Recibos generados por IA desencadenan preocupaciones de fraude para los equipos de finanzas
Puntos clave
- Las herramientas de IA pueden producir imágenes de recibos con textura de papel realista, itemización y firmas.
- Los líderes financieros informan un aumento en el fraude de gastos generado por IA, aunque actualmente representa una pequeña parte de las violaciones.
- Una encuesta de julio encontró que casi el 70% de los directores financieros sospechan el uso de IA en reclamaciones de gastos fraudulentos, con alrededor del 10% seguros de que ha ocurrido.
- Los sistemas de detección analizan los metadatos de las imágenes y los datos de viaje contextuales para detectar inconsistencias.
- Los estafadores pueden eludir las verificaciones de metadatos fotografiando o capturando la pantalla del recibo falso.
- Los expertos señalan la baja barrera técnica para crear recibos fraudulentos convincentes.
- Las empresas están desplegando cada vez más la verificación basada en IA para complementar a los revisores humanos.
Las empresas enfrentan una nueva ola de fraude de gastos ya que las herramientas de inteligencia artificial permiten la creación de imágenes de recibos muy realistas. Las demostraciones de recibos producidos por IA muestran una detallada itemización, textura de papel y firmas que pueden engañar a los revisores humanos. Los líderes financieros informan que una parte creciente de las presentaciones de gastos fraudulentos son generadas por IA, lo que lleva a las empresas a adoptar sistemas de detección basados en IA que examinan metadatos y señales contextuales. La investigación indica que muchos directores financieros creen que los empleados están utilizando IA para falsificar gastos de viaje, lo que destaca el riesgo en expansión y la necesidad de controles más sofisticados.
Recibos generados por IA desafían la verificación de gastos
Las plataformas de gestión de gastos han comenzado a mostrar imágenes de recibos creadas por IA que imitan de cerca los documentos auténticos. Los recibos falsos incluyen arrugas de papel realistas, artículos detallados que coinciden con los menús de restaurantes reales, y firmas falsificadas, lo que los hace difíciles de detectar para los auditores humanos. Los ejecutivos del sector financiero señalan que, si bien solo una pequeña parte de los recibos no conformes son actualmente generados por IA, se espera que la prevalencia aumente.
Los directores financieros están expresando su preocupación de que los empleados estén utilizando herramientas de IA para falsificar gastos de viaje. Una encuesta de investigación realizada por una importante empresa de software en julio reveló que casi el 70 por ciento de los directores financieros creen que su personal está utilizando IA para fines fraudulentos, y alrededor del 10 por ciento están seguros de que el fraude ha ocurrido dentro de sus organizaciones. Estos hallazgos subrayan una vulnerabilidad en expansión en los flujos de trabajo de procesamiento de gastos.
Respuestas de la industria y esfuerzos de detección
En respuesta a la amenaza emergente, las empresas están recurriendo a tecnologías de detección avanzadas que aplican IA para identificar recibos falsos. El software de detección escanea las imágenes en busca de firmas de metadatos que indiquen el uso de plataformas de IA generativas. Sin embargo, los estafadores pueden eludir esto fotografiando o capturando la pantalla del recibo falsificado, lo que elimina los metadatos de origen.
Para reforzar la detección, las plataformas también analizan información contextual más amplia, como nombres de servidores repetidos, horarios y detalles de itinerarios de viaje, para señalar las inconsistencias que pueden pasar desapercibidas para los humanos. Los líderes de producto enfatizan que los sistemas automatizados pueden mantener un nivel de enfoque y consistencia más alto que los revisores humanos, cuya atención puede disminuir con el tiempo.
Los expertos de la industria advierten que la barrera para crear recibos falsos convincentes es baja; las personas no necesitan experiencia técnica avanzada para generarlos. Esta facilidad de uso amplifica el riesgo para las organizaciones, lo que lleva a los equipos de finanzas a adoptar una combinación de escrutinio impulsado por IA y controles de política actualizados para mitigar las posibles pérdidas.