Por: José Mutis O., Country Manager SAS Colombia & Ecuador
El fraude empresarial y el lavado de activos se han convertido en una verdadera pandemia para las empresas en el último tiempo. Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), en América Latina se pierden entre 2% y 5% del PIB anual por fraudes empresariales y lavado de activos. Esto equivale a entre US$100 mil millones y US$250 mil millones cada año. Según otras fuentes hablamos por lo menos del 1% de las utilidades que registran todas las empresas en la región en un año.
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Los fraudes empresariales y el lavado de activos tienen un impacto negativo en la economía de América Latina, ya que reducen la inversión, el empleo y el crecimiento económico. También pueden contribuir a la corrupción y a la desigualdad. A nivel empresarial, estos fenómenos generalmente conlleva un desangre económico y la afectación de su reputación corporativa, a veces hasta su cierre o su afectación operacional. Algunos casos relacionados con fraude recientes en la región son los de la empresa brasileña Odebrecht, condenada a pagar una multa de US$2.6 mil millones por corrupción o los de una importante aerolínea, multada en 2020 con US$5 millones por fraude en sus estados financieros.
¿Qué se viene haciendo o qué se puede hacer para combatir este flagelo en estos tiempos de mayor auge y desarrollos de la analítica y la inteligencia artificial?
Uno de los pilares de la prevención de fraudes es la capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. La analítica avanzada permite a las organizaciones identificar patrones y anomalías que indican actividades sospechosas en áreas como AML (Anti Money Laundering). Esto es esencial tanto para la detección de fraudes como para el cumplimiento de regulaciones contra el lavado de dinero, que han experimentado un endurecimiento en la región.
Aplicaciones de inteligencia artificial en temas como la voz o el reconocimiento facial de las personas se han empezado a convertir en herramientas fundamentales para prevenir fraudes en estos tiempos. Analítica relacionada con el modo de hablar de las personas (por ejemplo, con procesamiento de lenguaje natural) se ha convertido en una técnica valiosa para verificar la identidad de las personas y detectar el fraude en las transacciones financieras. La voz de una persona, por su parte, contiene información única que se puede utilizar para confirmar su identidad y detectar cualquier intento de suplantación. Esto solo es posible con analítica avanzada y capacidades de inteligencia artificial.
Y adicionalmente, los algoritmos de IA han evolucionado hasta analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, incluso en tiempo real, identificando patrones que serían difíciles de detectar por métodos convencionales. Hoy en día, la IA puede adaptarse y aprender de las amenazas emergentes, mejorando constantemente su capacidad para identificar y prevenir actividades fraudulentas.
Que flagelos específicos como los fraudes empresariales y el lavado de dinero se reduzcan de manera notoria o que sigan siendo críticos en los próximos años, depende de lo que se haga al respecto.
En el mercado se ha avanzado en soluciones antifraude cada vez más sofisticadas para detectar robos de identidad, suplantación o prácticas ocultas para lavar dinero. Hoy, la inteligencia artificial o el machine learning permiten que se puedan identificar en tiempo real cambios en los comportamientos de los clientes y se generen alertas por posibles fraudes. La analítica de millones y millones de datos hoy disponibles hacen este tipo de procesos altamente eficientes reduciendo además la posibilidad de que se presenten falsos positivos y se afecte a los usuarios.
A medida que los delincuentes financieros continúan evolucionando, las organizaciones de la región pueden mantenerse un paso adelante. La analítica y la IA ofrecen hoy en día herramientas poderosas para enfrentar estos desafíos de manera real. Están ahí y el paso siguiente es aumentar su implementación.
