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El 76% de los encuestados afirma que la IA Generativa (IAGen) ha cambiado permanentemente el panorama de fraude. El 54% ha sufrido ataques fraudulentos en los últimos 12 meses. El 73% cree que las plataformas de orquestación son esenciales para gestionar las múltiples herramientas de lucha contra el fraude. El 57% afirma que las soluciones antifraude basadas en IA/ML son críticas para seguir el ritmo creciente de las amenazas de fraude
Experian, el líder de tecnología y datos, ha presentado los resultados de su último informe, que ofrecen la visión de los directivos de fraude sobre cómo la IA Generativa (IAGen) está transformando su panorama. Realizado por Forrester Consulting, el informe revela un aumento de las pérdidas por fraude, a causa de los robos de identidad, y subraya la importancia de contar con medidas de seguridad sólidas basadas en aprendizaje automático (ML) para luchar contra el fraude. En la investigación participaron 449 directivos y responsables de toma de decisiones en materia de fraude en ocho mercados (Sudáfrica, India, Noruega, Dinamarca, España, Italia, Países Bajos y Alemania). En España se entrevistó a 55 directivos.
El impacto de la IAGen en el fraude
El informe identifica un cambio significativo en el perfil del defraudador, que pasa de sujetos individuales a grupos altamente organizados, una tendencia agravada por la llegada de IA Generativa. Cerca de un 76% de los encuestados españoles está de acuerdo en que la IA Generativa ha alterado el panorama del fraude, haciéndolo más complejo y sofisticado. La IAGen también permite la "industrialización del fraude", un entorno en el que los defraudadores crean y despliegan identidades sintéticas, deepfakes y otras tácticas de fraude a escala de una manera muy sencilla. Como resultado, el 48% de las compañías españolas tienen dificultades para identificar el uso de IAGen en un ataque de fraude, lo que dificulta a su vez cuantificar su impacto en las pérdidas. Las empresas deben adoptar un enfoque más proactivo para la prevención del fraude mediante la adopción de soluciones avanzadas basadas en IA y la integración de múltiples herramientas mediante plataformas de orquestación – lo que les permitirá realizar comprobaciones de fraude más precisas en función de las amenazas de riesgo, mejorar la precisión de la detección y reducir costes.
Creciente necesidad de colaboración y tecnologías avanzadas
Con la creciente complejidad de las amenazas de fraude, la colaboración y las tecnologías avanzadas son más importantes que nunca. Cuatro de cada cinco responsables de fraude lo reconocen: el 80% de los directivos españoles está de acuerdo en que la colaboración con socios externos es crucial para una prevención eficaz del fraude. Un ejemplo de esto es que el 63% está de acuerdo en que compartir datos de fraude a través de un consorcio es una forma eficaz de identificar las tendencias de fraude emergentes. De hecho, el 82% de las empresas de nuestro país que han participado en este informe han visto un retorno positivo de la inversión (ROI) por su presencia en el consorcio, destacando sus beneficios. Esto pone de relieve la importancia de superar los retos que plantea el intercambio de datos para mejorar los esfuerzos de detección y prevención del fraude.
El Machine Learning como columna vertebral de la prevención del fraude
Dada la creciente amenaza de fraude y el rol crítico del ML en su prevención, los directivos sitúan la introducción de modelos basados en ML como una de sus principales prioridades. Un 42% de las empresas españolas tiene actualmente dificultades para implantarlos, y mencionan como causas la insuficiencia de datos para entrenar los modelos y la falta de datos de calidad (en el 45 % de los casos).
"En Experian estamos a la vanguardia de la lucha contra el fraude, usando las tecnologías más innovadoras y el análisis de datos para adelantarse a las amenazas emergentes", comenta Loreto de Lucas, Chief Product Officer de Experian España. "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".
Shail Deep, Directora de Operaciones (COO) de Experian EMEA & APAC, comenta: "De cara al futuro, la integración de la prevención del fraude basada en ML es una necesidad para que las empresas luchen contra la sofisticada amenaza de fraude actual. Nuestro estudio indica que el 73% de los expertos creen que el panorama del fraude ha cambiado drásticamente gracias a la IA generativa. Como resultado, más del 50% ha visto un aumento de las pérdidas por ataques de fraude en el último año. La adopción de soluciones de prevención del fraude nuevas y flexibles ya no puede posponerse. En Experian seguimos apostando por la innovación, integrando las últimas tecnologías para mejorar la detección del fraude. Nuestro objetivo es crear un mundo digital más seguro para nuestros clientes y consumidores, garantizando que su información personal y financiera esté segura".
Creciente necesidad de colaboración y tecnologías avanzadas
Con la creciente complejidad de las amenazas de fraude, la colaboración y las tecnologías avanzadas son más importantes que nunca. Cuatro de cada cinco responsables de fraude lo reconocen: el 80% de los directivos españoles está de acuerdo en que la colaboración con socios externos es crucial para una prevención eficaz del fraude. Un ejemplo de esto es que el 63% está de acuerdo en que compartir datos de fraude a través de un consorcio es una forma eficaz de identificar las tendencias de fraude emergentes. De hecho, el 82% de las empresas de nuestro país que han participado en este informe han visto un retorno positivo de la inversión (ROI) por su presencia en el consorcio, destacando sus beneficios. Esto pone de relieve la importancia de superar los retos que plantea el intercambio de datos para mejorar los esfuerzos de detección y prevención del fraude.
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