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Prashis Raghuwansh, especialista e investigador de IA
Una nueva investigación destaca cómo los modelos de IA apoyan la detección de fraude, la aplicación de la ley e instituciones financieras en todo el mundo
Un nuevo artículo de investigación publicado [https://sustainsite.com/] En el Journal of Artificial Intelligence General Science (JAIGS) está llamando la atención sobre el creciente papel del aprendizaje automático en la detección de fraude financiero y las aplicaciones de seguridad nacional. Escrito por el especialista e investigador de IA Prashis Raghuwanshi, “La identidad impulsada por la IA y la detección de fraude financiero para la seguridad nacional” examina cómo los sistemas de inteligencia artificial nativa de la nube (IA) están reformulando el monitoreo en tiempo real, la identificación de amenazas y la coordinación de datos en todos los sectores.
El documento describe cómo los modelos supervisados, sin supervisión y de aprendizaje de refuerzo combinados con procesamiento del lenguaje natural y análisis de gráficos se habilitan la detección de anomalías en millones de transacciones por segundo. Estas tecnologías se basan cada vez más en las agencias federales, las instituciones financieras y los equipos de ciberseguridad para identificar patrones que indican actividades financieras penales o sospechosas.
Aplicaciones en tiempo real y estudios de casos notables
Ejemplos citados en el documento subrayan el valor operativo de la IA en entornos de alto riesgo:
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Financiamiento del terror: AI Models ayudó a interceptar una red de micro-transacciones vinculadas a una organización terrorista conocida, lo que resulta en la congelación de $ 5 millones en fondos y arrestos posteriores.
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Lavado de dinero: los algoritmos avanzados rastrearon $ 150 millones a través de corporaciones shell, ayudando a desmantelar la estructura de lavado de un cartel de drogas.
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Fraude de identidad sintética: se identificaron y bloquearon más de 30,000 cuentas fraudulentas, evitando un estimado de $ 100 millones en pérdidas financieras.
Impacto más amplio en todas las industrias
El uso de IA para la detección de amenazas financieras abarca múltiples sectores:
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Banca y Finanzas: las instituciones se benefician del monitoreo avanzado de fraude, ya que las pérdidas en los Estados Unidos por fraude financiero alcanzaron los $ 5.8 mil millones en 2022.
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Seguridad del gobierno y nacional: Ayudas automáticas de aprendizaje automático para identificar flujos de fondos ilícitos relacionados con el terrorismo, el crimen organizado y el espionaje cibernético.
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Ciberseguridad: la IA fortalece los protocolos de defensa al identificar los ataques cibernéticos vinculados al fraude y los intentos de incumplimiento.
Llama para una colaboración estratégica
El informe enfatiza la importancia de la inversión continua en el refinamiento del modelo de IA, la integración con los sistemas de ciberseguridad y la formación de alianzas intersectoriales. La claridad regulatoria y la supervisión ética siguen siendo esenciales para equilibrar la innovación con la seguridad.
A medida que las tácticas de fraude financiera se vuelven más avanzadas, el aprendizaje automático se posiciona cada vez más como un activo crítico para proteger la infraestructura económica y el apoyo a las estrategias de defensa nacional.
Contacto con los medios
Nombre de la empresa: Sostensite
Persona de contacto: Prashis Raghuwanshi: Investigación de Ingeniero Senior de Software e Investigación de AI
Correo electrónico: Enviar correo electrónico [http://www.universalpressrelease.com/?pr=machine-learning-enhances-financial-security-measures-against-fraud-and-national-threats]
Ciudad: Los Ángeles
Estado: California
País: Estados Unidos
Sitio web: https://sustainsite.com/
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Este lanzamiento fue publicado en OpenPR.