Su equipo de finanzas probablemente interactúa con IA varias veces antes del almuerzo, pero no lo llaman así. Desde el filtro de spam que protege su bandeja de entrada hasta el sistema que escanea los recibos y coincide con las facturas, todo es IA, tarareando casi imperceptiblemente en el fondo. Se ha vuelto tan rutinario como verificar el correo electrónico, entretejido en las operaciones comerciales cotidianas.
Pero aquí está la cosa: si bien la IA ha hecho la vida más fácil para los equipos de finanzas, también ha estado facilitando la vida para los estafadores. Lo que alguna vez fue el dominio de las tarifas de taxi duplicadas y las afirmaciones de millaje “redondeadas” han entrado en un terreno nuevo y más peligroso. Los recibos fraudulentos ahora se pueden crear o manipular en meros segundos utilizando herramientas de IA generativas y esto, como es de esperar, plantea nuevos desafíos para los líderes financieros.
Un área en la que esto se siente más agudamente (pero quizás no tan fuerte como podríamos esperar) es el de la gestión de gastos. Lo que alguna vez fue el dominio de las tarifas de taxi duplicadas y las afirmaciones de millaje “redondeadas” han entrado en un terreno nuevo y más peligroso. Los recibos fraudulentos ahora se pueden crear o manipular en meros segundos utilizando herramientas generativas de IA (Gen AI) y esto, como es de esperar, plantea nuevos desafíos para los líderes financieros.
La Asociación de Examinadores de Fraude Certificado establece que los gastos y el fraude de facturación representan el 35% de los casos de apropiación indebida de activos, con pérdidas medianas de alrededor de $ 50,000 USD por incidente, eso es solo de £ 37,000. Más preocupante, los datos muestran un aumento del 700% en la actividad de documentos fraudulentos a raíz del aumento de la popularidad de la IA generativa.
El campo de juego para los estafadores ha visto una capa de pintura renovada; Con él, también deben las defensas usadas para combatirlo.
Una nueva raza de recibos falsos
Durante años, el fraude de gastos fue oportunista y relativamente poco sofisticado. Los empleados inflaron el kilometraje, ajustaron un recibo de taxi o reclamaron la misma comida dos veces. Con los procesos manuales establecidos para cumplir con estos métodos, y equipos de finanzas sobrecargados detrás de ellos, tales tácticas fueron lo suficientemente difíciles de detectar.
Ahora, Gen Ai ha aumentado las cosas a un nivel completamente nuevo. Herramientas como el generador de imágenes de ChatGPT pueden producir recibos muy convincentes en minutos, y la solución de OpenAI ni siquiera es la mejor herramienta para tal tarea. El verdadero peligro no es las falsificaciones obvias conjuradas de la nada, sino en los recibos auténticos manipulados.
“Se puede alterar un proyecto de ley de restaurantes genuino para aumentar el total”, explica Andrew May, CEO de software de gestión de gastos Proveedores de proveedores. “Cuando esa transacción se alinea con los diarios y las reuniones de los clientes, se vuelve mucho más difícil detectar un reclamo de gastos fraudulentos. Ahí es donde se encuentra la mayor amenaza hoy en día, y donde los recibos manipuladores solían tomar tanto tiempo como un nivel de delicadeza, ahora se pueden modificar en segundos”.
Por qué los controles tradicionales se quedan cortos
Muchos equipos de finanzas aún confían en los controles manuales, como revisar los extractos bancarios o confirmar las entradas del diario. Estos métodos aún pueden funcionar para empresas más pequeñas con cargas de trabajo más manejables, pero en un entorno donde los empleados presentan cientos de reclamos cada mes, tales cheques simplemente no se escala.
Es principalmente por esta razón que la lucha contra el fraude de gastos asistido por AI-AI está siendo contrarrestada cada vez más por la propia AI. Los sistemas de múltiples capas que combinan visión por computadora, forenses de metadatos y análisis de comportamiento ahora pueden identificar recibos fraudulentos con mayor velocidad y precisión.
La investigación realizada por expertos en finanzas sugiere que estos sistemas pueden reducir el fraude en un 30%, reducir las revisiones manuales en un 70%y mejorar las tasas de detección temprana en un 95%. Claramente, vale la pena echar un vistazo debajo del capó y explorar más estos sistemas.
Una mirada más cercana al arsenal de AI
La primera herramienta (y quizás más impactante) en el “cinturón de servicios públicos” de la IA es la validación en tiempo real. Donde los equipos financieros se basaron una vez en las conciliaciones de fin de mes, los sistemas de hoy pueden evaluar la autenticidad de un recibo en segundos divididos. Con este enfoque, las afirmaciones sospechosas se detienen en la puerta, incapaz de incluso llegar a la cola de aprobación.
El perfil de comportamiento es otra contramedida fascinante. El aprendizaje automático se ha vuelto terriblemente experto en construir planos de gasto para empleados individuales, marcando anomalías que las revisiones manuales podrían perder fácilmente. Gastos sospechosamente frecuentes que caen solo bajo los umbrales de la política, compras que se encuentran fuera de los patrones habituales de un empleado: estas irregularidades son mucho más fáciles de marcar la afinidad distinta de la IA por el reconocimiento de patrones de comportamiento.
La IA no se limita a los patrones, por supuesto, y también puede poner los recibos por sí mismos bajo un microscopio finamente ajustado. Las herramientas de detección de Deepfake ahora escanean la imagen de la superficie y los metadatos ocultos debajo de ella, atrapando manipulaciones sutiles que incluso un ojo entrenado podría pasar por alto. Un recibo puede parecer impecable a primera vista, pero las huellas digitales subyacentes a menudo actúan como una bandera roja para los sistemas de IA.
Quizás lo más revelador del potencial de la IA es su adopción más allá del sector privado. El Servicio Civil del Reino Unido ya ha comenzado a probar un llamado “detector de violación”, un sistema que presenta el riesgo de reclamos de gastos y destaca el gasto potencialmente inapropiado. Cuando las instituciones públicas se mueven esto rápidamente, señala que la IA no es un experimento marginal o un llamativo tecnología, sino una defensa de primera línea real, sólida y confiable.
El efecto acumulativo es un cambio notable en el momento de los casos. En lugar de descubrir fraude semanas después en una auditoría dolorosa, se marcan reclamos sospechosos en el momento en que se presentan. En una época en la que se puede generar fraude en gastos en segundos, la detección debe moverse igual de rápido.
Los métodos probados todavía funcionan
Como un poco aparte, vale la pena mencionar que no todas las defensas contra el fraude impulsado por la IA se basan en métodos de detección de vanguardia. Las plataformas de gastos modernos pueden aplicar y hacer cumplir las reglas de gasto, bloqueando las afirmaciones que quedan fuera de la política y limitando el alcance de la manipulación.
Incluso las tarjetas de gastos precargadas son herramientas invaluables contra el fraude; Cada transacción se registra en el punto de venta, ofrece a los equipos de finanzas supervisión inmediata y dejando mucho menos espacio para que los reclamos creativos se deslicen por la red.
En una batalla dirigida por la tecnología, puede ser fácil atacar por las costosas soluciones de alta tecnología. Si bien no se puede negar que ayudan, vale la pena recordar que a veces incluso la solución más simple puede ser efectiva.
Más allá del fraude, para la eficiencia y la visión estratégica
Volviendo al tema en cuestión, la historia no termina con la prevención de fraude, ya que la automatización con alimentación de IA también está afectando cómo funcionan los equipos financieros en una escala cotidiana.
Un estudio académico reciente de los modelos de automatización de extremo a extremo, que combina la IA, la OCR, la clasificación de políticas y la supervisión humana, mostró una reducción del 80% en el tiempo de procesamiento, junto con mejoras significativas de cumplimiento.
Mientras tanto, el procesamiento de documentos inteligentes (IDP) está extrayendo datos de incluso recibos de baja calidad, reduciendo la entrada de datos manuales y la liberación de equipos de finanzas para un trabajo más estratégico como pronósticos, análisis de tendencias y refinamiento de políticas. La IA permite que las finanzas se superen el fraude de lucha contra incendios, convirtiéndose en una herramienta profesional mucho más integrada, adecuada para construir previsión y estrategia, en lugar de simplemente actuar como un ejecutor para el cumplimiento.
Comentarios de cierre
Es cierto que Gen Ai tiene estafadores armados con nuevas herramientas y técnicas sofisticadas. Pero la respuesta más efectiva no es una carrera armamentista de la tecnología siempre nueva: se trata de aplicar los principios de prevención de fraude probados en el tiempo con mayor inteligencia y precisión.
Las organizaciones que permanecerán protegidas no son necesariamente aquellas con las herramientas de IA más llamativas, sino que las que usan tecnología para hacer que sus defensas fundamentales (controles robustos, responsabilidad clara y juicio humano) funcionen de manera más sistemática y efectiva.
El valor real de la IA radica en ayudar equipos de finanzas Implemente estrategias probadas de prevención de fraude a escala, con consistencia y con el tipo de reconocimiento de patrones que solo la supervisión humana no puede lograr.
Las defensas más fuertes no serán de perseguir todas las amenazas emergentes con una nueva herramienta correspondiente. Vendrá de líderes financieros que entienden que sus marcos existentes, cuando mejoran cuidadosamente con las capacidades de IA, crean una base más resistente que cualquier tecnología única.
La pregunta para los líderes empresariales no es si tienen el último software de detección de fraude. Es si sus equipos están equipados para combinar el conocimiento institucional, los procesos probados y la tecnología inteligente de manera que mantienen un paso adelante.
