{"id":17975,"date":"2020-07-24T04:45:48","date_gmt":"2020-07-24T08:45:48","guid":{"rendered":"https:\/\/intosai.nclud.com\/journal-entry\/artificial-intelligence-combat-fraud\/"},"modified":"2023-05-14T17:48:59","modified_gmt":"2023-05-14T21:48:59","slug":"artificial-intelligence-combat-fraud","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/es\/journal-entry\/artificial-intelligence-combat-fraud\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial crea nuevas oportunidades para combatir el fraude"},"content":{"rendered":"\n<p><em>por Taka Ariga, Cient\u00edfico Jefe de Datos y Director del Laboratorio de Innovaci\u00f3n de la GAO; Johana Ayers, Directora Gerente del Servicio de Auditor\u00edas e Investigaciones Forenses (FAIS) de la GAO; Toni Gillich, Subdirector del FAIS de la GAO; Nick Weeks, Analista Principal del FAIS de la GAO; Scott Hiromoto, Analista Principal de Datos de Investigaci\u00f3n y M\u00e9todos Aplicados de la GAO; y Martin Skorczynski, Cient\u00edfico Principal de Datos del Laboratorio de Innovaci\u00f3n de la GAO.  <\/em><\/p>\n\n<p>La lucha contra los defraudadores ha sido durante mucho tiempo un reto persistente para las entidades gubernamentales. Aunque no hay cifras exactas, las actividades fraudulentas sustraen cada a\u00f1o miles de millones de d\u00f3lares de los contribuyentes a programas vitales. En el mundo actual, conectado digitalmente e impulsado por la informaci\u00f3n, el enfoque tradicional del trabajo de detecci\u00f3n del fraude basado en revisiones retrospectivas por parte de los auditores resulta cada vez m\u00e1s ineficaz. Este marco de &#8220;pagar y luego perseguir&#8221; consume muchos recursos, es dif\u00edcil de ampliar y no consigue recapturar una cantidad significativa de transacciones fraudulentas conocidas y sospechosas.<\/p>\n\n<p>Afortunadamente, la proliferaci\u00f3n de datos junto con los avances en las capacidades computacionales han dado paso a la edad de oro de la Inteligencia Artificial (IA), en la que algoritmos y modelos pueden revelar patrones, comportamientos y relaciones an\u00f3malos -con velocidad, a escala y en profundidad- que no eran posibles ni siquiera hace una d\u00e9cada.<\/p>\n\n<p>Desde la navegaci\u00f3n por el Sistema de Posicionamiento Global hasta el reconocimiento facial, la IA ha transformado radicalmente todas las facetas de nuestras vidas. Del mismo modo, las organizaciones del sector p\u00fablico est\u00e1n aprovechando potentes algoritmos para detectar y abordar de forma m\u00e1s prospectiva las se\u00f1ales de alarma antes de que se manifiesten en problemas importantes.<\/p>\n\n<p>Es importante destacar que la IA no sustituye a los juicios profesionales de los auditores experimentados a la hora de detectar actividades potencialmente fraudulentas. Aunque la IA puede cribar grandes vol\u00famenes de datos con tremenda precisi\u00f3n, la inteligencia humana sigue siendo un elemento esencial para determinar acciones contextualizadas, proporcionadas y matizadas derivadas de los resultados algor\u00edtmicos. Esta relaci\u00f3n simbi\u00f3tica significa que la IA ayudar\u00e1 a la labor de las Entidades Fiscalizadoras Superiores (EFS) y cambiar\u00e1 el modo en que se lleva a cabo dicha labor, lo que requerir\u00e1 diferentes competencias para aprovechar la capacidad de la IA de impulsar la eficacia y la eficiencia.<\/p>\n\n<p>La Oficina de Rendici\u00f3n de Cuentas del Gobierno de Estados Unidos (GAO) busca aprovechar el poder de la IA para mejorar la supervisi\u00f3n gubernamental y combatir el fraude, y el Laboratorio de Innovaci\u00f3n de la GAO, establecido en 2019 como parte de la nueva unidad de Ciencia, Evaluaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica y An\u00e1lisis de la Agencia, est\u00e1 impulsando la experimentaci\u00f3n de IA a trav\u00e9s de casos de uso de auditor\u00eda (ver Tabla 1 &#8220;Capacidades de IA y trabajo en curso de la GAO&#8221;).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><a href=\"http:\/\/intosaijournal.org\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Table-1_AI-Capabilities-and-Ongoing-GAO-Work.jpg\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/intosaijournal.org\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Table-1_AI-Capabilities-and-Ongoing-GAO-Work.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-21602\"\/><\/a><\/figure>\n\n<p>A medida que se logren avances, la GAO se propone compartir las historias de \u00e9xito y las lecciones aprendidas con las EFS y la comunidad de rendici\u00f3n de cuentas en general. Al mismo tiempo, el Laboratorio de Innovaci\u00f3n, en colaboraci\u00f3n con todas las partes interesadas, se encuentra en las primeras fases de desarrollo de un marco de supervisi\u00f3n de la IA para ayudar a orientar el desarrollo de soluciones de IA, respetando al mismo tiempo las buenas pr\u00e1cticas y normas generales para los auditores.<\/p>\n\n<p>La Tabla 1 tambi\u00e9n muestra c\u00f3mo el Laboratorio de Innovaci\u00f3n de la GAO est\u00e1 desarrollando capacidades anal\u00edticas relevantes relacionadas con el fraude que podr\u00edan constituir la base de futuras soluciones de IA. Cada caso de uso est\u00e1 dise\u00f1ado para identificar r\u00e1pidamente correlaciones, comportamientos, relaciones, patrones y anomal\u00edas ocultos que pueden ser indicativos de riesgos de fraude.<\/p>\n\n<p>Antes de buscar soluciones anal\u00edticas de IA para la supervisi\u00f3n y la lucha contra el fraude, las EFS pueden beneficiarse teniendo en cuenta importantes consideraciones legales, sociales, \u00e9ticas y operativas que son especialmente relevantes para la IA. Adem\u00e1s, las EFS pueden obtener valiosos conocimientos de las experiencias y lecciones aprendidas de las organizaciones de los sectores p\u00fablico y privado.<\/p>\n\n<p><strong>CONSIDERACIONES IMPORTANTES AL UTILIZAR AI<\/strong><\/p>\n\n<p>Los algoritmos de IA no entienden la diferencia entre transacciones fraudulentas y no fraudulentas. En cambio, estos algoritmos identifican anomal\u00edas, como transacciones inusuales entre cuentas. Siguen siendo necesarios expertos humanos en la materia para analizar estas anomal\u00edas y determinar si existe un posible fraude.<\/p>\n\n<p>Para resistir el escrutinio, las entidades fiscalizadoras que esperan establecer soluciones de IA antifraude pueden tener en cuenta una serie de puntos de orientaci\u00f3n, entre ellos c\u00f3mo son las soluciones de IA:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>\n  <strong>Cuidadosamente formados y validados<\/strong>\n<\/em>: Es necesario entrenar y validar rigurosamente los algoritmos de IA para minimizar los errores del modelo. Las soluciones de IA que generan un n\u00famero excesivo de falsos positivos, por ejemplo al etiquetar demasiadas transacciones leg\u00edtimas como potencialmente fraudulentas, pueden desbordar a una organizaci\u00f3n y su capacidad para investigar posibles fraudes.<em><strong>Explicable,<\/strong><\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>\n  <strong>L\u00f3gico y razonable<\/strong>\n<\/em>: Los algoritmos de IA explicables, bien definidos y documentados con precisi\u00f3n son primordiales. Es importante garantizar que las dependencias modeladas entre variables sean l\u00f3gicas, que los supuestos subyacentes sean razonables y que los resultados del modelo y del algoritmo se expresen en un lenguaje sencillo.<\/li>\n\n\n\n<li><em>\n  <strong>Auditable<\/strong>\n<\/em>: Para ajustarse a las Normas de Auditor\u00eda Gubernamental Generalmente Aceptadas, es fundamental documentar exhaustivamente las t\u00e9cnicas de IA aplicadas. Esto incluye par\u00e1metros relacionados con los modelos y conjuntos de datos utilizados, as\u00ed como la justificaci\u00f3n para incluir cualquier t\u00e9cnica patentada, como sistemas de terceros de proveedores externos.<\/li>\n\n\n\n<li><em>\n  <strong>Gobernado<\/strong>\n<\/em>: La supervisi\u00f3n de algoritmos de IA es vital para garantizar un rendimiento coherente en distintos entornos operativos. Es imperativo que las soluciones de IA, especialmente los algoritmos listos para usar, no tengan efectos negativos, como la discriminaci\u00f3n involuntaria de grupos protegidos.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>PASOS PARA IMPLANTAR CON \u00c9XITO LA AI<\/strong><\/p>\n\n<p>Las organizaciones de los sectores p\u00fablico y privado han identificado varios pasos clave para el \u00e9xito de las iniciativas de an\u00e1lisis de datos, incluidos los enfoques de IA:<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Identificar objetivos y alinear esfuerzos<\/strong>\n<\/em>: En las primeras fases del desarrollo de un programa de an\u00e1lisis, se recomienda determinar c\u00f3mo pueden contribuir los objetivos espec\u00edficos del programa a satisfacer las necesidades de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Obtener la participaci\u00f3n<\/strong>\n<\/em>: El apoyo de la organizaci\u00f3n al an\u00e1lisis de datos y la apreciaci\u00f3n de su capacidad para mejorar la consecuci\u00f3n de objetivos son esenciales. Crear una divisi\u00f3n responsable del desarrollo de la capacidad anal\u00edtica es una forma de institucionalizar el conocimiento.<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Comprender las capacidades actuales<\/strong>\n<\/em>: Inicialmente, las organizaciones pueden inventariar los recursos existentes para comprender mejor las capacidades y priorizar las \u00e1reas de mejora. Los recursos clave son la experiencia del personal, el hardware y el software, as\u00ed como las fuentes de datos y los propietarios.<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Incluir a usuarios y expertos en la materia<\/strong>\n<\/em>: Incluir a los expertos en la materia adecuada en los proyectos anal\u00edticos puede ayudar a informar sobre el desarrollo del modelo y obtener la aprobaci\u00f3n de los posibles usuarios del modelo.<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Empezar con algo sencillo y aumentar la capacidad<\/strong>\n<\/em>: Las organizaciones pueden intentar primero desarrollar soluciones m\u00ednimamente viables para alcanzar sus objetivos. Al identificar y obtener \u00e9xitos r\u00e1pidos y tempranos, las organizaciones pueden construir un caso para desarrollar incrementalmente m\u00e1s capacidades, creando una base para implementar soluciones de IA m\u00e1s sofisticadas.<\/p>\n\n<p><em>\n  <strong>Transici\u00f3n a la Operaci\u00f3n<\/strong>\n<\/em>: Una vez desarrollado un producto m\u00ednimamente viable, es crucial trasladarlo a un entorno de producci\u00f3n. Es importante documentar las actualizaciones del algoritmo de IA.<\/p>\n\n<p>Los gestores de las EFS pueden considerar varios recursos a la hora de explorar la implementaci\u00f3n de la IA. El <a href=\"https:\/\/www.gao.gov\/assets\/680\/671664.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Marco de Riesgo de Fraude<\/a> de la GAO identifica las principales pr\u00e1cticas para ayudar a los gestores de programas a combatir el fraude financiero y no financiero. Estas pr\u00e1cticas punteras incluyen pasos para utilizar las actividades de an\u00e1lisis de datos como ayuda para la detecci\u00f3n del fraude, lo que puede ayudar a sentar las bases para an\u00e1lisis m\u00e1s sofisticados, como la IA.<\/p>\n\n<p>El informe de la GAO &#8220;<a href=\"https:\/\/www.gao.gov\/assets\/690\/683859.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Highlights of a Forum: Data Analytics to Address Fraud and Improper Payments<\/a>&#8220;, incluye recomendaciones de los sectores p\u00fablico y privado sobre c\u00f3mo establecer programas de an\u00e1lisis. En particular, los panelistas del foro aportaron sugerencias para establecer y perfeccionar un programa de an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n<p>En 2018, la GAO public\u00f3 la &#8220;<a href=\"https:\/\/www.gao.gov\/assets\/700\/690910.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Evaluaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA<\/a>&#8221; identificando una serie de oportunidades relacionadas con la IA, desaf\u00edos y \u00e1reas necesarias para la investigaci\u00f3n futura y la consideraci\u00f3n de los responsables pol\u00edticos.<\/p>\n\n<p>El <a href=\"https:\/\/www.intosaicommunity.net\/wgbd\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Grupo de Trabajo sobre Big Data<\/a> de la Organizaci\u00f3n Internacional de Entidades Fiscalizadoras Superiores contribuye a facilitar el intercambio de conocimientos entre las EFS sobre cuestiones relacionadas con los datos y el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n<p><em><strong>Expertos entrevistados<\/strong><\/em><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Solon Angel, Fundador, Director de Impacto, MindBridge Ai<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Jim Apger, Arquitecto de seguridad, Splunk  <\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Bart Baesens, Profesor de Big Data &amp; Analytics, Katholieke Universiteit Leuven, B\u00e9lgica<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Justin Fessler, Estratega de Inteligencia Artificial, IBM Federal<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Robert Han, Vicepresidente de Elder Research<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Bryan Jones, Propietario y Consultor Principal, Strategy First Analytics<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Rachel Kirkham, Jefa de Investigaci\u00f3n de An\u00e1lisis de Datos, Oficina Nacional de Auditor\u00eda del Reino Unido (UKNAO)<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>William Pratt, Cient\u00edfico de Datos, UKNAO<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Wouter Verbeke, Profesor Asociado de Inform\u00e1tica Empresarial y An\u00e1lisis de Datos, Vrije Universiteit, B\u00e9lgica<\/em><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La lucha contra los defraudadores ha sido durante mucho tiempo un reto persistente para las entidades gubernamentales. 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