Lab FN04: Detección de fraude y AML

Diseña un sistema de alertas de fraude y antiblanqueo usando IA para analizar patrones transaccionales.

Tu reto: Diseña un sistema de reglas de detección de fraude con IA

Necesitas

  • Descripción del negocio y tipos de transacciones
  • Ejemplos de fraudes típicos del sector
  • Acceso a ChatGPT, Claude o Gemini
  • 25 minutos de trabajo enfocado

Pasos

Paso 1: Define el perfil de riesgo y tipologías

Identifica los tipos de fraude más relevantes para tu negocio.

Actúa como especialista en prevención de fraude y AML. Mi empresa es del sector [SECTOR], procesa [TIPO] transacciones y opera en [PAÍSES]. Genera: 1. Tipologías de fraude interno más comunes (empleados, proveedores ficticios) 2. Tipologías de fraude externo (clientes, ciberfraude) 3. Indicadores de blanqueo de capitales según SEPBLAC 4. Red flags específicos de mi sector 5. Obligaciones legales: Ley 10/2010, Directiva UE 2015/849 Para cada tipología: descripción, frecuencia estimada, impacto económico medio y ejemplo real.
Paso 2: Diseña las reglas de detección

Crea un motor de reglas basado en patrones sospechosos.

Diseña un sistema de reglas de detección de fraude para mi empresa: Para cada regla incluye: - Nombre de la regla - Condición (ej. "transacción > 10.000 EUR desde país de alto riesgo") - Umbral de alerta - Severidad (crítica/alta/media/baja) - Acción automática (bloquear, revisar, notificar) - Tasa estimada de falsos positivos Crea al menos: - 5 reglas de detección de fraude transaccional - 3 reglas de AML (operaciones sospechosas, structuring, países sancionados) - 2 reglas de fraude interno (gastos, nómina)
Paso 3: Analiza transacciones de ejemplo

Prueba las reglas con datos ficticios para validar que funcionan.

Genera 15 transacciones ficticias (10 legítimas, 5 sospechosas) para mi sector [SECTOR] y aplica las reglas diseñadas: Formato por transacción: - Fecha, importe, origen, destino, concepto - Reglas activadas (si alguna) - Clasificación: legítima / sospechosa / bloqueada - Acción recomendada - Justificación Después, evalúa: - Tasa de detección (5/5 sospechosas detectadas?) - Falsos positivos (legítimas marcadas como sospechosas?) - Ajustes recomendados a los umbrales

Checklist de calidad

Comparte con tu equipo

Presenta el sistema de reglas al responsable de compliance y al equipo de operaciones. Las reglas deben implementarse primero en modo monitor (solo alerta, sin bloqueo) para calibrar umbrales con datos reales.

Resultado final

Un sistema de detección de fraude con tipologías, 10 reglas calibradas, transacciones de prueba y recomendaciones de ajuste.

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