La Inteligencia Artificial Generativa ha cautivado la imaginación del público, y su poder y promesa parecen estar a punto de afectar a todas las facetas de la sociedad. No es de extrañar, por tanto, que el 83% de los profesionales de la lucha contra el fraude prevean añadir esta tecnología a su arsenal antifraude en los próximos dos años, según el último estudio sobre tecnología antifraude realizado por la Association of Certified Fraud Examiners, ACFE, y SAS.

El reporte 2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report es la tercera entrega de un estudio de investigación global iniciado por la ACFE y SAS en 2019. Esta última edición refleja las percepciones de casi 1200 miembros de la ACFE encuestados a finales de 2023. Los datos de la encuesta revelan tendencias clave en la evolución de la lucha contra el fraude desde 2019. Entre ellas:

• El interés por la inteligencia artificial (IA) y la tecnología de machine learning (ML) es mayor que nunca. Casi 1 de cada 5 profesionales de este ámbito (18%) cuenta actualmente con IA/ML entre sus herramientas para combatir el fraude. Otro 32% prevé adoptar estas tecnologías en los próximos dos años, un máximo desde el inicio del estudio de ACFE y SAS. A este ritmo, el uso de IA/ML en programas antifraude casi se triplicará a finales del próximo año.
• La adopción de la IA y el ML va siempre por detrás de las expectativas. A pesar del ferviente interés, la adopción de IA y ML para la prevención y detección del fraude ha crecido solo un 5% desde 2019. Esa cifra está muy por debajo de las tasas de adopción anticipadas reveladas en los estudios de 2019 y 2022 de ACFE y SAS (25% y 26%, respectivamente).
• Mientras que el uso de muchas técnicas de análisis de datos se ha estancado, la aplicación de la biometría y la robótica en los programas antifraude ha aumentado constantemente. El uso de la biometría física ha subido un 14 % desde 2019, y ahora es citado por el 40 % de los encuestados. Uno de cada 5 encuestados (20%) informó haber utilizado la robótica, incluida la automatización robótica de procesos, frente al 9% en 2019. El uso de estas tecnologías es notablemente más alto en los servicios bancarios y financieros, con la mitad (51%) utilizando biometría física y un tercio (33%) utilizando robótica.

“La accesibilidad de las herramientas de IA generativa las convierte en increíblemente peligrosas en las manos equivocadas”, afirmó John Gill, presidente de la ACFE. “Tres de cada cinco organizaciones prevén aumentar sus presupuestos de tecnología antifraude en los próximos dos años. La forma en que inviertan estos fondos determinará quién tomará la delantera en lo que se ha convertido en una carrera armamentística tecnológica con las empresas criminales. Es una batalla cuesta arriba si tenemos en cuenta que, a diferencia de los defraudadores, las organizaciones se enfrentan al reto añadido de tener que utilizar estas tecnologías de forma ética.”

Por su parte, Stu Bradley, Vicepresidente Senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento de SAS, agregó: “El interés explosivo en las técnicas de analítica avanzada junto con tasas de adopción mucho más modestas demuestra las complejidades de escalar el ciclo de vida de la IA y la analítica. También destaca la importancia de elegir el socio tecnológico adecuado. 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.”

Explore las tendencias por industria, geografía y más

Como complemento al reporte de benchmarking, el tablero de datos en línea de SAS permite a los usuarios analizar los datos de la encuesta por industria, región geográfica y tamaño de la empresa.

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), pero también 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.

El futuro de la IA Generativa: ¿boom o quiebra?

¿Se disparará el uso de la IA generativa en los programas antifraude en línea con la apasionada intención de los encuestados? ¿O los retos del mundo real, como las restricciones presupuestarias, la calidad de los datos y las carencias de competencias, frenarán su previsible ascenso? Sólo el tiempo lo dirá, pero las organizaciones no pueden ser demasiado cautelosas a la hora de adoptar IA generativa y otras tecnologías de IA. La innovación responsable requiere que las organizaciones no sólo se pregunten “¿podríamos?”, sino también “¿deberíamos?”

“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”, dijo uno de los encuestados. “Sin embargo, la organización tendrá que asegurarse de que se aplican las directrices adecuadas para minimizar los errores y los sesgos”.

“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”, dijo el director de Investigación de la ACFE, Mason Wilder. “Como sociedad, todavía estamos aprendiendo todas las ventajas y desventajas de usar la tecnología, pero más organizaciones están empezando a dar ese primer paso. Será interesante ver lo rápido que se produce la adopción, dentro y fuera del lugar de trabajo, además de que la tecnología siga avanzando con el tiempo”, finalizó.