La IA generativa en la gestión de fraude
Temporada 6 Episodio 03
Transcripción
Juan José Ríos (Host):
El fraude financiero evoluciona constantemente y presenta nuevos desafíos para las instituciones, que hoy enfrentan mayores exigencias regulatorias y la necesidad de optimizar sus procesos para detectar y prevenir fraudes de manera más eficiente.
En este contexto, la inteligencia artificial generativa emerge como una herramienta fundamental, no solo para automatizar tareas repetitivas, sino también para fortalecer los sistemas de prevención y cumplir con las normativas de forma más efectiva.
Bienvenidos a Mundo Financiero Seguro. Soy Juan José Ríos.
En este episodio exploraremos cómo la inteligencia artificial generativa está transformando la gestión del fraude en las entidades financieras. Analizaremos cómo esta tecnología puede ofrecer soluciones innovadoras para anticipar fraudes, mejorar la detección, adaptarse a nuevas amenazas y, en última instancia, fortalecer la seguridad del sector.
Para profundizar en este tema me acompañan dos expertos:
- Álvaro Arzayus, gerente de Producto de Prevención de Fraude Digital en Plus TI, con más de 15 años de experiencia en prevención y control de fraude en el sector financiero.
- William Vinasco, especialista en inteligencia artificial generativa y su aplicación en entornos de seguridad.
Bienvenidos y gracias por acompañarnos.
William Vinasco:
Gracias por la invitación. Vamos a conversar sobre este mundo tan interesante de la inteligencia artificial generativa y cómo se está utilizando dentro de los modelos de gestión de fraude.
Álvaro Arzayus:
Gracias, Juan José, por la invitación al podcast. Durante los últimos años he trabajado de cerca con instituciones financieras y he podido observar cómo la inteligencia artificial generativa empieza a tener aplicaciones muy concretas en los entornos de fraude.
Juan José Ríos:
Álvaro, desde tu experiencia trabajando con gerentes de prevención de fraude y observando la evolución de este campo, ¿cuáles dirías que son las principales limitaciones de los métodos tradicionales frente a las amenazas actuales? ¿Y cómo pueden adaptarse las instituciones a este entorno tan cambiante?
Álvaro Arzayus:
A lo largo de mi carrera, tanto desde dentro de instituciones financieras como ahora desde el lado de los partners tecnológicos, he visto cómo las condiciones de riesgo han evolucionado de manera drástica.
Hoy las áreas de monitoreo, prevención y ciberseguridad se enfrentan a modelos de fraude cada vez más especializados. Los estafadores utilizan tecnologías avanzadas, incluso la misma inteligencia artificial y modelos de machine learning, para perfeccionar sus ataques.
Esto ha creado un ecosistema de amenazas en constante cambio. Los métodos tradicionales de detección, basados en reglas estáticas, se están quedando cortos frente a esta evolución, lo que obliga a las instituciones a replantear sus enfoques.
Juan José Ríos:
William, desde tu experiencia en inteligencia artificial, ¿cómo funciona la IA generativa en la detección de fraude y qué ventajas ofrece frente a los enfoques tradicionales?
William Vinasco:
La inteligencia artificial generativa permite crear modelos predictivos y simular escenarios de fraude en tiempo real. Hoy podemos analizar un ataque mientras ocurre, algo que no era posible con los enfoques tradicionales, que requerían largos procesos de análisis posterior.
Estos modelos permiten identificar nuevos patrones, amenazas emergentes y situaciones de riesgo en tiempo real, lo que representa una ventaja enorme frente a los métodos clásicos. Esto es especialmente relevante considerando el aumento alarmante de los fraudes y las pérdidas millonarias que enfrentan muchas entidades financieras.
Juan José Ríos:
Entremos ahora en la visión estratégica. ¿Qué consideran que necesitan los líderes para enfrentar este panorama? Álvaro, te escuchamos.
Álvaro Arzayus:
Desde una perspectiva estratégica, hay varios puntos clave. El primero es el crecimiento exponencial de fraudes apoyados en nuevas tecnologías, como deepfakes o ataques automatizados mediante bots.
Otro factor crítico es el presupuesto. Muchas áreas de prevención y monitoreo dependen de tecnología, y dentro de los presupuestos asignados a TI, solo un pequeño porcentaje llega a seguridad y fraude. Esto obliga a los líderes a optimizar recursos y priorizar cuidadosamente las inversiones.
Finalmente, es fundamental equilibrar la protección con la experiencia del cliente. Excesivos controles generan fricción, pero controles laxos incrementan el riesgo. El desafío está en encontrar ese balance.
William Vinasco:
La inteligencia artificial generativa transforma estos desafíos en oportunidades. Permite crear escenarios de ataque a bajo costo y entrenar modelos sin requerir grandes equipos especializados.
Además, facilita la creación de datos sintéticos, resolviendo uno de los mayores problemas de las entidades: la escasez de datos para pruebas. Hoy, cerca del 70 % de los modelos se entrenan con datos sintéticos y solo un 30 % con datos reales.
Otro punto clave es la creación de gemelos digitales de clientes, lo que permite personalizar controles, reducir fricción y mejorar la comprensión del comportamiento del usuario.
Juan José Ríos:
Hablemos ahora de las operaciones antifraude. ¿Cuáles son las principales prioridades en este ámbito?
Álvaro Arzayus:
Las áreas antifraude procesan millones de transacciones, cada una con múltiples variables: dispositivo, geolocalización, comportamiento, entre otras. Esto genera una carga enorme de análisis con recursos limitados.
Además, se producen muchos falsos positivos, lo que consume tiempo y desvía recursos valiosos. A esto se suma la especialización creciente de los delincuentes, que aprenden a evadir controles tradicionales fragmentando transacciones o ajustando montos para no generar alertas.
Por eso es clave evolucionar hacia modelos dinámicos, adaptativos y no basados únicamente en umbrales estáticos.
William Vinasco:
Aquí la IA generativa es determinante. Permite análisis en tiempo real, explica por qué se genera una alerta y detecta conexiones ocultas entre transacciones.
También acelera la generación de informes. Un análisis que antes tomaba uno o dos días puede realizarse en minutos con los prompts adecuados. En definitiva, la IA generativa transforma profundamente las operaciones antifraude.
Juan José Ríos:
Pasemos ahora a la formación continua. ¿Qué es lo más necesario para los profesionales del sector?
Álvaro Arzayus:
Aunque existen programas de capacitación, suelen ser muy genéricos. No es lo mismo capacitar a un tesorero, a un gestor comercial o a un especialista en ciberseguridad.
La formación debe ser continua, pero también específica por rol y perfil. Además, es clave medir su efectividad y utilizar laboratorios prácticos que permitan experimentar escenarios reales de fraude.
William Vinasco:
La inteligencia artificial generativa destaca por su capacidad de personalización. Permite adaptar una misma capacitación a distintos niveles: alta dirección, mandos medios o personal operativo.
Además, facilita la creación de simuladores, escenarios de phishing, documentos falsificados y ejercicios interactivos que evolucionan según las respuestas del usuario. Esto permite una sensibilización mucho más efectiva y realista.
Juan José Ríos:
Para ir concluyendo, hablemos de innovación. ¿Cuáles deberían ser las principales prioridades?
Álvaro Arzayus:
Uno de los grandes retos es evaluar nuevas tecnologías antes de invertir en ellas. También está el desafío regulatorio, especialmente en protección de datos, y la necesidad de pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y preventivo.
William Vinasco:
La IA generativa aporta creatividad e innovación. Puede actuar como un miembro más del equipo, generando ideas, escenarios y alternativas que enriquecen los procesos de toma de decisiones.
Permite simular ataques, identificar vulnerabilidades y personalizar la innovación según la realidad de cada organización. Es una herramienta clave para anticiparse y no solo reaccionar.
Álvaro Arzayus:
Es fundamental comprender las amenazas actuales, reevaluar los riesgos del negocio y evolucionar los modelos tradicionales. La seguridad debe ser multicapa, integrada y enfocada en las áreas de mayor exposición.
William Vinasco:
Mi recomendación es trabajar diariamente con la inteligencia artificial generativa. Adoptarla, experimentar con ella y aprender de su evolución constante. Si no la utilizamos nosotros, los delincuentes sí lo harán.
Juan José Ríos:
Gracias a Álvaro y a William por compartir su conocimiento y brindarnos una visión clara sobre los desafíos actuales del sector. La combinación de experiencia en fraude y tecnología avanzada está redefiniendo la seguridad financiera.
A ustedes, gracias por acompañarnos en este episodio de Mundo Financiero Seguro, el podcast de Plus TI.
Soy Juan José Ríos. Hasta la próxima.
