Revisión sistemática sobre el uso de la Inteligencia Artificial para la detección y prevención de fraudes financieros

Abstract

La investigación titulada "Revisión Sistemática sobre el Uso de la Inteligencia Artificial para la Detección y Prevención de Fraudes Financieros" analiza cómo las técnicas avanzadas de inteligencia artificial fortalecen la seguridad en un sector financiero enfrentado a crecientes desafíos relacionados con el fraude; para ello se realizó una revisión sistemática considerando estudios relevantes entre 2020 y 2025, seleccionados mediante criterios de inclusión y exclusión claramente definidos, destacando técnicas como Random Forest, redes neuronales convolucionales, aprendizaje profundo y análisis predictivo, que han demostrado ser altamente eficaces al identificar patrones anómalos, reducir falsos positivos y mejorar la precisión en tiempo real; aunque estas técnicas presentan ventajas significativas frente a los métodos tradicionales, también enfrentan limitaciones importantes relacionadas con la calidad de los datos, los sesgos algorítmicos y la resistencia organizacional, lo cual subraya la necesidad de realizar inversiones en infraestructura tecnológica y promover estrategias éticas; en este contexto, los resultados confirman que la inteligencia artificial no solo ofrece soluciones más precisas y adaptables, sino que también contribuye a reducir las pérdidas económicas y fortalecer la confianza en el sistema financiero; finalmente, se concluye que para maximizar el impacto de estas herramientas es esencial fomentar la colaboración entre instituciones financieras y desarrolladores a fin de implementar soluciones inclusivas y transparentes que respondan a las demandas de un entorno financiero cada vez más digitalizado.