone de interfaces para generar interacciones más sencillas, intuitivas y amigables.
Aunque el fraude es frecuente en organizaciones de todos los tamaños, en todos los sectores y lugares, las investigaciones muestran que ciertas empresas están expuestas a mayores niveles de riesgo de fraude que otras, como los bancos, las empresas de servicios monetarios, las empresas de transferencia de dinero y las empresas manufactureras. Es por ello que el entorno de control y las soluciones, deben ajustarse al grado de exposición que cada organización presenta y adoptar herramientas tecnológicas que disminuyan su nivel de riesgo.
