Avances en el uso de inteligencia artificial para la mejora del control y la detección de fraudes en organizaciones

Abstract

El estudio analizó el uso de Inteligencia Artificial (IA) para la mejora del control y la detección de fraudes en organizaciones, abarcando una revisión sistemática de 59 artículos científicos publicados entre 2020 y 2023. Las tecnologías predominantes identificadas incluyen machine learning, deep learning y blockchain, que han mostrado un impacto en la mejora de la precisión en la detección de fraudes y la eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos. Se observó que estas tecnologías no solo optimizan los controles internos en las organizaciones, sino que también refuerzan la seguridad y transparencia de las transacciones, principalmente en los sectores financiero y empresarial. Los resultados del análisis sugieren que la adopción de estas tecnologías emergentes permite reducir los falsos positivos y mejorar la detección en tiempo real de fraudes, gracias a los algoritmos de optimización utilizados en los estudios. Sin embargo, el estudio también destacó desafíos, como la interoperabilidad entre los sistemas existentes y la capacitación del personal para manejar estas herramientas avanzadas. En conclusión, la implementación de IA y tecnologías asociadas en la detección de fraudes es una tendencia en crecimiento que proporciona soluciones avanzadas para enfrentar las amenazas actuales, aunque es necesario seguir abordando los desafíos para maximizar su impacto y efectividad a largo plazo.