Inplementación y evaluacion de un prototipo antifraude basado en inteligencia artificial generativa para el sector financiero ecuatoriano
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Fecha
2024
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Universidad Católica de Cuenca
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Descripción
Objetivos: Este estudio tiene como objetivo desarrollar una alternativa más económica y sencilla a los actuales sistemas antifraudes en el sector financiero popular y solidario de Ecuador. Dada la creciente amenaza del fraude bancario en América Latina y las exigencias regulatorias de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria de Ecuador, se propone una solución basada en inteligencia artificial (IA) generativa para identificar transacciones fraudulentas en plataformasde banca móvil y web.Marco Teórico:La implementación de sistemas antifraudes en el sector financiero es un desafío complejo debido a la naturaleza evolutiva de los fraudes y las limitaciones de los sistemas actuales, como Custodian360, Monitor Plus y Sentinel, que son percibidos por más del 50% de los profesionales encuestados como costosos y complejos de implementar. En este contexto, la inteligencia artificial y, específicamente, los modelos de lenguaje generativo como GPT, presentan una oportunidad para desarrollar soluciones más accesibles y efectivas.Método: Se desarrolló un prototipo utilizando el motor GPT de LLaMA3 (8B parámetros) y el framework Ollama, además de modelos de OpenAI como ChatGPT 3.5 y 4. La metodología incluyó una prueba de concepto en la que se parametrizó un prompt en Ollama, especificando campos de tramas transaccionales en formato JSON y definiendo reglas antifraudes en lenguaje natural. Estas reglas fueron compartidas por Dycotein, permitiendo la identificación de transacciones potencialmente fraudulentas. Resultados y Discusión: Los resultados indicaron que los modelos con menor cantidad de parámetros, como LLaMA3 8B y ChatGPT 3.5, no son adecuados para la implementación efectiva de sistemas antifraudes debido a su limitada capacidad para manejar reglas complejas. Sin embargo, ChatGPT 4 mostró resultados prometedores con reglas simples, sugiriendo que, aunque no son un reemplazo completo para los sistemas programáticos tradicionales, los modelos de IA generativa pueden complementar las soluciones existentes, especialmente en escenarios menos complejos.Implicaciones de la Investigación: Los hallazgos de este estudio subrayan la necesidad de continuar investigando y desarrollando modelos de IA generativa más avanzados parala detección de fraudes, dado que las tecnologías actuales aún no son completamente efectivas para escenarios complejos. Además, se destaca la importancia de balancear entre costo y eficacia en la implementación de sistemas antifraudes, especialmente en sectores con recursos limitados como el financiero popular y solidario.Originalidad/Valor: Este artículo presenta una aproximación innovadora al uso de inteligencia artificial generativa para el desarrollo de sistemas antifraudes en un sector financiero con restricciones presupuestarias. Al explorar el potencial de modelos avanzados como ChatGPT 4, la investigación abre nuevas vías para la creación de soluciones más accesibles y adaptables, ofreciendo un valor significativo para la industria y la academiaen un contexto de creciente fraude financiero en América Latina.
Palabras clave
ANTIFRAUDE, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MODELOS GPT, LLAMA, BANCA FINANCIERA
Citación
Peña, I. P. A., & Ortega-Castro, J. C. (2024). Implementation and Evaluation of an Anti-Fraud Prototype Based on Generative Artificial Intelligence for the Ecuadorian Financial Sector. Revista De Gestão Social E Ambiental, 18(9), e08601. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n9-162
