Por
Carlos Eduardo Vanegas Lotero
CEO Riesgos&Oportunidades
Estamos ante nuevos retos y la lucha contra la corrupción es uno de los compromisos más apreciados por los grupos de interés.
El fraude puede tomar muchas formas, no solo está vinculado a lo financiero, o la malversación de fondos, también puede evidenciarse en el robo de identidad, el uso inapropiado de datos e información y otros actos de la muy galopante corrupción
El fraude puede tener un impacto económico directo considerable, generando perdidas que pueden ir entre el 0.8% y el 3% de los ingresos de una empresa.
Cuando una empresa es víctima de fraude, puede perder credibilidad y confianza de sus grupos de interés, afectando la moral de los empleados y la percepción pública de la empresa.
Este es un daño grave para la reputación, que afecta directamente las relaciones comerciales a largo plazo, pueden causar un efecto dominó y es difícil de reparar. Llevando a una pérdida de ingresos y participación de mercado, que pueden ser devastadoras, especialmente para las pequeñas y medianas empresas que a menudo no tienen los recursos para recuperarse de este tipo de eventos.
Estas razones subrayan la importancia de implementar medidas efectivas de prevención y detección de fraude para proteger la integridad y la sostenibilidad de las empresas.
¿Cómo la inteligencia artificial ayuda a prevenir el fraude?
La inteligencia artificial está cambiando la forma en como detectamos el fraude.
El procesamiento del lenguaje natural permite a la IA analizar comunicaciones para detectar el conjunto de señales de fraude:
Indicios que evidencian presión, que puede venir de problemas financieros personales o metas inalcanzables.
La oportunidad que surge cuando hay debilidades en los controles internos.
La racionalización que aparece cuando el empleado está convencido que su acción es justificable.
La IA segmenta el triángulo del fraude, asigna probabilidades, analizando la presión, la oportunidad y la racionalización, para capturar información relevante, usando algoritmos avanzados para analizar datos, apoyándose en una librería de más de 90,000 expresiones relacionadas.
Al poder analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, con algoritmos de aprendizaje automático que se adaptan a nuevos tipos de modalidades y eventos; la aplicación de las nuevas tecnologías facilita la detección temprana de fraude y permite a las empresas tomar decisiones, minimizando el riesgo de acusaciones injustas motivadas en falsos positivos.
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