Cerca del 76% de los encuestados en España coinciden en que la IA Generativa ha complicado y sofisticado el panorama del fraude. Esta tecnología permite la «industrialización del fraude», facilitando la creación y despliegue de identidades sintéticas, deepfakes y otras tácticas fraudulentas a gran escala.
Así lo desprende Experian en su último informe, realizado por Forrester Consulting, donde destacan que como resultado, el 48% de las empresas españolas tienen dificultades para identificar el uso de IAGen en ataques de fraude, lo que complica la cuantificación de su impacto en las pérdidas.
Para enfrentar estos desafíos, las empresas deben adoptar un enfoque más proactivo en la prevención del fraude, utilizando soluciones avanzadas basadas en IA y plataformas de orquestación que integren múltiples herramientas, permitiendo así una detección más precisa y una reducción de costos.
“Estamos comprometidos con el desarrollo y perfeccionamiento de nuestras herramientas basadas en Machine Learning (ML), que son esenciales para identificar y mitigar las actividades fraudulentas. Al fomentar el uso de estas herramientas avanzadas, capacitamos a las empresas para navegar con confianza por el complejo panorama de la prevención del fraude. Nuestro objetivo es garantizar que la información personal y financiera permanezca segura, proporcionando tranquilidad en un mundo cada vez más digital”, comenta Loreto de Lucas, Chief Product Officer de Experian España.
IA Generativa y fraude
La creciente complejidad de las amenazas de fraude ha hecho que la colaboración y el uso de tecnologías avanzadas sean más cruciales que nunca. El 80% de los directivos españoles reconoce la importancia de colaborar con socios externos para una prevención eficaz del fraude. Un 63% de los encuestados está de acuerdo en que compartir datos de fraude a través de un consorcio es una forma efectiva de identificar tendencias emergentes.
De hecho, el 82% de las empresas españolas que participaron en el informe han visto un retorno positivo de la inversión (ROI) gracias a su participación en estos consorcios, lo que resalta los beneficios de superar los desafíos del intercambio de datos para mejorar la detección y prevención del fraude.
El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en la columna vertebral de la prevención del fraude. Dada la creciente amenaza, los directivos consideran la implementación de modelos basados en ML como una de sus principales prioridades. Sin embargo, un 42% de las empresas españolas enfrenta dificultades para implementar estos modelos, citando la insuficiencia de datos para entrenarlos y la falta de datos de calidad en el 45% de los casos.
La IA Generativa ha alterado significativamente el panorama del fraude, haciendo que las tácticas fraudulentas sean más sofisticadas y difíciles de detectar. Para combatir estas amenazas, las empresas deben adoptar un enfoque proactivo y colaborativo, utilizando tecnologías avanzadas y compartiendo datos a través de consorcios.
La implementación de modelos de aprendizaje automático es esencial para mejorar la precisión en la detección de fraudes y reducir los costos asociados. A medida que las amenazas evolucionan, es crucial que las empresas se adapten y fortalezcan sus estrategias de prevención del fraude para protegerse eficazmente contra los ataques cada vez más sofisticados.
