Dada la importancia de los impactos que la materialización de los riesgos de fraude puede tener a nivel global en todo tipo de organizaciones públicas (listadas en bolsa), privadas o gubernamentales, ya sea de tipo financiero o reputacional (los que se identifican y los que ocurren sin ser identificados), es importante que tengamos conciencia de con qué herramientas podemos contar para prevenir, desincentivar y detectar el fraude, incluidas por supuesto las tecnológicas.

En el Instituto Mexicano de Ejecutivos de Finanzas (IMEF) y en particular en el Comité Técnico Nacional de Administración Integral de Riesgos (CTN AIR) nos ocupamos de analizar como parte de la estrategia de las organizaciones, la evaluación, identificación, así como las respuestas a implementar hacia aquellos riesgos relevantes que pueden afectar la continuidad y permanencia de las organizaciones, incluido el riesgo de fraude.

Para combatir el fraude, las organizaciones incorporan a sus programas antifraude de manera muy importante y mayormente diferentes herramientas tecnológicas que apoyan la ejecución de diversas técnicas de análisis de datos, utilizando principalmente como fuente, la información interna estructurada que estas generan, y en menor grado, la información pública e información no estructurada.

También se tienen disponibles el uso de herramientas biométricas y robóticas, de las cuales se ha incrementado su uso de manera importante en los últimos 5 años.

Actualmente ya forman parte de los programas antifraude, herramientas tales como la inteligencia artificial, incluyendo la generativa y el machine learning, y se espera que en el mediano plazo el uso de estas herramientas tecnológicas se incremente de manera muy importante.

Uno de los objetivos del uso de estas herramientas es automatizar la identificación de signos, alertas y anomalías relacionados con la prevención, desincentivación y detección de fraudes, considerando el incremento que se ha tenido en los ciberataques y en el uso de la tecnología, por parte de sus perpetradores.

Existen diversas herramientas tecnológicas que ayudan a dicho objetivo, como Power BI, ACL, IDEA, SAS, Tableau, Python, Chat GPT, i2 Analysts Notebook, CLEAR, Verafin, Google, Chainanalysis, TRM, CipherTrace, entre otras.

Además, se cuenta con algunas técnicas de análisis de datos que utilizan las organizaciones para combatir el fraude, entre ellas: la detección de anomalías, reportes de excepciones, visualización de datos, modelización y análisis predictivos, análisis de enlaces y redes sociales, inteligencia artificial, machine learning, mapeo de datos geográficos, minería de datos y rastreo de criptomonedas.

Cabe mencionar que son los Consejos de Administración, los Comités de Apoyo del Consejo, así como la Alta Administración, a quienes les corresponde determinar cómo respaldar la estrategia relacionada con la prevención, desincentivación y detección del fraude, incluidos los recursos a asignar para la inversión en las herramientas tecnológicas que más se adapten a las necesidades de las organizaciones que lideran.

Aunque en México y Latinoamérica existen avances, la realidad es que aún hay brechas significativas en la adopción tecnológica para el combate al fraude. Muchos programas siguen basándose en controles manuales o reactivos, cuando la naturaleza del riesgo exige soluciones preventivas, automatizadas y escalables.

El futuro de las organizaciones dependerá, en gran medida, de su capacidad para anticipar amenazas y responder con inteligencia. En el Comité Técnico Nacional de Administración Integral de Riesgos del IMEF seguiremos ocupándonos de promover el uso de estas herramientas tecnológicas y los beneficios que de esto se derivan.

*Expresidente asesor y miembro del Comité Técnico Nacional de Administración Integral de Riesgos IMEF

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