✨ Detección de fraude con IA: Perspectivas clave para startups y pymes sobre el aumento del fraude en línea

Conclusiones clave:

• Identificar desafíos y riesgos para las pymes respecto al fraude impulsado por IA
• Utiliza la verificación de identidad con IA para detectar documentos falsos y deepfakes.
• Implementa soluciones de seguridad flexibles y efectivas para prevenir los costos del fraude, y capacita a tu equipo para reconocer los intentos de fraude.
• Monitorea continuamente las transacciones y el comportamiento de las cuentas.
• Manteniéndose proactivo: con la solución adecuada, las pymes pueden protegerse de la creciente amenaza del fraude impulsado por IA y concentrarse en hacer crecer su negocio.

Fraude: la amenaza oculta para las pymes

Imagina esto: a medida que tu base de clientes se expande, descubres que muchos de tus usuarios se registran con identificaciones falsas, un claro caso de fraude financiero.

Has estado trabajando durante meses para hacer crecer tu negocio, solo para descubrir que tienes un gran problema. De repente, lo que parecía un hito para tu negocio se convierte en una pesadilla.

Esto no es un acontecimiento raro. Con el rápido desarrollo de las herramientas de IA, los defraudadores pueden ahora suplantar clientes, socios comerciales o incluso al propietario del negocio con una precisión alarmante.

Según un informe reciente de Deloitte, los crímenes financieros, incluido el lavado de dinero, han alcanzado niveles sin precedentes, con estimaciones que sugieren un asombroso 2% a 5% del PIB global, equivalente a casi US$2 billones, lavados anualmente.

La mayoría de las startups y pymes tienen recursos y presupuestos limitados para abordar el fraude. Por otro lado, con el incremento de la IA, el fraude está aumentando y volviéndose más sofisticado.

Así que profundicemos en los desafíos más comunes que enfrentan las pymes cuando se trata de fraude.

Estos son algunos de los desafíos comunes que enfrentan las pymes:

• Recursos limitados para la detección de fraude.
  La mayoría de las pequeñas empresas no tienen los presupuestos para invertir en sistemas de detección de fraude grandes y complejos. Esto las deja vulnerables incluso al fraude de identidad más común, por no hablar de los ataques sofisticados impulsados por IA.
• Equipos pequeños con múltiples responsabilidades.
  Los empleados de pymes a menudo usan muchos sombreros, desde operaciones hasta atención al cliente. Añadir la tarea de identificar actividades fraudulentas a su carga de trabajo existente hace que sea fácil que el fraude pase desapercibido.
• Excesiva dependencia de métodos de seguridad obsoletos.
  Muchas pymes todavía confían en métodos tradicionales de prevención del fraude, como la verificación manual de documentos o protección simple por contraseña. Estos métodos no son competencia para ataques impulsados por IA diseñados para eludir los protocolos de seguridad estándar.

¿Cuáles son los desafíos presentados por la IA?

La IA generativa ha revolucionado las industrias al facilitar la creación de contenido y automatizar tareas, pero también es una herramienta utilizada por los defraudadores.

Los criminales ahora utilizan IA para crear deepfakes, eludir los sistemas de verificación de identidad y producir documentos falsificados.

Las startups y pymes están particularmente en riesgo de caer víctimas de técnicas de fraude sofisticadas alimentadas por avances en IA, como deepfakes y fraude documental.

Además, hay otro problema que deja a las pymes y startups abiertas al creciente riesgo de fraude generado por IA: la falta de regulaciones precisas y actualizadas respecto al uso de la IA, especialmente en lo que respecta a la identidad.

El rápido ritmo de los avances en IA ha superado la capacidad de los reguladores para mantenerse al día. Muchos países carecen de un marco legal cohesivo para regular el uso de la IA, dejando a las empresas, especialmente a las pymes, expuestas a diversos riesgos.

Como se destaca en la guía de Veriff sobre marcos legales, los organismos reguladores globales están trabajando para desarrollar reglas estandarizadas sobre la IA, pero el proceso es lento y fragmentado.

Otro desafío son los falsos positivos en los sistemas de detección de fraude impulsados por IA. Las transacciones legítimas pueden ser incorrectamente marcadas como fraudulentas, lo que lleva a la frustración del cliente y puede dañar la relación entre consumidores y empresas. La mejora continua de los modelos de IA es esencial para identificar patrones de fraude, minimizar los falsos positivos y aumentar la satisfacción del cliente.

Cómo la IA está cambiando el fraude

La inteligencia artificial está transformando la forma en que operan los defraudadores. Si bien la tecnología nos ha proporcionado herramientas poderosas para el crecimiento, también ha permitido a los criminales cometer fraude y delitos financieros a gran escala.

Así es como la IA generativa está facilitando el fraude en línea para los criminales y haciéndolo más difícil de detectar para las pymes y startups:

1. Creación de documentos falsos para robo de identidad

Los defraudadores ahora utilizan IA para generar identificaciones, pasaportes y documentos legales altamente convincentes. Estos documentos pueden pasar verificaciones básicas de identidad, y como son generados por algoritmos sofisticados, pueden parecer idénticos a los reales.

La IA generativa puede identificar actividades fraudulentas, pero también crear documentos falsificados convincentes, que pueden engañar a los métodos tradicionales de verificación de identificación. Los defraudadores están evolucionando más rápido que nunca, lo que hace que sea crítico para las startups y pymes utilizar soluciones avanzadas de verificación de identidad que vayan más allá de los controles manuales.

Los datos históricos juegan un papel crucial en la capacitación de sistemas de IA para detectar fraude y documentos falsificados. Al analizar casos anteriores de fraude y no fraude, estos sistemas pueden mejorar la precisión de las reglas de riesgo y optimizar las estrategias de prevención del fraude.

Las percepciones de Veriff sobre el fraude documental enfatizan la importancia de aprovechar sistemas de verificación de documentos basados en IA que pueden detectar incluso las técnicas de falsificación más sofisticadas.

Escenario de ejemplo:

Una pequeña startup de comercio electrónico que vende productos electrónicos de alta gama recibe un gran pedido. Realizan una verificación de identidad estándar en la identificación del comprador y todo parece legítimo. Sin embargo, la identificación del comprador es falsa y generada por IA. Los productos son enviados, y el negocio nunca recibe el pago.

Este tipo de fraude puede ser devastador para una pyme, llevando a pérdidas de ingresos y productos y dificultando la recuperación del pequeño negocio. Además, puede generar un boca a boca negativo, dañando aún más el negocio.

Aprende más sobre cómo la IA impacta en la verificación de identidad en nuestro artículo sobre la adaptación a las tácticas de fraude en evolución.

2. Deepfakes e impersonaciones virtuales

La IA puede ahora crear “deepfakes”, que son videos o audios que imitan a personas reales con una precisión inquietante. Los defraudadores utilizan esta tecnología para suplantar a ejecutivos de negocios, proveedores o incluso a clientes.

La IA puede generar videos o clips de audio altamente realistas, conocidos como deepfakes, que se utilizan en ataques de ingeniería social o para suplantar a ejecutivos y socios comerciales. En un mundo en el que el trabajo remoto y las videollamadas se han vuelto comunes, los deepfakes son una preocupación creciente.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) juega un papel crucial en la detección de deepfakes e impersonaciones virtuales analizando datos no estructurados, como correos electrónicos y transcripciones de chat, para marcar comunicaciones sospechosas y verificar documentación relacionada con la identidad.

Según un estudio reciente de Deloitte, el sector financiero, ya un objetivo principal para tales fraudes, reportó un incremento del 700% en incidentes de deepfake solo en 2023.

El análisis profundo de Veriff sobre los deepfakes resalta cómo estas herramientas se están utilizando para manipular no solo las redes sociales, sino también las comunicaciones internas de las empresas, lo que las convierte en una amenaza significativa para las pymes.

Escenario de ejemplo:

Tu startup está finalizando un acuerdo con un socio clave. Recibes una videollamada de lo que parece ser el CEO del socio, autorizando la transferencia de fondos a una nueva cuenta.

Pero la persona en la llamada no es el CEO, es un defraudador utilizando un video deepfake para convencerte de que envíes el dinero a una cuenta falsa. Una vez que los fondos son transferidos, el defraudador desaparece.

¿Quieres saber más sobre los deepfakes? Lee nuestra análisis profundo sobre los deepfakes y su impacto en el fraude con tarjetas de crédito y prevención.

3. Eludimiento de la seguridad tradicional

La IA también ayuda a los criminales a explotar las brechas en las medidas de seguridad tradicionales. Por ejemplo, la IA puede ser utilizada para estudiar los intentos de inicio de sesión, aprender patrones de contraseñas y detectar vulnerabilidades en sistemas obsoletos.

La detección de anomalías juega un papel crucial en la identificación de patrones y comportamientos inusuales que indican un posible fraude. Al aprovechar frecuentemente sistemas automatizados que aprenden y se adaptan a nuevos y variados datos, las empresas pueden asegurarse de que se marquen e investiguen efectivamente las actividades fraudulentas.

Example scenario:

Un hacker utiliza un algoritmo de IA para “aprender” los patrones de inicio de sesión del sitio web de una pequeña empresa. El algoritmo elude la autenticación de dos factores al predecir el código generado por el sistema. Esto permite al hacker acceder a los datos sensibles de la compañía, lo que lleva a violaciones de datos o toma de cuentas.

Las startups y pymes a menudo dependen de sistemas de detección de fraude básicos que no están diseñados para manejar estas amenazas avanzadas de IA. Sin sistemas y herramientas de prevención de fraude impulsadas por IA, las empresas pueden ni siquiera darse cuenta de que han sido comprometidas hasta que es demasiado tarde.

Desafíos comerciales que enfrentan las pymes para prevenir el fraude impulsado por IA

Confianza y reputación

Las startups y pequeñas empresas dependen en gran medida de la confianza. Un único incidente de fraude puede dañar tu reputación, llevando a la pérdida de clientes y disminución de ingresos. Y esto puede tener un impacto devastador en tu empresa. Si los clientes perciben tu negocio como inseguro, pueden dudar en trabajar contigo o realizar compras. En un mundo donde el contenido generado por IA está ampliamente disponible y capaz de crear contenido visual y de audio realista, ver ya no significa creer. Los consumidores ya no pueden confiar en sus propios ojos e instintos al discernir noticias reales de falsas. De hecho, de acuerdo a un estudio reciente de McAfee:

• Casi 7 de cada 10 (66%) personas están más preocupadas por los deepfakes que hace un año.
• Más de la mitad (53%) de los encuestados dicen que la IA ha dificultado detectar estafas en línea.

Pérdida de ingresos

Las pymes y startups generalmente operan con márgenes ajustados, por eso la pérdida financiera por un incidente de fraude puede ser intimidante. Ya sea perdiendo miles en una sola transacción fraudulenta o enfrentando costos legales por una violación de datos, el impacto financiero del fraude puede llevar a un pequeño negocio al borde del cierre. Las tecnologías de IA y aprendizaje automático pueden mejorar la exactitud y eficiencia de la detección de transacciones fraudulentas, ayudando a identificar patrones y comportamientos inusuales en los datos de transacciones para mitigar la creciente sofisticación de los intentos de fraude. El Centro Deloitte para Servicios Financieros estima que las pérdidas por fraude en correos electrónicos generados por IA podrían totalizar aproximadamente US US$11.5 mil millones para 2027 en un escenario de adopción “agresivo”.

Complejidad aumentada

Las pymes no suelen tener la experiencia interna o el tiempo para manejar sistemas complejos de prevención de fraude. Las soluciones deben ser simples de implementar y gestionar, sin abrumar a los pequeños equipos con tareas adicionales. Aproximadamente el 60% de las instituciones financieras han adoptado al menos una forma de IA, y 1 de cada 4 ha adoptado aprendizaje automático para la detección de fraude, según un informe reciente de McKinsey.

¿Cómo pueden las pymes protegerse contra el fraude por IA?

Si bien el fraude impulsado por IA está en aumento, hay pasos prácticos que las pequeñas empresas pueden tomar para protegerse y prevenir el fraude, mejorando sus capacidades de prevención de fraude. Aquí te mostramos cómo:

Invierte en verificación de identidad con IA

Las verificaciones de identidad tradicionales ya no son suficientes. Las soluciones impulsadas por IA como la verificación de identidad de autoservicio de Veriff pueden detectar automáticamente IDs falsos y actividades sospechosas en tiempo real. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático y profundo para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y anomalías indicativas de actividad fraudulenta, y mejorar continuamente su precisión mediante el procesamiento de datos en tiempo real y capacitación continua.

Para la banca global, McKinsey estima que las tecnologías de IA podrían potencialmente entregar hasta US$1 billón de valor adicional cada año.

Por qué importa: en lugar de depender de verificaciones manuales o software básico, los sistemas impulsados por IA pueden identificar el fraude y las transacciones sospechosas más rápidamente y con mayor precisión, reduciendo las posibilidades de errores costosos.

Capacita a tu equipo sobre prevención de fraude

Tu equipo es tu primera línea de defensa contra el fraude. Las sesiones de capacitación regulares sobre cómo reconocer intentos de fraude, correos electrónicos de phishing y otras tácticas de ingeniería social pueden prevenir errores costosos.

Es crucial distinguir las transacciones legítimas de las fraudulentas, ya que los sistemas de IA marcan erróneamente transacciones legítimas al detectar actividades fraudulentas, causando frustración en los clientes y dañando las relaciones comerciales.

Incluir capacitación regular: las pymes deberían implementar capacitación fácil de entender para los empleados, especialmente en torno a la identificación de correos electrónicos sospechosos, señales de alerta de robo de identidad y estafas relacionadas con deepfakes.

Monitorea transacciones fraudulentas y patrones de comportamiento

Configura sistemas que monitoreen la actividad de las cuentas y marquen comportamientos inusuales o fraudulentos analizando los datos de transacciones. Por ejemplo, un cambio repentino en direcciones de envío, intentos de inicio de sesión desde ubicaciones inusuales, o solicitudes de grandes sumas de dinero deberían levantar banderas rojas.

Según un estudio de McKinsey, más o menos la mitad del tiempo de revisión de KYC se gasta en análisis de transacciones.

Sugerencia de ayuda visual: utiliza un gráfico o tabla aquí para mostrar los tipos de actividades de bandera roja que deberían activar un chequeo de fraude, como cambios repentinos en las cuentas, transacciones inusualmente grandes o intentos de inicio de sesión desde ubicaciones extranjeras.

Invierte en soluciones de protección contra el fraude adaptadas para pymes

Para las startups y pymes, uno de los mayores desafíos es encontrar herramientas de prevención de fraude y pagos accesibles y fáciles de usar. La solución de verificación de identidad de autoservicio de Veriff está diseñada para satisfacer estas necesidades. Ofrece:

• Configuración rápida. No necesitas un gran equipo de TI para implementarlo.
• Protección impulsada por IA. Detecta automáticamente IDs y documentos falsos, así como patrones de comportamiento sospechosos, utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático.
• Escalabilidad. Ya sea que estés verificando a unos pocos usuarios o cientos, Veriff crece con tu negocio.
• Cost-effective. Tailored pricing plans for startups and SMBs with smaller budgets.
  
• Al usar Veriff, las pequeñas empresas pueden acceder a las mismas potentes herramientas de prevención de fraude utilizadas por empresas más grandes, sin el alto costo o la complicada configuración.
• Explora cómo la solución impulsada por IA de Veriff puede ayudar a proteger tu pequeña empresa del fraude consultando los planes de autoservicio aquí.

Conclusión: tomando acción para mantenerse seguro

En un paisaje digital cada vez más complejo, las pequeñas empresas y startups enfrentan desafíos significativos para protegerse de la creciente amenaza del fraude impulsado por IA. Los recursos limitados, los métodos de seguridad obsoletos y la falta de claridad regulatoria complican aún más sus esfuerzos. Sin embargo, al aprovechar herramientas avanzadas impulsadas por IA como los sistemas de verificación de identidad, capacitar regularmente al personal sobre prevención de fraude y monitorear comportamientos transaccionales en busca de anomalías, las pymes pueden mitigar estos riesgos.

La IA ha transformado las capacidades tanto de las empresas como de los defraudadores, lo que hace crucial que las pymes adopten estrategias de seguridad proactivas y flexibles adaptadas a sus necesidades. Al invertir en soluciones escalables y efectivas de protección contra el fraude, las empresas no solo pueden reducir su vulnerabilidad al fraude, sino también construir confianza, mantener su reputación y concentrarse en hacer crecer su negocio con confianza. Recuerda, mantenerse por delante del fraude requiere una combinación de tecnología, vigilancia y mejora continua.