Detectamos fraude con IA en licencias médicas, documentos clínicos e identidades sintéticas — antes de que se convierta en pérdida. Cada hallazgo tiene valor probatorio ante los tribunales chilenos.
En 2025, los actores fraudulentos usan IA para fabricar identidades de pacientes, documentos médicos, prescripciones y videoconsultas completas. Los sistemas de auditoría tradicionales no fueron diseñados para detectar este tipo de amenaza.
Cada módulo es independiente y acumulable. Pueden contratarse por separado o como programa integrado, adaptado al tamaño y madurez de su organización.
La investigación académica chilena demuestra que los modelos de ML detectan patrones de fraude con alta sensibilidad. El problema: sin cadena de custodia forense, un hallazgo estadístico no es prueba judicial. AFRAI cierra esa brecha.
PAI LABS combina 5 años de trayectoria en seguridad digital con metodología forense cuantitativa y acreditación pericial ante los tribunales nacionales.
| Obligación legal | Artículo | Cómo AFRAI responde |
|---|---|---|
| Evaluación de Impacto (EIPD) para datos de salud | Art. 16 | Módulo 1 incluye EIPD específica para pipeline de reclamos |
| Medidas técnicas proporcionales al riesgo | Art. 14 | Módulo 2 implementa protocolo de autenticación documental |
| Notificación de incidentes a la Agencia | Art. 47 | Módulo 3 genera reportes regulatorios listos para presentar |
| Accountability del responsable del tratamiento | Art. 14 | Cadena de custodia SHA-256 en toda evidencia recolectada |
La metodología AFRAI integra los hallazgos de la investigación académica chilena con el estándar forense PEM v11, construyendo sobre evidencia validada en el contexto nacional.
En 4 semanas y sobre una muestra de 200–500 casos, AFRAI le da una respuesta con respaldo forense. Sin compromisos previos.