Cómo detectar fraudes e incoherencias en las solicitudes de financiación de las empresas

El fraude documental es un riesgo creciente en la financiación B2B. Entre falsificación de documentos, incoherencias jurídicas y actividades ficticias, quienes se dedican al crédito profesional deben redoblar la vigilancia.

Pero, ante el creciente volumen de casos, ¿cómo detectar estas señales débiles sin movilizar a un ejército de analistas?
La respuesta está en una combinación de reglas de negocio automatizadas e inteligencia artificial aplicada a la detección del fraude.

Panorama de los fraudes más comunes en los expedientes profesionales

🧾 1. Falsificación de balances o cuentas de pérdidas y ganancias.

• Uso de PDF falsos generados a mano
• Manipulación de ratios para ocultar pérdidas
• Reutilización de documentos antiguos como "versiones recientes".

Ejemplo: un balance modificado de 2022 con un nuevo volumen de negocios, pero que sigue llevando la fecha de publicación de 2021.

🏢 2. incoherencias jurídicas o administrativas

• SIREN inactiva o no registrada
• El gestor declarado no se corresponde con las bases legales
• Dirección ficticia o buzón comercial
• Declaración de una actividad que difiere de los estatutos

🔗 3. Manipulaciones del capital

• Empresas vinculadas en la misma red de facturación
• Gestor conjunto de varias estructuras en dificultades
• Cambio de gestor o accionista justo antes de la solicitud

📄 4. Prueba falsa de ingresos o de contrato

• Falsificación de nóminas de directivos asalariados
• Falsos contratos de colaboración para impulsar la cartera de pedidos
• Préstamos intragrupo encubiertos para mejorar artificialmente el flujo de caja

Por qué ya no basta con la detección humana

Incluso los mejores analistas pueden errar el tiro:

• Un PDF limpiamente modificado
• Un ejecutivo ya denunció en otro caso
• Una SIRENA desactivada entre dos controles

Y sobre todo:

• No tienen tiempo para analizar miles de señales cruzadas por expediente.
• El fraude evoluciona rápidamente, a veces generado por la IA o por herramientas sin código (Kbis falsos, extractos bancarios falsos).

👉 La automatización se está convirtiendo en algo esencial para hacer frente a la complejidad del fraude moderno.

Cómo la IA y las reglas empresariales detectan el fraude con eficacia

🤖 Fase 1: controles cruzados en tiempo real

Ejemplos de posibles automatizaciones:

• Comparar la coherencia entre los estatutos de la SIREN y los estatutos recientes
• Comprobar que el gestor está registrado en Pappers/Infogreffe
• Cruzar los datos fiscales con la forma jurídica (por ejemplo, sin IVA para los autoempresarios).

🧠 Fase 2: detección de anomalías con IA

La IA identifica :

• Comportamiento sospechoso basado en miles de casos anteriores
• Motivos recurrentes de fraude (por ejemplo, cambio de gestor, estado inactivo, incoherencias en los datos).
• Combinaciones de señales débiles que de otro modo serían invisibles

🔍 Ejemplo: una empresa "nueva", con la dirección de un edificio vacío, un capital social elevado pero sin empleados = perfil sospechoso.

⚖️ Etapa 3: puntuación de fiabilidad + alerta

Cada archivo puede marcarse según :

• Coherencia documental
• Su resistencia estructural
• Su legitimidad jurídica
• La historia de sus directivos

Con RocketFin :

• Les dossiers à forte incohérence (< 50/100) sont automatiquement refusés
• Los expedientes sospechosos o ambiguos (50-70) se someten a validación humana
• Los archivos fiables y coherentes (> 70) pueden aceptarse automáticamente.

Caso práctico: detección automática en una plataforma de financiación

Una plataforma B2B que gestiona 500 solicitudes al mes ha integrado RocketFin. Resultado al cabo de 3 meses:

• 🚫 27 intentos de fraude detectados automáticamente (estados falsos, balances incoherentes).
• ⏱️ Tratamiento automático del 65% de los expedientes sin analista
• 🧠 Mejora de la tasa de fiabilidad de los expedientes aceptados: +34%.
• 📉 Reducción de la morosidad a 30 días: -21%.

Buenas prácticas para reforzar su estrategia antifraude

• Integrar normas empresariales dinámicas (por sector, forma jurídica, volumen de negocios declarado)
• Automatizar la lectura de documentos en cuanto se recibe el archivo
• Consulte el historial de gestores y SIREN a través de fuentes abiertas
• Puntuación de la coherencia entre documentos (¿mismo capital social en todos los medios?)
• Establecer un sistema de validación humana de señales débiles

Errores comunes que hay que evitar

1. Confiar únicamente en la apariencia del PDF (diseño ≠ fiabilidad).
2. Pasar por alto pequeñas incoherencias (a menudo reveladoras)
3. Ignorar los vínculos de capital entre entidades
4. No llevar un registro de los controles realizados
5. Aceptar casos dudosos sin una pista de auditoría

FAQ - Detección de fraudes y scoring B2B

¿Puede detectarse automáticamente un documento falsificado?
Sí, analizando la coherencia del contenido, los metadatos del archivo y las posibles incoherencias con otras fuentes.

¿Es capaz la IA de detectar tramas fraudulentas?
No puede sustituir a un analista que lleve a cabo una investigación en profundidad, pero puede alertarnos sobre señales débiles o delincuentes reincidentes (mismo gestor, misma dirección, etc.).

¿Es legal puntuar la fiabilidad de una solicitud?
Sí, siempre que la evaluación sea objetiva, no discriminatoria y permita una revisión humana.

Más información

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