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Luchando contra el fraude con IA para la verificación empresarial

En un mundo cada vez más online, la necesidad de verificar con precisión las entidades jurídicas es primordial. Ingrese a la inteligencia artificial (IA), una tecnología transformadora que promete automatizar la verificación y el monitoreo de entidades, reduciendo así el riesgo de fraude y actividades delictivas. Damian Borth, profesor de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la Universidad de St. Gallen, completó recientemente un proyecto con la GLEIF que explora cómo la IA puede impulsar la verificación de entidades legales. En una publicación de blog reciente, arrojó luz sobre cómo aprovechar datos de entidades legales abiertos, estandarizados y de alta calidad dentro de los modelos de IA puede mejorar la seguridad financiera.
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrecen una solución innovadora para los desafíos contra el lavado de dinero (AML). Al analizar grandes conjuntos de datos, pueden detectar patrones y anomalías complejos, lo que mejora significativamente la detección de transacciones sospechosas. La reciente colaboración del profesor Borth con la GLEIF dio como resultado un modelo de IA capaz de predecir con precisión la forma jurídica de una entidad utilizando su nombre y jurisdicción, lo que muestra el potencial de la IA para mejorar la confiabilidad de los datos comerciales.
Combinar la tecnología de IA con datos de alta calidad ofrece los mejores resultados. El profesor Borth describe cómo los datos abiertos, confiables, estandarizados y de alta calidad son fundamentales para el desarrollo exitoso de la IA. Los datos estandarizados garantizan que los modelos de IA estén entrenados con información precisa, lo que genera resultados más efectivos.
Los datos estructurados, como los datos sobre entidades jurídicas proporcionados por el Identificador de entidad jurídica (LEI), enriquecen la investigación de IA al proporcionar un conjunto de datos consistente para entrenar y probar modelos de IA en contextos financieros y legales. Esta uniformidad mejora la confiabilidad y la interoperabilidad del modelo entre jurisdicciones y mejora las capacidades de toma de decisiones del modelo de IA.
El reciente proyecto de la GLEIF demuestra cómo aprovechar la sinergia entre la IA y los datos estructurados tiene un gran potencial para la presentación de informes empresariales. Al utilizar conjuntos existentes de datos estructurados, podemos crear modelos de IA más útiles y precisos que contribuyan a la seguridad y la transparencia financieras.