Solomon Philip es el Head of Market Intelligence en Shift Technology
En la innovación tecnológica, donde cada avance trae consigo nuevas oportunidades, a menudo hay un lado oscuro que espera aprovecharse de esos avances. La Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) ha surgido como una poderosa herramienta con numerosas aplicaciones positivas, pero es esencial reconocer su potencial uso indebido por parte de actores malintencionados. En este artículo, nos adentramos en el inquietante mundo en el que las capacidades de la IA, ejemplificadas por ChatGPT, se aprovechan con fines maliciosos. También veremos cómo asociarse con expertos en el espacio de la IA, utilizando IA Generativa para el bien, puede servir para combatir los usos nefastos de esta tecnología.
Casos de uso para actores malintencionados
La flexibilidad y sofisticación de los contenidos creados por la IA Generativa la convierten en candidata ideal para diversas actividades dañinas. Los actores malintencionados han encontrado formas creativas de explotar la IA en su propio beneficio, por ejemplo:
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Creación de identidades falsas: La sofisticación de la IA Generativa permite a los actores maliciosos fabricar identidades convincentes pero totalmente ficticias, una herramienta cada vez más explotada para el fraude en seguros. En este contexto, un actor deshonesto podría utilizar la IA Generativa para crear una identidad engañosa, aprovechando detalles de múltiples perfiles de redes sociales o robando información personal de víctimas desprevenidas, como números de la Seguridad Social. La identidad fabricada podría incluir datos de personas fallecidas, aprovechando la falta de vigilancia tras una tragedia. A continuación, esta identidad fraudulenta se utiliza estratégicamente para presentar reclamaciones de siniestros al seguro falsas, aprovechando la credibilidad establecida mediante la amalgama de datos robados o fabricados. Para contrarrestar esta amenaza en evolución, el sector de los seguros debe mejorar los mecanismos de detección que distinguen entre las identidades auténticas y las generadas artificialmente, reforzando así las defensas contra las prácticas engañosas destinadas a manipular los procesos de seguros para obtener beneficios ilícitos.
- Falsificación de informes policiales y declaraciones de testigos: la sofisticación de la IA Generativa facilita el fraude a las aseguradoras mediante la elaboración de documentación y pruebas falsas, incluidos informes policiales y declaraciones de testigos que parecen auténticos. Los actores maliciosos pueden aprovechar la IA Generativa para replicar la escritura humana y fabricar imágenes convincentes de accidentes en lugares reconocibles, con detalles matizados como las condiciones meteorológicas. Este elaborado engaño aumenta la credibilidad de las reclamaciones fraudulentas. En el ámbito de la delincuencia, la IA Generativa se explota para crear documentos legales falsos, lo que plantea graves consecuencias para el sistema judicial y posibles condenas erróneas. En particular, las imágenes manipuladas, como las que muestran la explosión del Pentágono que afectó al mercado bursátil o al Papa con un abrigo de Balenciaga, ponen de manifiesto la lucha de la sociedad contra las oscuras implicaciones del uso indebido de la IA Generativa. Debido a las profundas repercusiones jurídicas y financieras, el sector de los seguros debe reforzar las defensas contra estas prácticas engañosas.
- Fabricación de facturas e informes médicos de apariencia real pero falsos: en los seguros de salud, la creciente amenaza de fraude financiero y médico se ve agravada por el uso indebido de la IA Generativa. Los actores malintencionados explotan esta tecnología y crean documentos sanitarios engañosos, como informes médicos convincentes que detallan diagnósticos ficticios. Por ejemplo, un actor deshonesto puede generar un informe engañoso que sugiere la necesidad de un procedimiento con un elevado coste, lo que da lugar a reclamaciones ilegítimas al seguro y a una presión financiera sobre los proveedores de asistencia sanitaria. La IA generativa también puede crear facturas falsas, contribuyendo a inflar los importes de las reclamaciones de siniestro y perturbando el ecosistema financiero de los proveedores de seguros sanitarios. La tecnología se convierte en una herramienta para orquestar sistemáticamente fraudes médicas y presentar reclamaciones de siniestros fraudulentas. La urgencia para el sector de los seguros médicos radica en mejorar los mecanismos de detección para diferenciar entre documentos auténticos y falsificados, lo que resulta crucial para protegerse contra el impacto perturbador y de elevado coste de las actividades fraudulentas.
- Aplicaciones de spam para infiltrarse en los sistemas de fraude de pólizas: las aplicaciones de spam inundan los sistemas diseñados para proporcionar asistencia genuina a quien lo necesita. Al desplegar contenidos creados por IA Generativa en las aplicaciones, los actores maliciosos pueden congestionar estos sistemas, dificultando el acceso rápido a la ayuda a quienes la necesitan legítimamente. Si las redes de mediadores fantasma pueden golpear a una aseguradora con entre 10 y 100 nuevas pólizas, imagina cuántas aplicaciones más puede hacer una herramienta como Generative AI y con qué gravedad. La velocidad del fraude está destinada a aumentar, lo que, a su vez, impulsará los volúmenes y, en conjunto, la gravedad del impacto en el negocio de una aseguradora.
Cómo puede utilizarse la IA para detectar estas tramas
A medida que aumentan las capacidades de la IA generativa para las actividades maliciosas, también deben hacerlo los esfuerzos para contrarrestarlas. Se pueden emplear varias estrategias:
- Capacidades de detección de fraude en documentos: la IA puede ser entrenada para reconocer patrones consistentes con documentos falsos. Los algoritmos de detección de fraude en documentos pueden analizar detalles minuciosos como irregularidades en el tipo de letra, manipulaciones de imágenes e incoherencias en el formato para identificar posibles falsificaciones. Los cambios en los metadatos y las incongruencias pueden detectarse mediante capacidades de detección de fraude en documentos basados en IA que van más allá de la experiencia y las habilidades humanas. Por ejemplo, una compañía de seguros que aplique la detección de fraude en documentos basada en IA puede descubrir un informe médico falsificado durante la presentación de un siniestro. El sistema podría identificar incoherencias en el diseño del documento, el uso de fuentes y los metadatos, ayudando a las aseguradoras a evitar una reclamación de siniestro potencialmente fraudulenta.
- Datos externos para detectar eficazmente las incongruencias: la integración de fuentes de datos externas en los sistemas de detección de fraude puede mejorar su eficacia. Cruzar el contenido generado por la IA con bases de datos establecidas ayuda a identificar incoherencias y contradicciones que se han pasado por alto. Por ejemplo, pensemos en un actor deshonesto que intenta presentar una reclamación de siniestro de seguro de automóvil con una identidad falsa. Utilizando la información disponible en las redes sociales, crea un permiso de conducir falso y presenta una reclamación por un accidente simulado. Sin embargo, una compañía de seguros que utiliza un sistema de detección de fraude basado en IA cruza los documentos presentados con bases de datos externas. El sistema de IA detecta rápidamente incongruencias entre la información del permiso de conducir falso y los registros oficiales, y activa una alerta para que se siga investigando. Este enfoque proactivo evita la tramitación de una reclamación de siniestro potencialmente fraudulenta, protegiendo a la aseguradora de pérdidas financieras.
- Detección en tiempo real de solicitudes generadas por bots: La supervisión en tiempo real es crucial para combatir la presentación automatizada de solicitudes fraudulentas a través de bots. Las aseguradoras que emplean la supervisión de IA en tiempo real están mejor preparadas para detectar un aumento repentino de solicitudes de pólizas en línea. Al detectar rápidamente patrones y comportamientos inusuales, el sistema puede identificar intentos de inundar el sistema de la aseguradora con pólizas falsas. Esta intervención oportuna evita la escalada del fraude en las pólizas y protege los recursos de la aseguradora.
La necesidad de asociaciones cualificadas en IA
En la batalla contra las malas acciones alimentadas por la IA, las aseguradoras deben reconocer la necesidad de asociaciones sólidas con expertos en IA. He aquí por qué:
- Experiencia en tecnología de IA: para contrarrestar eficazmente los efectos adversos del uso indebido de la IA generativa en el sector de los seguros se requiere un conocimiento exhaustivo de la tecnología, incluidos el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los expertos en IA son fundamentales a la hora de identificar vulnerabilidades y desarrollar estrategias proactivas contra el fraude impulsado por humanos y máquinas. A medida que las fraudes mediante IA generativa se hacen accesibles en todo el mundo, aumenta la necesidad de contar con expertos en OCR y PLN. La capacidad de los escenarios de IA para acceder a escenarios populares acelera su aprendizaje, lo que permite la detección experta de patrones utilizados por la IA Generativa. Aprovechar las capacidades de detección de redes es crucial para descubrir operaciones clandestinas masivas y detectar redes delictivas con las habilidades y la financiación necesarias para el uso malicioso de la IA Generativa. La colaboración de expertos en IA, junto con la detección avanzada de redes, permite a los proveedores de seguros implementar mecanismos de detección sólidos, adelantándose a las tácticas en evolución, protegiendo las consecuencias de elevado coste de las actividades fraudulentas y garantizando la integridad de los procesos de seguros.
- Personalización para amenazas específicas: las amenazas basadas en IA Generativa, que abarcan fraudes en seguros de salud, posibles fraudes en el sector del automóvil y esquemas específicos de una región, como los que se produjeron en Florida tras los huracanes o el fraude relacionado con los incendios forestales en California, son diversas y evolucionan continuamente. Aprender de las típicas imágenes de IA Generativa utilizadas para estafar a las aseguradoras, como las que aparecieron tras un terremoto en Japón, resulta fundamental para detectar las posibles tramas de fraude que se esperan tras un terremoto en Estados Unidos. La experiencia de un socio de IA es crucial para calibrar los mecanismos de detección adaptados a las amenazas específicas desplegadas por los actores malintencionados. Esto garantiza una defensa más específica y eficaz contra las tácticas en evolución, protegiendo contra los desafíos multifacéticos que presenta el panorama en constante cambio de las actividades fraudulentas.
- Adaptación continua: los ciberdelincuentes seguirán perfeccionando sus tácticas a medida que evolucione la tecnología de IA. La constante calibración y ajuste de los escenarios para seguir el ritmo de la evolución de la IA Generativa puede ser un reto para que las aseguradoras lo gestionen de forma independiente. Esta necesidad de adaptación constante se ve agravada por los cambios legales y normativos, los cambios en la percepción y sensibilidad de los clientes, el tratamiento matizado de los casos debido a los cambios geopolíticos y, por supuesto, la incesante evolución de la tecnología. La asociación con expertos en IA, especialmente con un proveedor de IA con experiencia en el asunto del fraude, es crucial. Un proveedor de este tipo puede adaptar y hacer evolucionar fácil y rápidamente los mecanismos de defensa en función de la evolución del panorama. Esto garantiza que las organizaciones se mantengan a la vanguardia y adopten una postura proactiva frente a amenazas nuevas y sofisticadas en el ámbito en constante evolución de las actividades maliciosas impulsadas por la IA Generativa.
Conclusión
La IA Generativa, si bien es una poderosa herramienta para la innovación, tiene el potencial de ser explotada también por actores maliciosos en beneficio propio. La construcción de identidades falsas, la creación de documentos fraudulentos y la manipulación de diversos sistemas ponen de manifiesto la urgencia de hacer frente a estas amenazas. Aprovechando la IA con fines de detección y formando asociaciones estratégicas con expertos en IA, las organizaciones pueden defenderse mejor contra el insidioso potencial de la malevolencia impulsada por la IA. Sólo mediante un esfuerzo concertado podrá cumplirse plenamente la promesa de la IA sin sucumbir a sus implicaciones más oscuras.
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