Herramientas de IA podrían revertir la incidencia de fraudes financieros en Latinoamérica

En 2025, los fraudes financieros superarán los 400 millones de dólares en cada país de Latinoamérica, si es que no se toman medidas de mitigación al respecto. El uso de herramientas de IA podría ser la solución no solo para su detección y prevención en caso de incidencia, sino para la identificación de patrones y anomalías propias del fraude. En la región, Brasil, México y Argentina lideran el ranking de fraudes financieros y en Chile esta práctica se replica mediante técnicas como el phishing, ciberdelito en aumento en los últimos años y que afecta tanto a individuos como a empresas.

En el contexto actual de creciente digitalización financiera, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta crucial en la lucha contra los fraudes financieros. Rodrigo Montes, Manager de Gestión TI de Ceptinel, empresa chilena con presencia en Chile, Perú, Colombia, México y Panamá, que figura en el séptimo lugar en el ranking nacional de insurtech, asegura que: "En 2025, los fraudes financieros alcanzarán cerca de 400 millones de dólares en cada país de Latinoamérica".

En cuanto a los países desde donde provienen estas prácticas, a menudo se originan en lugares con menores regulaciones y controles cibernéticos. Según estudios, Brasil lidera en fraudes cibernéticos en la región, seguido por México y Argentina, mientras que en Chile este ciberdelito se replica mediante técnicas como el phishing, que ha visto un aumento considerable en los últimos años, afectando tanto a individuos como a empresas.

El uso de herramientas de inteligencia artificial para la detección de fraudes se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones y anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales para aprender y mejorar continuamente en la identificación de comportamientos sospechosos. "Funcionan monitoreando transacciones en tiempo real, analizando históricos de datos, y comparando con modelos predefinidos para detectar desviaciones que puedan ser indicativas de fraude", explica Montes.

Lo cierto es que la implementación de IA en la prevención de fraudes también plantea desafíos éticos, como la protección de la privacidad de los datos y la mitigación de sesgos algorítmicos. Para el especialista, es crucial asegurar la transparencia, la rendición de cuentas y mantener la supervisión humana para equilibrar eficiencia y ética en la detección de fraudes.

Aquellas compañías líderes en la implementación de modelos avanzados de machine learning y monitoreo en tiempo real, seguramente podrán reducir esta amenazante cifra de incidencia y costos asociados al fraude financiero.

"Con un enfoque centrado en la inteligencia artificial, es necesario no solo detectar patrones y comportamientos anómalos, sino también ofrecer soluciones que permiten respuestas inmediatas y eficaces ante cualquier actividad sospechosa. Solo esta metodología logrará blindar a las compañías para mantener la integridad de sus operaciones financieras mientras cumplen con las normativas regulatorias pertinentes", sostiene Montes.

Si bien las PyMES no están exentas de este tipo de riesgos y la inversión de tecnologías protectoras es postergado, Montes asegura que el costo de no implementar estas tecnologías puede ser aún mayor debido a las pérdidas potenciales por fraudes. Las PyMES que no invierten en estas tecnologías pueden quedar más expuestas a los fraudes debido a su menor capacidad de detección y prevención a una amplia modalidad de fraudes, entre ellos: en transacciones online, en seguros, en préstamos y a través de tarjetas de crédito.

En cuanto a la normativa, "La Ley de IA en Chile fortalece aspectos como la protección de datos personales, la transparencia en el uso de algoritmos, y la responsabilidad de las empresas en la implementación de medidas de seguridad cibernética. También podría establecer estándares para la identificación y prevención de fraudes, así como la colaboración entre entidades gubernamentales y privadas para combatir delitos económicos en la red", sostiene el Manager de Gestión TI de Ceptinel.

El especialista señala que aún existen aspectos éticos por discutir, acerca del uso de tecnologías de IA en cuanto a la vulneración de ciertos derechos, como son la privacidad de los datos personales, la equidad y la no discriminación, la transparencia y la explicabilidad de los algoritmos; no obstante sí pueden asegurar otros aspectos como la detección y prevención de actividades fraudulentas, la protección de los datos y activos de las empresas, y mejorar la eficiencia y la precisión en la detección de fraudes.

Montes concluye señalando que postergar la adopción de estas tecnologías, supone un riesgo en cuanto a la protección de la reputación de las marcas. "La detección de fraudes puede afectar negativamente la confianza de los clientes en la marca, un indicador que deriva de la percepción de inseguridad de los clientes, resultando en la pérdida de confianza y lealtad, atributos muy difíciles de recuperar en un ambiente altamente digitalizado. A mi parecer, las compañías deben implementar medidas de seguridad robustas tras una vulneración de este tipo, comunicar transparentemente el plan de acción a sus clientes y a sus competidores, ofrecer compensaciones y mejoras en la experiencia del cliente, y esforzarse en restaurar la confianza mediante medidas paliativas de seguridad e integridad", concluye.