Propuesta conceptual de un modelo adaptativo basado en inteligencia artificial para la detección de fraude en transacciones internacionales: innovaciones, riesgos emergentes y aplicabilidad en PYMES de Latinoamérica
DOI:
https://doi.org/10.47058/joa15.7Palabras clave:
inteligencia artificial, fraude financiero, negocios internacionales, PYMES, aprendizaje automático, Industria 5.0Resumen
El crecimiento de las transacciones digitales internacionales ha incrementado la exposición de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) al fraude financiero, en un contexto en el que la inteligencia artificial (IA) puede emplearse tanto para combatir como para perpetrar este delito. En México, se reportaron pérdidas aproximadas de 17,400 millones de pesos durante el primer semestre de 2025. Este trabajo propone, a nivel conceptual, un modelo adaptativo de detección de fraude bajo la modalidad de Software como Servicio (SaaS) dirigido a PYMES latinoamericanas. Se empleó una metodología mixta de alcance exploratorio-descriptivo, que combinó una revisión documental narrativa, el análisis descriptivo de registros operativos agregados de una organización de remesas (octubre de 2024 a enero de 2025) y el diseño de una arquitectura de entrada, procesamiento y salida de datos. En el caso analizado, 103.720 llamadas fueron derivadas al área de fraude y solo el 33,53 % se confirmó como tal, lo que evidencia la fricción que generan los sistemas basados en reglas fijas. El modelo propuesto combina aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y revisión humana, y está diseñado para reducir esa fricción sin descuidar la seguridad. Su desempeño no fue medido en este estudio y requiere validación empírica posterior.
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