Detección de fraude

Fraud detection

También: Fraud detection

Identificación de operaciones o comportamientos con indicios de fraude.

Definición técnica

Detección de fraude se define como identificación de operaciones o comportamientos con indicios de fraude. Debe operar con datos reconciliables, reglas documentadas, segregación de funciones, trazabilidad y validación proporcional al impacto financiero.

Camilo Boo

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Explicación empresarial

Permite gestionar detección de fraude con controles, excepciones y evidencias adecuadas para finanzas, contabilidad o auditoría.

Para qué sirve

Comprender, diseñar, utilizar o evaluar detección de fraude dentro de ia aplicada a finanzas y contabilidad.

Cómo funciona

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo financiero prueba detección de fraude contra registros de referencia y revisa excepciones antes de contabilizar, pagar o decidir.

Ejemplo empresarial

Una organización define umbrales, autorizaciones, conciliación y revisión independiente para aplicar detección de fraude.

Confusiones frecuentes

No equivale a una contabilización o decisión crediticia válida sin políticas, evidencia y autorización aplicables.

Limitaciones

Depende de integridad contable, datos históricos, cambios de negocio, controles internos y marco regulatorio.

Riesgos

Puede generar errores materiales, fraude no detectado, discriminación crediticia, pagos indebidos o informes engañosos.

Idea principal

Identificación de operaciones o comportamientos con indicios de fraude.

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Confusiones frecuentes
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: IA aplicada a finanzas y contabilidad IA aplicada a comercio electrónico
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Términos relacionados

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Fuentes

AI and the euro area economy
European Central Bank · Autor: ECB · Organismo público
Adopción de IA en banca, fraude, scoring y riesgos financieros.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Cyber-enabled fraud — Digitalisation and ML/TF/PF risks
Financial Action Task Force · Autor: FATF · Organismo público
Riesgos de fraude digital y controles financieros.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Essential services — Credit scoring
European Commission · Autor: European Commission · Organismo público
Clasificación de sistemas de scoring crediticio bajo el AI Act.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Follow-up report on machine learning for IRB models