Según un informe reciente del Departamento del Tesoro de los Estados Unidos sobre la gestión de los riesgos relacionados con la inteligencia artificial (IA) en el sector financiero, las instituciones financieras más grandes tienen una ventaja competitiva sobre las más pequeñas en la prevención del fraude basada en la IA. El informe destaca la falta de datos disponibles para entrenar modelos de IA para la prevención del fraude, especialmente debido a la insuficiente compartición de datos entre las empresas. Las instituciones financieras más pequeñas suelen carecer de los datos internos y la experiencia necesaria para desarrollar sus propios modelos de IA anti-fraude, mientras que las instituciones más grandes tienen acceso a datos históricos extensos. El informe enfatiza la necesidad de colaboración y compartición de datos entre las instituciones financieras para mejorar la formación de los modelos de IA y aprendizaje automático anti-fraude. También reconoce que los estafadores mismos han aprovechado las tecnologías de IA y aprendizaje automático, lo que hace aún más crucial la colaboración entre las instituciones financieras.

La investigación de PYMNTS Intelligence muestra que las instituciones financieras confían en una combinación de sistemas internos para la prevención del fraude, recursos de terceros y nuevas tecnologías para combatir el fraude. Aunque el uso de IA y aprendizaje automático en la prevención del fraude está aumentando, el informe señala que el desarrollo de estas herramientas puede ser costoso, lo que resulta en que solo un pequeño porcentaje de las instituciones financieras creen sus propias tecnologías de IA y aprendizaje automático para la prevención del fraude. La colaboración con proveedores externos es común para adquirir herramientas de lucha contra el fraude. El informe concluye que combinar la tecnología con el pensamiento crítico es esencial para enfrentar eficazmente el delito financiero, adoptando un enfoque de "Robocop, no Terminator".