En la gestión de riesgos empresariales la Inteligencia Artificial (IA) revolucionará la forma como se detectan y se previenen delitos como el fraude, lavado de activos, financiación del terrorismo, entre otros riesgos, que aquejan a las empresas. Su ventaja está en el uso de algoritmos de aprendizaje automático que facilita el análisis predictivo y la generación detección de señales de alerta con mayor precisión.
En sintonía con esta tendencia, Risk Consulting Global Group, está desarrollando herramientas tecnológicas propias potenciadas con IA. Cuando inició su operación hace 20 años, la firma se convirtió en la aliada del empresariado colombiano por excelencia al transformar la gestión del riesgo a través de la consultoría, herramientas tecnológicas innovadoras y formación, que agilizan los procesos y que son más confiables que las prácticas manuales.
Sus principales desarrollos tecnológicos, SOFRISK e INSPEKTOR, han sido ampliamente utilizadas para la prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo en los siete mercados en los que hoy atiende más de 1.500 empresas, en Colombia, Panamá, México, Ecuador, Costa Rica, Perú y Venezuela.
De acuerdo con los expertos de Risk Consulting Global Group, las ventajas de la IA radican en que permite procesar cantidades masivas de datos en un tiempo récord y con altísima precisión, permitiendo que los gestores de riesgo identifiquen patrones que serían difíciles de reconocer para los seres humanos, proporcionándoles capacidades de modelado predictivo. La posibilidad de predecir los riesgos futuros contribuye a que la gestión pase de ser reactiva a proactiva, ahorrándole tiempo y dinero a las empresas.
“Trabajamos para aprovechar las ventajas de la IA para reforzar nuestro portafolio de soluciones disruptivas que han adoptado más de 1500 empresas de todos los sectores en Latinoamérica. Nuestros servicios contemplan sistemas de prevención y control de Lavado de Activos y Financiación el Terrorismo, Sistemas de Administración de Riesgos, Sistemas de Control Interno, Anti-Fraude y Anti-Corrupción”, declara Luis Ramiro Diaz Briceño, CEO de Risk Consulting Global Group.
Consejos para la gestión del riesgo en la era de la IA
Antes de adoptar las herramientas de IA para la gestión de riesgos, las empresas deben contemplar los aspectos éticos y legales inherentes. A continuación, se sugieren algunos usos de la IA para mejorar la identificación temprana y la adopción de mecanismos de transparencia.
1. Usar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y tendencias para identificar posibles riesgos.
2. Sistemas de detección de anomalías, mediante el monitoreo de datos y procesos, facilitando la identificación de posibles riesgos o brechas de seguridad de manera temprana, permitiendo una respuesta rápida y eficiente.
3. Evaluación automática de los riesgos con mayor precisión, lo que facilita la toma de decisiones informadas y se traduce en ahorro de tiempo y recursos.
4. Realizar análisis predictivos basados en datos históricos y en tiempo real, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias. Anticiparse a los riesgos significa que las empresas pueden implementar medidas preventivas y así minimizar su impacto en la organización.
5. Alertas tempranas para que los responsables de la gestión de riesgos fortalezcan sus sistemas de administración de riesgos.
Principales retos del uso de la IA
El uso de la IA para la gestión de riesgos no está exenta de problemáticas para las empresas, lo que exige que se tomen medidas adecuadas para abordarlas. En particular, las nuevas tecnologías exigen prácticas sólidas de protección de datos, el uso de fuentes de datos diversas y representativas; la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas, y la consideración del impacto ético y social.
1. Privacidad y seguridad de los datos: la recopilación y procesamiento masivo de datos pueden exponer a las empresas a riesgos de seguridad, privacidad y puede aumentar la ocurrencia de ciberdelitos. La protección de datos sensibles y el aseguramiento de la confidencialidad son cruciales para evitar filtraciones, hackeos o mal uso de la información.
2. Discriminación algorítmica: la IA puede verse afectada por sesgos inherentes a los datos que se hayan utilizado para entrenar el sistema. Esto puede resultar en decisiones sesgadas y poco transparentes.
3. Riesgos éticos: el uso de IA plantea dilemas éticos como quien responde por las decisiones de los sistemas autónomos, la posible pérdida de empleo debido a la automatización, el acceso no consentido a la información personal de terceros o la manipulación de usuarios a través de técnicas de persuasión algorítmica.
