En 2026, el volumen de entrada de documentos alcanza niveles récord. La automatización ha dejado de ser opcional. Tanto es así que se prevé que el mercado global de procesamiento inteligente de documentos (Intelligent Document Processing – IDP) crezca de 14.160 millones de USD en 2026 a 91.020 millones de USD en 2034.
Cuando se implementa correctamente, el IDP puede aumentar el retorno de la inversión de una organización, reducir los errores humanos y acelerar los flujos de trabajo.
Sin embargo, en sectores de alto riesgo, puede exponer sus sistemas al fraude documental.
En una era en la que las organizaciones sienten cada vez más la presión de automatizarlo todo, los defraudadores explotan las vulnerabilidades de los sistemas implantados a toda prisa para hacer proliferar oleadas de fraude automatizado. Se trata, en esencia, de una batalla tecnológica en la que las capacidades de la inteligencia artificial (IA) controlan el frente.
Por eso, la mejor estrategia para automatizar el procesamiento inteligente de documentos pasa por la detección automatizada de fraudes documentales mediante verificación documental con IA.
A continuación, le explicamos por qué:
¿Qué es el procesamiento de documentos y cómo se automatiza?
El procesamiento de documentos es la transformación de los datos contenidos en documentos, tanto físicos como analógicos, en datos digitales que se pueden introducir en sistemas y procesos empresariales o almacenar para consultas futuras.
El procesamiento de documentos basado en IA utiliza los siguientes métodos:
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): digitalización de documentos escaneados, fotografiados o en formato PDF que convierte textos manuscritos o impresos en datos legibles por máquina.
- Procesamiento inteligente de documentos (IDP): incorpora el uso de OCR para capturar, extraer y procesar datos de documentos empresariales en cualquier sector, independientemente del tipo de proceso departamental. Funciona mediante diversos modelos de IA, como el aprendizaje automático, la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing – NLP), para comprender el significado del documento y la información que contiene de forma similar a como lo haría una persona.
¿Cuáles son los riesgos del procesamiento automatizado de documentos?
Como ocurre con cualquier tecnología, existen ciertos riesgos inherentes. A continuación se detallan algunos de los más habituales en el procesamiento automatizado de documentos:
Fraude documental
Por muy eficaz que sea el procesamiento automatizado de documentos, sigue siendo vulnerable al fraude documental. Aunque la validación documental (comprobar si los datos de un documento se ajustan a un conjunto predefinido de reglas, formatos o valores esperados) aumenta de forma notable las tasas de procesamiento sin intervención humana, ni la verificación documental (que confirma la autenticidad, integridad y origen de un documento) ni la autenticación documental (que confirma que un documento procede de la autoridad, emisor o fuente que declara ser) se realizan como parte de este paso.
Al mismo tiempo, uno de cada tres documentos presenta indicios de manipulación, y uno de cada 10 de esos documentos puede clasificarse como de alto riesgo. Si a eso se suma que uno de cada 50 de esos documentos de alto riesgo muestra señales de fraude en serie, el problema adquiere una magnitud que exige atención inmediata.
Los procesos empresariales automatizados, especialmente los orientados al cliente, necesitan soluciones de IDP que trabajen en estrecha coordinación con la detección de fraude para hacer frente a esta amenaza en 2026.
Grandes modelos de lenguaje (LLMs) poco fiables
Los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models – LLMs) llegaron acompañados de toda una serie de problemas adicionales. Desde cuestiones de privacidad de datos hasta el envenenamiento de datos, la dependencia de los LLMs en el entrenamiento inicial con grandes conjuntos de datos de textos y código los hace propensos a decisiones sesgadas y dificulta el procesamiento de estructuras complejas, habituales en documentos empresariales como los mencionados anteriormente.
Además, se sabe que los LLMs «alucinan» en situaciones en las que desconocen la respuesta correcta, la tienen errónea, o simplemente recurren a atajos en lugar de realizar el trabajo real, proporcionando información inexacta que puede resultar muy perjudicial para las empresas.
Por último, se ha documentado el uso de LLMs por parte de defraudadores para crear documentos falsos como recibos, facturas de servicios públicos, billetes de avión y otros.
¿Cómo combatir el fraude en la automatización documental?
Con granjas de plantillas que superan 1,7 millones de visitas mensuales y LLMs con miles de millones de usuarios activos semanales, modificar o crear documentos fraudulentos tiene una barrera de acceso muy baja.
Según la empresa, la defensa frente a estos delitos suele adoptar un enfoque multidimensional orientado a reforzar la seguridad antifraude.
Como reza el dicho, «más vale prevenir que curar».
Para la mayoría de las empresas, la prevención del fraude implica habitualmente la identificación de documentos fraudulentos a través de un especialista interno en detección de fraude o un equipo de riesgo, revisando los casos manualmente uno a uno.
Otras organizaciones crean reglas y umbrales, definiendo de antemano el perfil del fraude y marcando las solicitudes que cumplen esos criterios.
Ambos enfoques son lentos y reactivos.
El mejor software de detección de fraude va un paso más allá: utiliza la IA para analizar cómo se construyen los documentos, relacionar distintas solicitudes entre sí y detectar similitudes como señales de alerta para mejorar el sistema con el tiempo.
Usar la IA para leer documentos es solo el punto de partida en los servicios de procesamiento documental. El siguiente paso debe ser la detección de falsificaciones documentales, y siempre es preferible hacerlo con IA que de forma manual.
Le explicamos por qué:
Revisión manual
Para las organizaciones que ya automatizan el procesamiento de documentos, recurrir a revisiones manuales contradice el propio objetivo de eficiencia. Cada documento debe ser verificado por una persona, lo que reintroduce carga de trabajo manual en un proceso concebido para ser, en su mayor parte, automatizado.
Por ello, las empresas deberían plantearse integrar la inteligencia documental con servicios de prevención del fraude, como un verificador de documentos falsos, que ayuda a detectar fraudes sofisticados. De lo contrario, la acumulación de escalaciones puede saturar a los equipos de revisión y generar cuellos de botella en el negocio, dificultando la expansión hacia nuevos mercados y creando fricciones innecesarias para los clientes potenciales.
Detección automatizada de fraudes documentales en el procesamiento de documentos
La IA detecta un 30% más de fraude que las revisiones manuales, lo que la convierte en una herramienta de enorme valor para los especialistas en detección de fraude, los propietarios de empresas, los suscriptores y los analistas.
En lugar de dejar que las personas intuyan si un documento es fraudulento, la detección mediante IA va un paso más allá: muestra exactamente cómo un documento ha activado una alerta y proporciona evidencias sólidas para respaldar cualquier decisión del equipo.
Para ser eficaz a escala, la detección de fraude documental debe formar parte de una estrategia de riesgo más amplia. Esto incluye habitualmente:
- Toma de decisiones basada en el riesgo: priorizar los casos de alto riesgo y reducir la carga de trabajo manual.
- Incorporación KYC sin fricciones: verificar la identidad y los documentos sin añadir obstáculos al proceso.
- Análisis cruzado de documentos: detecta incoherencias entre múltiples envíos, no solo dentro de un único archivo.
- Sistemas de aprendizaje continuo: se adaptan a los nuevos patrones de fraude a medida que surgen.
- AAuditabilidad y explicabilidad: ofrecen un razonamiento claro detrás de cada decisión para facilitar el cumplimiento normativo y la revisión.
Conclusión
Todas las ventajas presentadas por las capacidades de detección de fraude documental con IA descritas anteriormente están disponibles en la plataforma Resistant Documents. Esta puede detectar hasta tres veces más fraude, reduciendo las revisiones manuales en un 90% y multiplicando por cinco la velocidad de revisión.
Para que la seguridad sea el pilar de cualquier procedimiento de procesamiento de documentos, el mejor enfoque consiste en abordar el fraude documental al mismo tiempo que el procesamiento de documentos.
Sobre la alianza entre ABBYY y Resistant AI
ABBYY y Resistant AI han establecido una alianza para ayudar a las organizaciones a reforzar la prevención del fraude y la gestión de riesgos documentales en entornos de amenazas y cumplimiento normativo cada vez más complejos. Juntas, las capacidades de procesamiento inteligente de documentos (IDP) de ABBYY y la tecnología de detección de fraude de Resistant AI ofrecen un enfoque complementario que permite a las empresas extraer y procesar datos documentales de forma eficiente, así como verificar la autenticidad e integridad de los documentos. Reconociendo la creciente necesidad de flujos de trabajo documentales fiables impulsados por IA en sectores altamente regulados, ambas compañías han establecido una colaboración empresarial y ofrecen un conector de integración a través del ABBYY Marketplace para simplificar el despliegue y la interoperabilidad entre ambas plataformas.