Ojo a estas herramientas de IA para detectar y prevenir el fraude

Con innovadoras herramientas tecnológicas las empresas detectan y previenen riesgos de lavado de activos y financiación del terrorismo.

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Herramientas de AI para la prevención del lavado de activos en las empresas.
Herramientas de AI para la prevención del lavado de activos en las empresas.
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Global Risk Consulting preocupado por el tema de la Inteligencia Artificial (IA) y la gran acogida en diversos ámbitos, especialmente en el empresarial elaboró una lista de herramientas que le permiten previenen delitos como el fraude, lavado de activos, y la financiación del terrorismo.

«Su ventaja está el uso de algoritmos de aprendizaje automático que facilita el análisis predictivo y la generación detección de señales de alerta con mayor precisión»

La empresa especializada en materia de riesgos ha tenido sus principales desarrollos tecnológicos, Sofrisk e Inspektor, han sido ampliamente utilizadas para la prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo en los 7 mercados en los que hoy atiende más de 1500 empresas, en Colombia, Panamá, México, Ecuador, Costa Rica, Perú y Venezuela.

«Las ventajas de la IA radican en que permite procesar cantidades masivas de datos en un tiempo récord y con altísima precisión, permitiendo que los gestores de riesgo identifiquen patrones que serían difíciles de reconocer para los seres humano», aseguran los expertos.

La posibilidad de predecir los riesgos futuros contribuye a que la gestión pase de ser reactiva a proactiva, ahorrándole tiempo y dinero a las empresas.

“Nuestros servicios contemplan sistemas de prevención y control de Lavado de Activos y Financiación el Terrorismo, Sistemas de Administración de Riesgos, Sistemas de Control Interno, Anti-Fraude y Anti-Corrupción”, dijo Luis Ramiro Diaz Briceño, CEO de la empresa.

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Consejos para la gestión del riesgo en la era de la IA

A continuación, se sugieren algunos usos de la IA para mejorar la identificación temprana y la adopción de mecanismos de transparencia.

Usar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y tendencias para identificar posibles riesgos.

  • Sistemas de detección de anomalías, mediante el monitoreo de datos y procesos, facilitando la identificación de posibles riesgos o brechas de seguridad de manera temprana, permitiendo una respuesta rápida y eficiente.
  • Evaluación automática de los riesgos con mayor precisión, lo que facilita la toma de decisiones informadas y se traduce en ahorro de tiempo y recursos.
  • Realizar análisis predictivos basados en datos históricos y en tiempo real, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias. Anticiparse a los riesgos significa que las empresas pueden implementar medidas preventivas y así minimizar su impacto en la organización.
  • Alertas tempranas para que los responsables de la gestión de riesgos fortalezcan sus sistemas de administración de riesgos.

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Principales retos del uso de la IA

El uso de la IA para la gestión de riesgos no está exenta de problemáticas para las empresas, lo que exige que se tomen medidas adecuadas para abordarlas.

  • Privacidad y seguridad de los datos: la recopilación y procesamiento masivo de datos pueden exponer a las empresas a riesgos de seguridad, privacidad y puede aumentar la ocurrencia de ciberdelitos. La protección de datos sensibles y el aseguramiento de la confidencialidad son cruciales para evitar filtraciones, hackeos o mal uso de la información.
  • Discriminación algorítmica: la IA puede verse afectada por sesgos inherentes a los datos que se hayan utilizado para entrenar el sistema. Esto puede resultar en decisiones sesgadas y poco transparentes.
  • Riesgos éticos: el uso de IA plantea dilemas éticos como quien responde por las decisiones de los sistemas autónomos, la posible pérdida de empleo debido a la automatización, el acceso no consentido a la información personal de terceros o la manipulación de usuarios a través de técnicas de persuasión algorítmica.

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