¿Por qué tu empresa debe adoptar eKYC?

El Machine Learning es una de las tecnologías más influyentes dentro de la transformación digital y la gestión del riesgo empresarial. Hoy, compañías de todos los tamaños utilizan modelos de aprendizaje automático para anticiparse a fraudes, fortalecer la identidad digital, analizar datos y tomar decisiones más seguras. Para las empresas en Colombia, especialmente las que buscan adaptarse a un entorno donde los riesgos digitales crecen, el Machine Learning se ha convertido en un aliado estratégico que complementa soluciones tecnológicas como las discutidas en temas de fraudes corporativos: Inteligencia artificial y fraudes corporativos Qué es Machine Learning El Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender de los datos sin necesidad de ser explícitamente programados para realizar una tarea específica. En otras palabras, el Machine Learning capacita a las máquinas para mejorar su desempeño automáticamente mediante la experiencia, es decir, a medida que procesan más datos. En lugar de ser programadas para seguir reglas rígidas o instrucciones detalladas, las máquinas que utilizan Machine Learning son capaces de identificar patrones y hacer predicciones basadas en los datos que analizan. Esto significa que, a lo largo del tiempo, el sistema se vuelve más preciso, adaptándose a nuevas situaciones y tomando decisiones más fundamentadas a medida que interactúa con más información. Características del Machine Learning Autonomía en el aprendizaje: El principal beneficio del Machine Learning es su capacidad para aprender de manera autónoma a partir de los datos, lo que significa que los sistemas no necesitan ser reprogramados cada vez que cambian las condiciones. El sistema adapta su funcionamiento basado en los datos de entrada que recibe. Adaptación continua: A medida que el sistema procesa más datos, las predicciones y decisiones se vuelven más precisas y optimizadas. Esta característica es lo que le da al Machine Learning una ventaja significativa sobre las formas tradicionales de programación, donde los resultados son más estáticos. Capacidad para detectar patrones complejos: El Machine Learning es especialmente poderoso en la identificación de patrones que pueden ser demasiado complejos para ser detectados por el ojo humano o por los métodos tradicionales. Esta capacidad permite a las empresas extraer conocimientos valiosos de grandes volúmenes de datos. Predicción y toma de decisiones basada en datos: El Machine Learning permite a las empresas no solo hacer predicciones más precisas, sino también tomar decisiones informadas basadas en evidencia, mejorando la toma de decisiones estratégicas y operacionales. ¿Por qué es relevante para las empresas el machine learning? Para las empresas, especialmente aquellas que buscan maximizar la eficiencia y mejorar su competitividad en un mercado cada vez más complejo, el Machine Learning ofrece una serie de beneficios clave que son esenciales para el éxito en el entorno actual: Anticipación de comportamientos y riesgos: Utilizando modelos de Machine Learning, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real para anticipar comportamientos futuros, detectar fraudes y gestionar riesgos antes de que se materialicen. Esto resulta especialmente útil para sectores como la banca, la salud y el comercio electrónico, donde la prevención de fraudes y la gestión de riesgos son primordiales. Optimización de procesos y reducción de costos: El Machine Learning permite automatizar y optimizar procesos que anteriormente requerían intervención manual, lo que se traduce en una mayor eficiencia operativa y una reducción de costos. Desde la gestión de inventarios hasta la atención al cliente, el Machine Learning mejora la rapidez y precisión de los procesos empresariales. Mejora de la experiencia del cliente: Las soluciones basadas en Machine Learning pueden analizar los comportamientos de los clientes y personalizar las ofertas, productos y servicios según sus preferencias. Esto permite a las empresas ofrecer una experiencia más personalizada, aumentando la satisfacción y fidelización del cliente. Toma de decisiones más precisas: Gracias a la capacidad de analizar datos masivos y extraer patrones relevantes, las empresas pueden tomar decisiones informadas que se basen en hechos y no en intuiciones. Esto no solo mejora la precisión de las decisiones, sino que también permite una mejor planificación estratégica a largo plazo. Aplicaciones en la seguridad digital: En un entorno donde los riesgos digitales crecen constantemente, el Machine Learning se ha convertido en una herramienta vital para fortalecer la ciberseguridad. Los sistemas de Machine Learning pueden identificar comportamientos anómalos y detectar amenazas cibernéticas, lo que permite a las empresas prevenir ataques antes de que ocurran. Esta tecnología también fortalece soluciones que protegen los entornos digitales y la autenticidad de los usuarios, como las que aborda el artículo sobre identidad digital para empresas: Tecnologías clave para proteger la identidad digital. Cómo funciona Machine Learning Aunque internamente utiliza algoritmos complejos, su funcionamiento se puede entender con cinco pasos principales: 1. Recolección de datos El sistema recibe información de múltiples fuentes: transacciones, registros internos, comportamiento de clientes, bases de datos, etc. 2. Preparación de datos Se depuran, organizan y estructuran para que el modelo pueda analizarlos correctamente. 3. Entrenamiento El algoritmo aprende a reconocer patrones utilizando ejemplos reales. 4. Evaluación del modelo Se verifica qué tan precisas son sus predicciones. 5. Ajuste y aprendizaje continuo Mientras recibe nuevos datos, se perfecciona y se hace más confiable. Este proceso es clave en soluciones modernas basadas en analítica avanzada, blockchain y privacidad de datos, como las que se explican en el análisis de blockchain y Hábeas Data: Blockchain y Hábeas Data: garantizar la privacidad. Modelos de Machine Learning Existen diferentes tipos de modelos, diseñados para resolver problemas específicos. Los más comunes son: 1. Aprendizaje supervisado El sistema aprende con ejemplos etiquetados. Aplicaciones: predicción de riesgo, modelos de scoring, anticipación de impagos. 2. Aprendizaje no supervisado Encuentra patrones sin necesitar etiquetas. Aplicaciones: segmentación de clientes, detección de anomalías o comportamientos inusuales. 3. Aprendizaje por refuerzo Aprende por medio de prueba y error, recibiendo recompensas por tomar buenas decisiones. Aplicaciones: optimización de procesos, automatización inteligente. Otros modelos importantes en empresas Modelos predictivos Modelos de clasificación Redes neuronales y Deep Learning Todos permiten automatizar tareas, anticiparse a riesgos, mejorar la productividad y optimizar los recursos operativos. Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning Aunque ambos pertenecen al mundo de la inteligencia artificial, funcionan de formas distintas: Machine Learning Requiere que los datos estén organizados. Aprende a partir de patrones detectados. Ideal para predicción financiera, análisis de riesgo y automatización. Deep Learning Utiliza redes neuronales profundas. Requiere mayor capacidad computacional. Excelente para biometría, reconocimiento facial, verificación de identidad o análisis de imágenes. En pocas palabras: Machine Learning = aprende de datos estructurados. Deep Learning = aprende como el cerebro, detecta patrones más complejos. Aprendizaje Automático (Machine Learning) El aprendizaje automático es la base de múltiples soluciones empresariales modernas. Gracias a él, las organizaciones pueden: Anticipar fraudes digitales. Verificar identidades con mayor precisión. Automatizar procesos repetitivos. Interpretar datos complejos en segundos. Reducir errores humanos. Tomar decisiones más rápidas y confiables. El Machine Learning es una herramienta esencial para empresas que necesitan avanzar tecnológicamente sin perder claridad, seguridad ni control. Preguntas frecuentes 1. ¿Qué es Machine Learning y para qué sirve? El Machine Learning es una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender automáticamente a partir de datos. Sirve para predecir comportamientos, automatizar procesos, detectar riesgos, fortalecer la seguridad digital y mejorar la toma de decisiones empresariales. 2. ¿Cuáles son los 3 tipos de Machine Learning? Los tres tipos principales son: Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje por refuerzo 3. ¿Qué es un ejemplo de Machine Learning? Un ejemplo claro es un sistema que predice si una transacción es fraudulenta analizando patrones de comportamiento. También lo son los modelos de scoring de riesgo, los sistemas de recomendación y los detectores de anomalías. 4. ¿Qué es un modelo de Machine Learning? Es un algoritmo entrenado con datos que aprende a identificar patrones y realizar predicciones. Es el “cerebro” que analiza la información y toma decisiones basadas en lo que ha aprendido.

Fraude interno: Qué es, cómo prevenirlo y controlarlo El fraude interno es uno de los riesgos más silenciosos, costosos y difíciles de detectar dentro de una organización. Afecta la liquidez, la reputación, los procesos y la estabilidad operativa de cualquier empresa, sin importar el tamaño o sector. En un entorno donde las amenazas evolucionan y los canales digitales crecen, fortalecer los controles internos y adoptar soluciones tecnológicas especializadas se volvió indispensable. Este artículo explica qué es el fraude interno, cuáles son sus riesgos y cómo prevenirlo con mecanismos de control, procesos estructurados y herramientas avanzadas de verificación, monitoreo y analítica. ¿Qué es el fraude interno? El fraude interno ocurre cuando un colaborador, contratista, proveedor o aliado con acceso a información, procesos o recursos de la empresa los usa de manera indebida con fines personales o para beneficiar a terceros. No es una situación aleatoria: se presenta cuando existen vacíos en los procesos, falta de supervisión o debilidades en los sistemas de control. En la mayoría de los casos, el fraude interno se clasifica en tres grandes categorías: Apropiación indebida de activos:Por ejemplo: desvío de inventarios, manipulación de gastos, uso personal de recursos, creación de proveedores ficticios o alteración de registros contables. Corrupción y sobornos:Se da cuando un empleado favorece decisiones internas a cambio de incentivos. Incluye sobornos para adjudicar contratos, modificar condiciones de compra o aprobar pagos. Fraude en información y documentos:Manipulación de datos, ajustes no autorizados, alteración de reportes financieros o modificaciones en sistemas con el fin de ocultar irregularidades. En todos los casos, el origen del fraude interno suele estar relacionado con dos factores: acceso privilegiado y ausencia de controles preventivos eficaces. Fraude en las empresas por falta de controles internos Una organización con procesos manuales, escasa trazabilidad o sin verificación de información es más vulnerable a sufrir pérdidas por fraude interno. Cuando la empresa no documenta ni estandariza sus flujos críticos, se generan oportunidades para manipular datos, ocultar transacciones, crear rutas paralelas de aprobación o ejecutar acciones sin supervisión. Las consecuencias de un fraude interno pueden ser graves: Pérdidas económicas directas: desvío de recursos, pagos duplicados, compras inexistentes o cobros fraudulentos. Impacto reputacional: pérdida de confianza de clientes, inversionistas y aliados. Riesgo legal y sanciones: incumplimiento regulatorio o responsabilidades civiles. Deterioro de la cultura organizacional: desmotivación del equipo y desconfianza interna. Distorsiones en la toma de decisiones: reportes financieros y operativos alterados afectan la estrategia del negocio. La falta de controles internos también dificulta la detección temprana de anomalías. Sin registros confiables, indicadores automatizados o procesos de verificación, las alertas pasan desapercibidas y el fraude puede extenderse durante meses o incluso años. Como parte de una gestión preventiva, fortalecer la cultura empresarial y la prevención de fraudes es clave para minimizar riesgos internos y promover prácticas más seguras dentro de todas las áreas de la organización. El riesgo de fraude interno El riesgo de fraude interno crece cuando una empresa presenta debilidades en sus procesos o confía en actividades manuales sin supervisión. En términos de riesgo corporativo, el fraude interno puede originarse por: Fallas en la segregación de funciones: una misma persona realiza todas las etapas de un proceso (crear, aprobar, ejecutar, auditar). Ausencia de monitoreo continuo: no se revisan movimientos inusuales, cambios en patrones o actividades fuera del horario habitual. Escaso control documental: uso de documentos no verificados, datos sin validar o archivos que no cuentan con procesos de autenticación. Cultura organizacional permisiva: falta de políticas claras sobre ética, conflictos de interés o denuncia de irregularidades. Accesos excesivos: perfiles sin restricciones en los sistemas, permisos que no se actualizan o cuentas activas de exempleados. Procesos manuales y sin trazabilidad: registros en hojas de cálculo, aprobaciones por correo, controles informales. En este tipo de escenarios, el riesgo no solo depende de la intención del colaborador: también surge del diseño del proceso. Una organización que no fortalece sus controles se expone a errores, manipulación o decisiones sin evidencia que comprometen el negocio. Además, mantener un buen perfil de crédito empresarial ayuda a fortalecer la transparencia financiera y a reducir comportamientos que puedan derivar en acciones fraudulentas dentro de la compañía. Control interno y fraude El control interno es el conjunto de políticas, prácticas, procesos, tecnologías y estructuras que una empresa implementa para administrar riesgos, garantizar la integridad operativa y proteger sus activos. Su función principal es asegurar que todas las actividades se ejecuten de manera transparente, verificable y alineada con los objetivos corporativos. Cuando el control interno es sólido, el fraude interno se vuelve más difícil porque: Reduce el acceso a información sensible solo a quienes lo necesitan. Exige evidencia documental y trazabilidad para cada transacción. Evita que una misma persona concentre varias etapas críticas. Facilita auditorías internas y externas con datos confiables. Permite identificar patrones atípicos y señales de alerta. Un sistema de control interno no se limita a establecer reglas. También implica cultura, capacitación y uso de herramientas tecnológicas que permitan verificar la identidad, validar la información en tiempo real y monitorear comportamientos inusuales dentro de la organización. Medidas de control interno para evitar fraudes Para disminuir el riesgo de fraude interno, las empresas deben establecer medidas prácticas y sostenibles, combinando políticas internas, supervisión y tecnología. Estas son algunas de las acciones clave: 1. Segregación de funciones Ninguna persona debe tener control total sobre actividades críticas. Separar responsabilidades en compras, pagos, inventarios, facturación y contabilidad es esencial para evitar manipulación. 2. Políticas claras y código de ética Debe existir un marco formal que defina conflictos de interés, sanciones, comportamientos prohibidos y protocolos para denunciar irregularidades. 3. Verificación documental y validación de terceros Antes de trabajar con proveedores, clientes o aliados, es fundamental validar su información. Para ello, soluciones como las de Datacrédito Experian permiten: Confirmar identidad de personas y empresas. Identificar alertas de riesgo. Validar información financiera y comercial. 4. Auditorías periódicas La revisión constante de transacciones y procesos permite identificar errores, inconsistencias o movimientos atípicos. Una auditoría interna preventiva es más efectiva que una correctiva. 5. Trazabilidad en los procesos Cada aprobación, modificación o transacción debe quedar registrada. Esto permite reconstruir el flujo en caso de incidentes, detectar duplicados y evitar actividades sin evidencia documental. 6. Actualización constante de perfiles de acceso Los roles en los sistemas deben corresponder al cargo actual del colaborador. Perfiles antiguos, cuentas sin uso o permisos excesivos representan riesgos de fraude. 7. Cultura de transparencia y denuncia Fomentar canales anónimos y seguros para reportar irregularidades es una de las herramientas más efectivas para identificar fraudes internos antes de que escalen. Entender mejor el fraude empresarial, su impacto y las estrategias de prevención permite dimensionar los riesgos reales y diseñar controles internos más completos y efectivos. El papel de la tecnología en la prevención del fraude interno La tecnología se ha convertido en uno de los elementos más determinantes para prevenir, detectar y controlar el fraude interno dentro de las organizaciones. A medida que los procesos empresariales se digitalizan y los flujos de información crecen, los riesgos también aumentan. Por eso, las compañías que integran soluciones basadas en datos, automatización y analítica avanzada logran reducir significativamente la exposición a actividades irregulares y fortalecen su capacidad de respuesta. Hoy, las herramientas tecnológicas permiten detectar anomalías en tiempo real, blindar procesos críticos y crear un ecosistema de control mucho más robusto que los métodos tradicionales. A continuación, se presentan las principales tecnologías que están transformando la gestión del fraude interno: 1. Verificación de identidad en tiempo real Los sistemas de validación digital permiten autenticar colaboradores, proveedores y terceros mediante múltiples capas de verificación. Con estas herramientas es posible: Confirmar la identidad de las personas antes de otorgar accesos o permisos. Validar documentos y datos clave de forma inmediata. Evitar suplantaciones y accesos no autorizados en flujos internos. La autenticación digital disminuye la probabilidad de que actores internos o externos manipulen información o ejecuten acciones bajo identidades falsas. 2. Analítica de datos y monitoreo continuo Las plataformas de analítica avanzada detectan comportamientos atípicos mediante modelos estadísticos, reglas de negocio y análisis histórico. Esto permite: Identificar movimientos que se salen del patrón habitual. Detectar actividades fuera de horario, aprobaciones duplicadas o transacciones inusuales. Generar alertas inmediatas para una respuesta rápida y oportuna. El monitoreo continuo convierte los datos operativos en un sistema de vigilancia que reduce los tiempos de detección y evita pérdidas mayores. 3. Automatización de procesos Digitalizar y automatizar flujos internos reduce la intervención manual en tareas sensibles. Esto genera beneficios como: Eliminación de errores humanos en actividades críticas. Trazabilidad completa sobre cada acción realizada. Auditorías más ágiles y completas gracias a registros automáticos. Reducción de oportunidades para la manipulación discrecional de información. La automatización convierte procesos vulnerables en flujos controlados, estandarizados y auditables. 4. Inteligencia Artificial y Machine Learning Las soluciones basadas en IA permiten analizar enormes volúmenes de datos y encontrar señales de riesgo que no serían visibles para un equipo humano. Estas tecnologías ayudan a: Predecir comportamientos que podrían derivar en fraude. Identificar correlaciones complejas entre acciones, accesos o transacciones. Generar modelos de riesgo más precisos y adaptados a la operación de cada empresa. Gracias al aprendizaje automático, los sistemas se vuelven más inteligentes a lo largo del tiempo, mejorando la capacidad de anticipar amenazas internas. 5. Integración con bases de datos confiables Los sistemas modernos se conectan a diversas fuentes de información internas y externas para validar datos antes de que entren en un proceso crítico. Esto permite: Confirmar que la información utilizada es válida, actualizada y verificada. Reducir inconsistencias en registros, compras, pagos, nómina o contratación. Evitar decisiones basadas en datos incompletos, manipulados o no auténticos. La integración de información confiable fortalece la transparencia, reduce la manipulación y minimiza riesgos en toda la cadena de operación. Cuando las compañías analizan a profundidad los costos del fraude financiero, se vuelve más claro por qué deben invertir en tecnología, automatización y monitoreo continuo para reducir pérdidas internas. Preguntas frecuentes ¿Qué son los fraudes internos? Son actos ilícitos cometidos por empleados, contratistas o personas con acceso a la empresa, que buscan obtener beneficios personales mediante el uso indebido de recursos, información o procesos internos. ¿Cuál es el fraude externo? Es el fraude cometido por personas ajenas a la organización, como clientes, proveedores o terceros, mediante suplantación, documentos falsos, engaños o manipulación de información para obtener un beneficio económico. ¿Qué es fraude y tipos? El fraude es cualquier acción deliberada destinada a engañar para obtener un beneficio. Sus tipos más comunes son: fraude interno, fraude externo, corrupción, suplantación de identidad y manipulación de información o documentos. ¿Qué es el delito interno? Es una conducta ilícita realizada dentro de la empresa por alguien que tiene acceso a sistemas, información o recursos, y que utiliza ese acceso para perjudicar a la organización. ¿Qué se considera robo interno? Es la apropiación no autorizada de bienes, dinero, inventarios, información o recursos de la empresa por parte de un empleado o persona con acceso interno.