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Una encuesta mundial llevada a cabo por la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE, por sus siglas en inglés) ha puesto en evidencia que al día de hoy son muy pocas las instituciones –sean estas gubernamentales, privadas o de cualquier otro tipo– que hacen uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning prevenir los fraudes cibernéticos, si bien se espera un crecimiento sustancial durante los dos próximos años.

De acuerdo al informe Evaluación Corporativa de las Tecnologías Antifraude, desarrollado por la ACFE en conjunto con el Instituto SAS, la multinacional que lidera el campo de la inteligencia empresarial, tan sólo 13% de las organizaciones afiliadas a la ACFE emplean IA y/o Machine Learning para detectar y combatir fraudes.

“A medida que los delincuentes encuentran nuevas formas de explotar la tecnología para aprovechar vulnerabilidades y atacar a las víctimas, los profesionales de la lucha contra el fraude también deben usar tecnología de punta para combatirlos”, asegura Bruce Dorris, presidente de la ACFE. Y abunda: “Pero, ¿qué tecnologías son más efectivas para ayudar a las organizaciones a gestionar los crecientes riesgos de fraude? La respuesta a esta pregunta puede ser crucial para implementar con éxito nuevas estrategias antifraude”.

El propio informe ofrece algunas respuestas.

Los sistemas de seguridad biométricos han experimentado un auge notable en los últimos tiempos; en la actualidad, una de cada cuatro instituciones (26%) los emplea para combatir el fraude. Asimismo, 16% considera desarrollar aplicaciones para tomar ventajas de estos métodos hacia el año 2021.

Por otro lado, y seguramente por causa de los avances conseguidos por los profesionales del crimen cibernético en los últimos tiempos, 55% de los miembros de la asociación tienen contemplado incrementar sus presupuestos en el corto plazo para hacerse de tecnología de punta para combatir el fraude.

En este sentido, el desarrollo de técnicas para el análisis de datos se ha vuelto un activo indispensable. Por ello, se prevee que hacia el año 2021 casi tres de cada cuatro instituciones (72%) ya habrán implementado sistemas de monitoreo automatizado, informes de excepciones y detección de anomalías. Asimismo, también se contempla un incremento notable (52%) en el uso de modelos predictivos y en los de visualización de datos (47%).

De acuerdo a James Ruotolo, director senior de Ventas de Productos Antifraude en SAS, la comprensión de “las tecnologías y estrategias de otros profesionales de la lucha contra el fraude, puede ayudar a las organizaciones a determinar hacia dónde se dirige su industria y tomar mejores decisiones al invertir en tecnologías antifraude”. Por ello, agrega, es necesario adoptar rápidamente las herramientas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y el uso de modelos predecitivos con el objetivo de que la analítica avanzada mantenga a los investigadores un paso delante de los criminales cibernéticos.

El informe se presentó en el marco de la 30ª Conferencia Anual de ACFE que reunió a más de 3,000 profesionales de seguridad cibernética en la ciudad de Austin, Texas, en días recientes.

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