Cómo la IA detecta fraudes y mejora la gestión de pagos en el sector público

La transformación digital en los gobiernos ha dejado de ser una aspiración para convertirse en una necesidad urgente. La inteligencia artificial en el gobierno federal está emergiendo como una herramienta clave para mejorar la eficiencia, reducir pérdidas y detectar fraudes.

Una de las áreas con mayor potencial de impacto es la gestión financiera del Estado, donde la IA para gobiernos ofrece soluciones concretas para la prevención del fraude y la optimización de pagos.

Un problema persistente: los pagos indebidos en el gobierno federal

La Government Accountability Office (GAO) de Estados Unidos reportó que durante el año fiscal 2024, el gobierno federal realizó aproximadamente $162 mil millones en pagos indebidos. Desde 2003, esta cifra acumulada alcanza los 2,8 billones de dólares. Estos errores abarcan desde sobrepagos hasta registros inexactos o fraudes deliberados.

Este panorama evidencia la necesidad urgente de incorporar inteligencia artificial en gobierno federal para optimizar los sistemas financieros, mejorar los controles internos y reducir pérdidas significativas de recursos públicos.

IA y automatización: aliados en la lucha contra el fraude

Diversas entidades ya están integrando AI en el sector público para combatir el fraude de manera más efectiva. Según The Global Treasurer, el 73% de las organizaciones financieras ya utilizan IA para la detección de fraude, y otro 23% planea implementarla pronto. La razón es clara: los modelos de IA mejoran la precisión de la detección de fraude en más del 50% frente a los sistemas tradicionales.

A diferencia de los enfoques basados en reglas fijas, los algoritmos de IA para gobiernos se adaptan y aprenden en tiempo real de nuevas tácticas de fraude, lo que les permite responder ante amenazas emergentes de forma mucho más eficaz.

Esta capacidad de evolución constante es esencial frente a defraudadores que también utilizan herramientas de IA para burlar los sistemas de seguridad tradicionales.

Casos de éxito del sector privado que inspiran al sector público

Uno de los casos más reveladores es el de JP Morgan, que ha utilizado modelos de lenguaje de gran tamaño basados en IA durante más de dos años para validar pagos y reducir fraudes.

Los resultados son contundentes: una reducción del 15% al 20% en las tasas de rechazo por validación de cuentas y una experiencia de usuario mejorada. Además, la IA les permite mostrar a los clientes información crítica como análisis de flujo de caja en el momento oportuno.

Este modelo puede replicarse en automatización en gobiernos, con soluciones que validen pagos sociales, devoluciones de impuestos o subvenciones, detectando errores o anomalías en tiempo real y previniendo el fraude antes de que ocurra.

El ejemplo del Tesoro de EE. UU.: IA que ahorra miles de millones

El Departamento del Tesoro de EE. UU. comenzó a utilizar aprendizaje automático en 2022 para analizar grandes volúmenes de datos y prevenir fraudes con cheques. Según NVIDIA, estas herramientas de IA en sector público ayudaron a prevenir o recuperar más de $4 mil millones en fraudes durante el año fiscal 2024.

Estos resultados dejan claro que la implementación de inteligencia artificial en el gobierno federal no solo es viable, sino que genera ahorros multimillonarios, reduce el error humano y fortalece la transparencia.

Asociaciones estratégicas para ampliar el impacto de la IA en el sector público

La colaboración entre entidades públicas y privadas también está jugando un rol clave. Microsoft, por ejemplo, se asoció con Moody’s para desarrollar herramientas de riesgo y análisis basadas en IA generativa.

Estas alianzas pueden ser replicadas en el sector gubernamental para fortalecer la detección de fraudes en tiempo real, con soluciones personalizadas y adaptadas a cada agencia.

Este tipo de alianzas permite escalar rápidamente el uso de AI en sector público con tecnología de punta, sin necesidad de desarrollar sistemas desde cero, agilizando la adopción de nuevas prácticas de seguridad financiera.

Soluciones de IA que pueden aplicar los gobiernos para detectar fraudes

La implementación de automatización en gobiernos para la gestión financiera puede incluir múltiples herramientas impulsadas por IA. Algunas de las más eficaces son:

Modelos de machine learning: para analizar patrones históricos de fraude y detectar transacciones anómalas en tiempo real.

Redes neuronales: capaces de identificar comportamientos inusuales en grandes volúmenes de datos financieros.

IA generativa para validación de documentos: que revisa automáticamente recibos, facturas y otros documentos administrativos.

Sistemas de scoring automatizados: para clasificar transacciones con riesgo alto, medio o bajo.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): para revisar solicitudes de pagos y evaluar su autenticidad.

Todas estas herramientas pueden integrarse de manera modular y escalable en diferentes niveles del gobierno federal, desde agencias locales hasta entidades nacionales, mejorando la eficacia en la detección de fraudes.

Rootstack: un proveedor confiable en soluciones de IA para gobiernos

En este camino hacia la modernización del sector público, Rootstack se presenta como un aliado estratégico.

Con amplia experiencia en la implementación de soluciones de IA para gobiernos, Rootstack ha trabajado con instituciones públicas en proyectos de automatización en gobiernos, desarrollo de sistemas predictivos y plataformas de análisis de datos que integran inteligencia artificial en el gobierno federal.

Su enfoque se basa en ofrecer resultados medibles, seguros y adaptados a las necesidades específicas de cada entidad.

La adopción de IA en el sector público ya no es una opción, sino una necesidad para optimizar recursos, reducir pérdidas y garantizar la integridad de las finanzas públicas.

Y con aliados como Rootstack, este camino puede recorrerse con confianza y resultados tangibles. Contáctanos.