Solamente un 13 % de las empresas usa inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar el fraude

Seguridad

Y las que integran biometría en sus programas antifraude son 1 de cada 4, de acuerdo con datos de la ACFE y SAS.

Son minoría las compañías que hoy en día recurren a la tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar el fraude.

Así lo revela una encuesta de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE) y SAS a nivel global y multisectorial, que fija el porcentaje de compañías que sí lo hacen en un 13 %. Aunque una cuarta parte tiene planes de adopción para el próximo año o los próximos dos años. Además, el 55 % de las organizaciones está dispuesto a incrementar su presupuesto para tecnología antifraude en esos dos años.

Algo más de 1 de cada 4 ya integra la biometría en sus programas de lucha antifraude. Mientras, un 16 % quiere usar datos biométricos para 2021.

También para 2021 se espera que un 72 % de las compañías use monitorización automatizada, informes de excepciones y detección de anomalías. El empleo de analítica y modelos predictivos pasará del 22 % al 52 % y la visualización de datos, del 35 % al 47 %.

“Dado que los delincuentes se apoyan en las nuevas tecnologías para cometer nuevos tipos de delitos, los profesionales que luchan contra el fraude deben adoptar también nuevas tecnologías, pero más avanzadas que ellos para detenerlos”, indica al respecto Bruce Dorris, presidente y CEO de ACFE.

“Pero ¿qué tecnologías son más efectivas para ayudar a las organizaciones a gestionar la creciente amenaza que representa el fraude?”, cuestiona. La respuesta a esta pregunta puede ser crucial para implementar con éxito nuevas tecnologías antifraude”.

Christian Gardiner, director general de SAS Iberia, considera que “entender la tecnología y la estrategia empleada por otras compañías puede ayudar a las organizaciones a comprender hacia dónde se dirige la industria y orientar mejor sus inversiones en tecnología antifraude”.

En su opinión, “el espectacular auge de la inteligencia artificial, el machine learning y la modelización predictiva revela que, más allá del hype, el análisis avanzado ayuda a los investigadores a mantenerse por delante de unos estafadores cada vez más sofisticados”.

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