Las pérdidas por fraude siguen creciendo, y los métodos tradicionales ya no son suficientes. La IA permite a las organizaciones detectar amenazas en tiempo real, tomar decisiones basadas en datos y proteger su rentabilidad.
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Aproximadamente dos tercios del fraude empresarial pasan desapercibidos. Esta estadística pone en tela de juicio una idea que la mayoría de las empresas creen: que tienen el fraude bajo control. Entonces, ¿a qué se debe esta desconexión?
Para empezar, los defraudadores están encontrando nuevas formas de aprovecharse de las empresas más rápidamente de lo que han evolucionado los métodos de detección tradicionales. Están aprovechando las lagunas en la revisión manual, los sistemas basados en reglas y los controles anticuados, entre otras áreas. En conjunto, estas lagunas son suficientes para costar a una empresa media alrededor del 5% de sus ingresos anuales.
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Resolver este problema podría requerir un cambio en la forma en que su empresa concibe la prevención del fraude. En lugar de reaccionar cuando el daño ya está hecho, puede ser el momento de aprovechar la IA para encontrar y detener casos de fraude de forma proactiva.
Por qué los métodos tradicionales de detección del fraude se quedan cortos
limitaciones fundamentales. En primer lugar, tienden a basarse en un sistema de detección rezagado. Esto significa revisiones manuales o auditorías periódicas, que no detectan el fraude hasta que ya se ha producido.
En segundo lugar, los métodos tradicionales utilizan un razonamiento basado en reglas, que puede ser fácilmente explotado. Por ejemplo, una empresa podría marcar sólo los pagos por encima de un determinado umbral. Si un estafador lo sabe, podría evitar fácilmente la detección simplemente manteniéndose por debajo del umbral que activaría una alerta.
Por último, muchas empresas tienen datos aislados. Carecen de visibilidad en tiempo real de facturas, pagos y datos de proveedores, lo que hace posible el fraude. Cuando los datos están aislados, se tarda más en conectar los puntos e identificar patrones sospechosos.
Cómo la IA transforma la detección del fraude en tiempo real
La inteligencia artificial ofrece la vía más directa y rentable para abordar los problemas de la detección tradicional del fraude. Analiza continuamente las transacciones a medida que se producen en tiempo real, emitiendo alertas más rápidamente para detener el fraude en el momento en que comienza.
Algunas de las innovaciones más importantes que la IA aporta a la prevención del fraude son:
- Detección de anomalías: Identificación de comportamientos de pago inusuales y desviaciones a medida que se producen, frenando el riesgo de detección retardada.
- Puntuación de riesgos en tiempo real: Asigna automáticamente puntuaciones de riesgo a las transacciones para ayudar a los equipos a priorizar las amenazas más urgentes.
- Análisis del comportamiento: Profundiza en los datos para detectar patrones sutiles de fraude basados en cómo interactúa un proveedor con su empresa a lo largo del tiempo.
Estas herramientas facilitan considerablemente a las empresas la detección e intervención en caso de fraude antes de que se produzca. Sin ellas, es posible que el mismo fraude no se detecte hasta después de que el dinero ya se haya perdido.
El fraude ya no es algo ante lo que las empresas puedan permitirse reaccionar después de, con la sofisticación en evolución de los correos electrónicos de phishing y la suplantación de identidad, no hay suficiente formación que nadie pueda dar a su personal hoy en día. Debemos ser proactivos en la prevención frente a la reacción al fraude. No hay director general o director financiero con el que hable hoy que no haya tenido un roce con el fraude en su propia empresa o que conozca a alguien cercano que lo haya tenido. Ese dinero nunca es recuperable, así que la prevención es la única cura.
Al pasar de una prevención del fraude reactiva a una proactiva, las empresas pueden proteger sus resultados, reducir la carga de trabajo manual y mantenerse un paso por delante de quienes buscan explotar las vulnerabilidades de sus sistemas de cuentas por pagar.
Un ejemplo: Detección de fraudes en cuentas por pagar basada en IA
Las cuentas por pagar son una de las áreas más propensas al fraude en las empresas. Es un objetivo principal para las estafas de facturas, proveedores y pagos, entre otros. Por eso, cada vez más empresas utilizan soluciones basadas en IA como YoozProtect.
Estas tecnologías aprovechan la IA para encontrar y detectar fraudes en las cuentas por pagar con una intervención humana mínima. Ayudan a las empresas a combatir el fraude en tiempo real:
- Analizar los metadatos de las facturas para detectar alteraciones sutiles (por ejemplo, cambios en el tipo de letra, los datos bancarios o las condiciones de pago).
- Aplicando modelos de IA, Machine Learning y Deep Learning para identificar comportamientos de proveedores de alto riesgo antes de procesar los pagos.
- Aprovechar el análisis estadístico del fraude, como las puntuaciones Z, para señalar las facturas que se desvían de los patrones esperados.
Este nivel de prevención del fraude va mucho más allá de las estrategias tradicionales, como el razonamiento basado en reglas y la detección retardada. También ayuda a eliminar los silos de datos, de modo que siempre se obtiene la información completa sobre el riesgo de fraude en las cuentas por pagar.
Argumentos económicos a favor de la IA en la detección del fraude
Las herramientas de detección del fraude basadas en IA son una inversión que puede reportar dividendos en los próximos años. Automatizan la prevención del fraude, lo que reduce la carga de trabajo manual de los equipos financieros. Esto significa más horas al día para aportar valor a la empresa de otras formas.
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Estas herramientas también ayudan a las empresas a cumplir los requisitos de conformidad sin las ineficiencias de las auditorías manuales. Por ejemplo, las soluciones basadas en IA pueden decirle si cumple la normativa en unos minutos, mientras que un equipo de humanos puede tardar días en revisar los mismos datos.
En última instancia, las empresas pierden millones de dólares por fraude cada año. La detección basada en IA reduce drásticamente este riesgo en su negocio. Solo por eso, a menudo merece la pena priorizar la inversión en esta tecnología.
Reflexiones finales: Pasar de la prevención reactiva del fraude a la proactiva
Las herramientas de detección de fraudes basadas en IA permiten a las empresas adoptar posturas más proactivas contra el fraude. Ayudan a los equipos de TI, finanzas y de toda la empresa a detectar y detener el fraude antes de que pueda perjudicar a los resultados de la empresa, un beneficio potencialmente millonario.
Las empresas que invierten en herramientas de detección de fraude basadas en IA, obtienen una ventaja competitiva, reducen el riesgo, aumentan la eficiencia y protegen la integridad financiera de un plumazo.
Pasar de una prevención del fraude reactiva a una proactiva requiere dinero y voluntad de adaptación. Pero el proceso debería amortizarse, tanto por el dinero que se ahorra del fraude como por el tiempo extra que abre en las agendas de sus empleados.
