IA en la detección de fraudes financieros y empresariales

La IA en detección de fraudes se está incorporando de forma creciente en las empresas. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real le permite identificar patrones sospechosos y reducir riesgos. Veamos cómo la IA previene fraudes y cómo aggity ayuda a su implementación.

Descubre cómo la IA ayuda a detectar fraudes en finanzas y empresas mediante análisis de datos y patrones.

La IA en detección de fraudes está ganando cada vez mayor protagonismo entre empresas de diferentes sectores, aunque son el bancario, el asegurador o el de auditorías los que más están apostando por su incorporación.

Estamos inmersos en un contexto en el que el asentamiento del comercio electrónico, el uso de la banca online o el crecimiento de la automatización ha provocado que las organizaciones tengan que adoptar soluciones tecnológicas capaces de anticiparse, detectar y neutralizar todo tipo de amenazas. Y, a ser posible, deben realizarse en tiempo real.

En este contexto, la IA contra fraudes financieros o el análisis de fraudes con Machine Learning se están consolidando como herramientas indispensables en la protección contra fraudes digitales gracias a su capacidad para analizar ingentes volúmenes, aprender de cada intento de fraude y adaptarse a las tácticas cambiantes y cada vez más sofisticadas de los ciberdelincuentes.

¿Cómo funciona la IA en la detección de fraudes?

Para su funcionamiento, la IA en detección de fraudes utiliza algoritmos avanzados que se encargan de analizar transacciones y datos de manera continua, buscando patrones y anomalías que escapan a la supervisión humana o a los tradicionales sistemas de protección que están basados en reglas simples.

Gracias al aprendizaje automático, los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos históricos en los que se etiquetan ejemplos de operaciones legítimas y fraudulentas. De este modo, la IA puede aprender a reconocer las características distintivas de cada tipo de fraude, como movimientos financieros inusuales, transferencias repetitivas, cambios bruscos en los hábitos de consumo o inconsistencias en la información proporcionada por los usuarios.

Evidentemente, como en cualquier proceso en el que esté implicada la Inteligencia Artificial, para que la seguridad financiera con IA sea exitosa requiere no sólo de una gran cantidad de datos, sino que éstos sean de calidad ya que el rendimiento del modelo de IA depende de la riqueza de la información con la que se entrena. Así que, antes de que los algoritmos de detección de fraudes empiecen a trabajar, es necesario aplicar técnicas de limpieza de datos que eliminen inconsistencias, valores atípicos y errores, para que la IA en detección de fraudes aprenda de información precisa y relevante.

Una vez que los datos están limpios es el momento de que los algoritmos de análisis de fraudes con Machine Learning comiencen a entrenarse y aprendan a diferenciar entre transacciones normales y fraudulentas. Estos algoritmos no solo se centran en la monitorización de transacciones con IA, sino que también son capaces de analizar datos no estructurados de e-mails o de notas de texto para buscar palabras clave o frases que sugieran actividad fraudulenta. Gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA comprender el contexto y el sentimiento detrás de estas comunicaciones, fortaleciendo la capacidad de detección.

A partir de aquí se puede llevar la IA en detección de fraudes a un entorno de producción, donde monitoriza transacciones en tiempo real. Cada nueva transacción alimenta al modelo, que la analiza y le asigna una puntuación de riesgo. Si la puntuación excede un umbral predefinido, la transacción se marca para una revisión manual por parte de un analista que podrá validar o rechazar la operación.

Beneficios de la IA en prevención de fraudes

Como puede adivinarse, la IA está jugando un papel fundamental sobre todo en lo que respecta a la prevención de fraudes en bancos o en las compañías de seguros. Y es que, la reducción de riesgos con IA repercute directamente en el negocio al reducir el número de indemnizaciones que se les tiene que abonar a los clientes y mejorar la reputación de la marca.

Las ventajas de emplear la IA en ciberseguridad financiera son numerosas, aunque quizá la más importantes es la que tiene que ver con la detección temprana de actividades sospechosas. Esta capacidad de analizar transacciones en tiempo real y detener posibles actividades sospechosas permite a las organizaciones actuar antes de que el fraude se materialice, minimizando el impacto financiero.

La IA en detección de fraudes permite reconocer desviaciones sutiles de los patrones normales como cambios inusuales en los hábitos de gasto de un cliente, transacciones en ubicaciones geográficas poco comunes o la repetición de pequeñas operaciones que, individualmente, no activarían alertas, pero que en conjunto forman un patrón de ataque.

Esta detección temprana se traduce en un beneficio añadido como es el de la reducción de pérdidas económicas. Con el uso de IA en detección de fraudes, las empresas dejan de tener aquellos costes que se asocian a transacciones fraudulentas, como los reembolsos, las devoluciones de cargos o los gastos administrativos. Además de estas pérdidas directas por fraude, también desaparecen otros costes menos visibles como la pérdida de reputación o la disminución de la confianza del cliente en la empresa.

Finalmente, la seguridad financiera con IA se ve plenamente reforzada. Al proporcionar una defensa más sofisticada, la IA fortalece la seguridad de las plataformas de pago, las cuentas de los clientes y los sistemas internos de las empresas. La seguridad de los datos y las transacciones es una de las principales preocupaciones de los clientes, por lo que la IA ayuda a reforzar el compromiso de las organizaciones en materia de seguridad.

Casos de uso

La aplicación de la IA en detección de fraudes abarca una amplia variedad de sectores, pero es en la banca, en las aseguradoras y en las auditorías empresariales donde esta tecnología está avanzando de forma importante.

En el sector bancario, el uso de la Inteligencia Artificial empieza a ser una herramienta indispensable para detectar fraudes con tarjetas de crédito, fraudes bancarios además de garantizar el cumplimiento de normativas contra el blanqueo de capitales (AML). Esto es posible porque los sistemas de IA del sector financiero son capaces de monitorizar miles de millones de transacciones diariamente, analizando patrones de gasto, ubicaciones geográficas, tipos de comercios y frecuencia de las operaciones.

En lo que respecta al sector asegurador, la IA en detección de fraudes puede abordar de manera eficiente complejidades como el fraude en reclamaciones o detectar declaraciones falsas en las solicitudes de pólizas.

Los intentos de fraude en el sector de los seguros son moneda corriente. Así, las empresas que lo conforman se encuentran habitualmente reclamaciones exageradas por accidentes de tráfico hasta reclamaciones fraudulentas por daños a la propiedad o lesiones personales inexistentes.

Todas estas vicisitudes pueden ser resueltas por la IA gracias a su capacidad para analizar una ingente cantidad de historiales de reclamaciones, informes médicos, datos de vehículos, imágenes y testimonios. Con toda esa información, la Inteligencia Artificial puede identificar inconsistencias, patrones de comportamiento sospechosos o correlaciones inusuales que sugieran fraude. Por ejemplo, si un asegurado presenta múltiples reclamaciones por el mismo tipo de incidente en diferentes vehículos o en un corto periodo de tiempo, la IA puede señalar estas coincidencias.

Finalmente, el uso de la IA en auditorías empresariales permite detectar irregularidades financieras, manipulación de estados financieros y fraude interno, que pueden incluir malversación de fondos, robo de activos o desvío de beneficios.

La gran ventaja que proporciona la Inteligencia Artificial en las empresas de este sector es que tradicionalmente, las auditorías se realizan a través de procesos manuales, lo que deja espacio para que el fraude pase desapercibido. La IA, en cambio, puede analizar el 100% de las transacciones de una empresa, de tal forma que es capaz de identificar anomalías, discrepancias en los registros contables, patrones de gastos inusuales de empleados o proveedores, y relaciones atípicas entre cuentas.

Cómo implementar IA en la lucha contra fraudes

Como cada vez que se implementa cualquier tipo de tecnología en los procesos empresariales, para incorporar la IA en detección de fraudes se necesita desarrollar una estrategia integral que combine tecnología, procesos y talento humano.

La clave del éxito radicar en ser consciente de que no basta con incorporar un software, es necesario que la IA se integre en la cultura y los procesos existentes de la organización, adaptándose a las particularidades del sector y al tipo de fraude que se quiera combatir. Por eso, el primer paso para una correcta implementación es definir los objetivos que se quieren conseguir. Por eso, es importante definir qué tipos de fraude se desean combatir, qué datos están disponibles y qué resultados se esperan lograr. Esto implica una evaluación exhaustiva de los puntos débiles que tiene la compañía en los sistemas de detección de fraude, la identificación de los mayores riesgos y la determinación de las métricas de éxito.

Es igualmente muy importante recopilar datos de alta calidad. La regla básica que hay que seguir es que la IA contra fraudes financieros es tan buena como los datos con los que se alimenta. Por este motivo conviene integrar datos procedentes de diversas fuentes dentro de la organización (sistemas de transacciones, CRM, registros de clientes, etc.) y, en algunos casos, de fuentes externas.

Pero ¿qué herramientas son las más útiles para hacer realidad una reducción de riesgos con IA? Por regla general, debe haber una combinación de soluciones. Esto puede incluir plataformas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) que permiten construir, entrenar y desplegar modelos de IA. 

Algunas empresas optan también por soluciones de proveedores especializados en detección de fraude con IA, que ofrecen sistemas preconfigurados y modelos entrenados con vastas bases de datos de fraude. En cualquier caso, es esencial que estas herramientas permitan la ingesta de datos en tiempo real, la escalabilidad para manejar grandes volúmenes de transacciones y la capacidad de integrarse con los sistemas operativos existentes de la empresa.

Aggity, partner en IA para seguridad financiera

Confiar en un partner especializado es fundamental para implementar la IA en detección de fraudes. En este sentido, en aggity somos el partner idóneo para implementar la IA en detección de fraudes gracias a nuestra profunda experiencia y a la amplia gama de soluciones con las que contamos.
Además, en aggity acompañamos a nuestros clientes durante todo el proceso de implantación, desde la definición de objetivos hasta el diseño de hojas de ruta escalables. Con ello garantizamos la integración efectiva de la IA con los sistemas existentes y la obtención de retornos de inversión rápidos y medibles.