El fraude financiero puede amenazar cualquier negocio. Es un problema aún mayor para las nuevas empresas, tanto cuando apuntan a empresas en etapa inicial como cuando miembros de la organización defraudan a los inversionistas. Un espacio de startups abarrotado puede hacer que estas preocupaciones parezcan cada vez más obvias, pero las nuevas tecnologías han hecho que sean más fáciles de detectar.
Las empresas y los inversores tienen más datos a su alcance que nunca. Al aprovechar la inteligencia artificial (IA), pueden utilizar estos datos para detectar fraudes en startups antes de que causen mucho daño.
¿Por qué el fraude es un problema tan grande para las startups?
Las empresas con menos de 100 empleados experimentan sólo el 22 por ciento de los casos de fraude, pero sufren las mayores pérdidas en estas situaciones. Incluso las grandes empresas con más de 10.000 empleados pierden menos. También vale la pena señalar que, si bien las startups pueden sufrir el porcentaje más bajo de casos, no es mucho.
Dado su estatus más pequeño, cualquier pérdida afecta más a las startups que a una organización más grande. Si bien perder 150.000 dólares no es beneficioso en ningún contexto, el impacto relativo es mucho mayor en una empresa antes de generar ingresos. En casos extremos, es posible que el negocio no se recupere.
Las empresas emergentes son más susceptibles al fraude financiero por varias razones. Los estafadores pueden verlos como objetivos más fáciles, ya que es menos probable que una empresa más nueva y menos rica en efectivo tenga la experiencia o los controles para detenerlos.
También son un vehículo ideal para el fraude en inversiones. Aunque las inversiones de capital de riesgo han disminuido desde su punto máximo en 2021, todavía han totalizado más de 170 mil millones de dólares cada año desde 2020. Los estafadores pueden ver esto como una oportunidad para atraer inversores, pero se quedan con gran parte del flujo de efectivo para invertirlo en el negocio.
Beneficios de la detección de fraude mediante IA
Los fundadores e inversores de startups se enfrentan a este problema. Sin embargo, la proliferación de estas estafas sugiere que las técnicas convencionales de prevención del fraude a menudo fallan. La inteligencia artificial ofrece una alternativa más confiable.
Los modelos de aprendizaje automático son mejores que los humanos a la hora de notar patrones sutiles en los datos. Pueden identificar actividades sospechosas que los expertos humanos podrían pasar por alto. Los casos de uso del mundo real respaldan tales afirmaciones: el Tesoro de EE. UU. recuperó 375 millones de dólares en 2023 al cambiar a un sistema de detección basado en inteligencia artificial.
La detección de fraude mediante IA también funciona más rápido que las alternativas manuales. Los sistemas automatizados pueden alertar a las partes interesadas sobre posibles fraudes tan pronto como surjan tendencias dudosas. Estas respuestas más rápidas, a su vez, permiten a las nuevas empresas y a los inversores detener el fraude antes para minimizar las pérdidas relacionadas. Las empresas también pueden hacer esto las 24 horas del día sin una fuerza laboral dedicada a la lucha contra el fraude.
Las tecnologías avanzadas de IA requieren inversiones importantes en muchos casos. Sin embargo, las organizaciones pierden el 5 por ciento de sus ingresos anuales debido al fraude. Prevenir estas pérdidas ahorrará más de lo que las empresas emergentes gastan en el sistema preventivo, lo que justificará los costos con el tiempo.
Cómo implementar la detección de fraude mediante IA
Como cualquier tecnología, los modelos de detección de fraude mediante IA requieren una implementación adecuada para obtener resultados óptimos. A continuación se presentan algunos pasos que las empresas emergentes pueden seguir para aprovechar esta innovación en todo su potencial.
1. Seleccione el modelo correcto
Las empresas emergentes y los inversores pueden encontrar herramientas de prevención de fraude basadas en IA listas para usar o crear sus propias soluciones de IA. De cualquier manera, la detección eficaz del fraude mediante IA comienza con la elección del algoritmo de aprendizaje automático adecuado.
Los estudios han descubierto que los bosques aleatorios, que combinan múltiples diagramas de flujo de decisiones, son los más eficaces para predecir transacciones fraudulentas. Sin embargo, otros tipos de fraude pueden requerir modelos más matizados. La agrupación es excelente para identificar comportamientos inusuales y las redes neuronales profundas pueden analizar una mayor variedad de factores para detectar casos más sutiles.
La solución ideal depende del presupuesto de la startup, de su experiencia en IA y del tipo de fraude que más le preocupa. Las empresas sin mucha experiencia en programación de IA deberían consultar a un experto externo para determinar qué modelo se adapta mejor a sus necesidades.
2. Entrene e implemente el modelo de IA
Después de seleccionar un modelo de IA, las organizaciones deben entrenarlo. Este es el proceso de introducir datos y corregir sus decisiones para que pueda aprender a distinguir entre comportamientos aceptables y sospechosos.
Los detalles del entrenamiento de modelos varían según el tipo de algoritmo. En todos los casos, la cantidad y calidad de los datos son cruciales. La gestión de datos es la barrera más común para la adopción de la IA, por lo que es importante abordar estas preocupaciones lo antes posible. Esto significa recopilar suficiente información para permitir resultados confiables y garantizar que sean relevantes para el uso final, completos y libres de errores.
Las empresas emergentes deben modificar sus modelos durante la capacitación hasta que puedan alcanzar consistentemente los niveles deseados de precisión. Una vez hecho esto, las empresas pueden implementar la solución de IA, monitoreando las cuentas internas o las cifras de inversión en busca de fraude.
3. Optimizar con el tiempo
Puede resultar tentador suponer que el trabajo ya está hecho en este punto, pero la IA requiere una optimización continua. Los retornos positivos de las inversiones en IA tardan en promedio unos 14 meses, y esto no incluye los 12 meses necesarios para implementar estas soluciones. La implementación de la IA es un proceso lento, por lo que las empresas deben reconocer la necesidad de nutrir la tecnología.
A medida que los modelos de detección de fraude con IA encuentran más datos y situaciones nuevas, pueden adaptarse y volverse cada vez más versátiles. Sin embargo, es posible que requieran ajustes para tener en cuenta estos cambios. Las empresas emergentes deben monitorear el desempeño de su IA y perfeccionar el modelo según sea necesario cuando se produzcan errores para impulsar mejoras a largo plazo.
Del mismo modo, las startups no deberían depender demasiado de la IA. Los humanos siempre deben tener la última palabra, ya que la IA es imperfecta y puede verse afectada por prejuicios o alucinaciones. En lugar de tomar las alertas automáticas al pie de la letra, las organizaciones deben revisar cada caso para verificarlo antes de tomar medidas.
Tanto las startups como los inversores necesitan una detección de fraude basada en IA
El sector de las startups no puede permitirse el lujo de seguir siendo un foco de fraude financiero. Tanto las empresas como sus inversores necesitan técnicas de prevención del fraude más fiables. En el mundo actual, eso significa que necesitan IA.
El aprendizaje automático es una solución imperfecta pero poderosa. Aprender a aprovechar la IA ayudará a las nuevas empresas y a sus patrocinadores a aumentar la confianza, la seguridad y el rendimiento financiero a largo plazo.
Zac Amos es el editor de funciones de ReHack, donde cubre tecnología empresarial, recursos humanos y ciberseguridad. También es colaborador habitual de AllBusiness, TalentCulture y VentureBeat. Para más de su trabajo, síguelo en chirrido o LinkedIn.
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