Colombia. El fraude digital sigue creciendo, sobrepasando la habilidad de reacción de las instituciones estatales y financieras. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) empieza a consolidarse como un recurso esencial para prever amenazas, identificar irregularidades y minimizar riesgos tanto operativos como fiscales.
Uno de los escenarios más complicados es el de las identidades artificiales, generadas mediante la mezcla de datos auténticos con información inventada. Estos perfiles, al no tener relación directa con las víctimas, son más complicados de identificar y pueden mantenerse durante extensos periodos sin ser reconocidos.
Las cifras reflejan el aumento de esta amenaza. En el primer semestre de 2024, el 6,9 % de las transacciones digitales en el país fueron consideradas sospechosas de fraude, lo que representa un incremento del 43,5 % respecto al mismo periodo del año anterior, según datos de TransUnion. Colombia se ubicó entre los cinco países con mayor tasa de intento de fraude digital en el mundo, mientras que cuatro de cada diez ciudadanos afirmaron haber sido blanco de estafas a través de canales bancarios, sociales o comerciales.
La presión sobre las finanzas públicas también se incrementa. A pesar de que históricamente la evasión fiscal ha representado un reto para el Estado colombiano —con estimaciones que sobrepasan los 50 billones de pesos anuales, según la Universidad Nacional—, hoy en día se intensifica debido a prácticas tecnológicas complicadas de seguir, tales como el mal uso de subsidios, documentos falsos o fraude digital.
Ante este panorama, expertos coinciden en que la anticipación debe reemplazar el enfoque reactivo. “Hoy el fraude opera en tiempo real, con herramientas automatizadas. Para enfrentarlo, las instituciones necesitan tecnología que detecte, decida y actúe con anticipación. Y eso solo se logra con analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada con propósito”, señaló Ricardo Saponara, líder de asesoría en riesgo, fraude y cumplimiento para Latinoamérica en SAS.
Dentro de las tecnologías que se están implementando se incluyen:
Datos artificiales, que facilitan la creación de réplicas sintéticas de datos auténticos para entrenar modelos predictivos sin poner en riesgo información delicada.
Automatismos de toma de decisiones, aptos para manejar grandes cantidades de información en milisegundos y poner en marcha alertas frente a operaciones inusuales.
No obstante, la adopción de estas tecnologías requiere una base ética sólida. “La analítica debe ser gobernable, trazable y justa. Las decisiones que toma un sistema deben poder explicarse. No se trata solo de eficiencia, se trata de confianza pública, de protección a los más vulnerables y de justicia fiscal”, advirtió Saponara.
Un estudio global de Economist Impact en alianza con SAS mostró que el 80 % de los ejecutivos del sector financiero espera que los delitos financieros tengan un impacto operativo severo en la próxima década. Aunque el 99 % ya implementa soluciones de IA generativa, más del 50 % aún no ha logrado beneficios financieros concretos.
