CERCA DEL 76% de los encuestados en españa coïncidenden en que la ia generativa ha complado y sofistado el panorama del fraude. Esta Tecnología Permite la «Industrización del Fraude», facilitando la creación y despliegue de identidade sintéticas, Deepfakes y otras tácticas fraulentas a Gran Escala.
Así lo Despende Experian en Su último Informe, Realizado por Forrester Consulting, Donde Destacan Que Como Resuldado, El 48% de las empresas españolas Tienenen Dificultades para identificar el uso de iagen en ataques de fraude, lo que complete la cuantificación de sun en las las las las las en las las las las las en las las las en las las las las en las las las las en las las en las, lo Pérdidas.
Para enfrentar estos desafíos, las empresas deben adoptar un enfoque más proactivo de costos.
«Estamos comprometidos con el desarrollo y perfeccionamiento de nuestras herramientas basadas en machine apprentissage (ml), que fils esenciales para identificaire y mititigar las actidades fraulentas. Al Fomentar El Uso de Estas Herramientas Avanzadas, Capacitamos A las Empresas para navegar Con Confianza por el complejo Panorama de la Precención del Fraude. Nuestro Objetivo es Garantizar que la Información Personnel Y Financiera Permanezca Segura, Proporcionando Tranquilidad en Un Mundo Cada Vez Más Digital », Comenta Loreto de Lucas, chef de produit De Experian España.
Ia generativa y fraude
La Creciciente complejidad de las amenazas de fraude ha hecho que la colaboración y el uso de tecnologías avanzadas sean más crucialles que nunca. El 80% de los Directivos Españoles Reconoce la importancia de Colaborar con Socios externos para una prenceción eficaz del fraude. UN 63% de los encuestados está de acuerdo en que compartitir datos de fraude a través de un consorcio es una forma efectiva de identificar tendencias émerge.
De Hecho, El 82% de las empresas españolas que participaron en el informte han visto un retrorno positivo de la inversión (roi) Gracias a su participación en estos consorcios, lo que resalta los benefios de superar los desafíos del intercambio de datios para mejorar la la lame la la la la lame la la la la lame la los Detección y Prengención del Fraude.
El Aprendizaje Automático (Ml) Se ha convertido en la columna vertébral de la prenceción del fraude. Dada La Crecientie Amenaza, Los Directivos Considest La Implementación de Modelos Basados en Ml Como Una de Sus Principales Pridialideades. Sin Embargo, UN 42% de las Empresas Españolas enfrenta Dificultades Para Implementar Estos Modelos, Citando la Insuficciecia de Datos Para Entrenarlos y La Falta de Datos de Calidad en El 45% de Los Casos.
La ia Generativa ha alterado significativAmete el Panorama del Fraude, haciendo que las tácticas fraudulentas sean más sofistadas y difíciles detectar. Para Combatir Estas Amenazas, las empresas deben adoptar un enfoque proactivo y Colaborativo, utilizando tecnologías avanzadas y Compartientdo datos a Través de Consorcios.
La mise en œuvre de Modelos de Aberendizaje Automático ESENCIAL PARA MEJORAR LA PRÉCISIón en la détección de fraude y redumir los costos asciados. A medida que las amenazas evolucionan, es crucial que las empresas se adapten y Fortalezcan sus estragie de prenceción del fraude para protegerse eficazmente contra los ataques cada vez más sofisticados.
