Cinco maneras en que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden combatir el fraude financiero

Uno de los desafíos más grandes de la banca es minimizar la cantidad de falsos positivos que se generan a fin de ahorrar tiempo, dinero y evitar la frustración sin sentido de sus clientes.

Hablamos de dos de las palabras más escuchadas en el mundo de la tecnología, y no es secreto que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están impulsando el cambio en prácticamente todas las industrias y las disciplinas. Están ayudando a que las empresas optimicen procesos internos para mejorar eficiencias, ordenar grandes cantidades de datos para impulsar una toma de decisiones inteligente y crear servicios nuevos e innovadores para mejorar la experiencia del cliente.

Un sector en particular donde la IA y el aprendizaje automático están teniendo un gran impacto son los servicios financieros. Esto sucede especialmente en la lucha contra el fraude, que sigue creciendo en un contexto donde los cibercriminales encuentran nuevas maneras de acceder a las cuentas de los clientes.

Por ejemplo, el robo de cuenta es uno de los tipos de estafa más compleja para los consumidores y ha crecido significativamente en 2018. La cantidad de ataques se triplicó en los últimos 12 meses, y las pérdidas alcanzaron los 5100 millones de dólares (3900 millones de euros).

Por eso, con sumas tan significativas en juego tanto para consumidores como para instituciones financieras, ¿cómo ayudan las tecnologías de IA y aprendizaje automático a combatir esta creciente amenaza?

Análisis preciso de datos

Una de las características más importantes de los algoritmos de aprendizaje automático es que pueden analizar grandes cantidades de datos de transacciones y marcar transacciones sospechosas con calificaciones de riesgo altamente precisas en tiempo real. El enfoque de análisis basado en riesgo detecta patrones complejos que son difíciles de apreciar para los analistas, y esto se traduce en que los bancos y las instituciones financieras puede alcanzar una eficiencia operativa mucho mayor al detectar más estafas.

Los algoritmos toman en cuenta varios factores, incluida la ubicación del cliente, el dispositivo utilizado y otros puntos de datos contextuales para construir una imagen detallada de cada transacción. Este enfoque mejora la toma de decisiones en tiempo real y protege mejor a los clientes contra estafas sin afectar la experiencia de usuario.

Y esta tendencia continuará durante los próximos años. Gracias al gran desarrollo tecnológico en esta área, las organizaciones confiarán cada vez más en algoritmos de aprendizaje automático para decidir qué transacciones son sospechosas.

Más tiempo para los analistas de estafas

Con la aceleración de las nuevas ciberamenazas, combinadas con las enormes cantidades de datos que deben analizarse, los analistas de fraude se enfrentan a la tarea prácticamente imposible de identificar cualquier cosa que parezca sospechosa de manera oportuna. Por lo tanto, las IF deben adoptar un enfoque innovador que permita el análisis rápido y la extracción de datos entre canales mientras detectan estafas en tiempo real.

Con la IA, el análisis de datos se completa en milisegundos y puede detectar de forma eficiente patrones complejos que son difíciles de reconocer para un analista humano.

Esto reduce la cantidad de trabajo manual dedicado a monitorear todas las transacciones, ya que menos casos requieren atención humana. Como se describió en SCMagazine.com, la calidad y la eficiencia del trabajo de los analistas de estafas también aumenta a medida que su carga de trabajo se vuelve más manejable y se eliminan tareas que consumen mucho tiempo. Esto les permite concentrarse solo en los casos más importantes, por ejemplo, aquellos con las calificaciones de riesgo más altas. Esto reduce el costo de las operaciones antifraude y aumenta el índice de eficiencia de las transacciones genuinas procesadas exitosamente gracias a una mejor evaluación de riesgo.

Reducción de falsos positivos

Con el nivel de complejidad en las infraestructuras financieras actuales, el término “falso positivo” se ha asociado estrechamente con los intentos de la industria por combatir las estafas. Uno de los mayores desafíos de la banca es minimizar la cantidad de falsos positivos que se generan para ahorrar tiempo, dinero y evitar frustraciones sin sentido para los clientes.

La IA y el aprendizaje automático tienen un rol protagónico en esto. Debido a que tienen la capacidad de analizar conjuntos de puntos de datos, conexiones entre entidades y patrones de estafas mucho más grandes (incluidos escenarios todavía desconocidos por los analistas de estafas), la prevalencia de los falsos positivos puede reducirse drásticamente.

Esto significa que menos clientes serán rechazados falsamente por aspectos relacionados con estafas, lo que a su vez minimiza los costos en mano de obra y tiempo relacionados con la asignación de nuevo personal para revisar las transacciones marcadas.

Detección efectiva de ataques

Como se explicó en SCMagazine.com, los algoritmos de aprendizaje automático son especialmente útiles para identificar patrones en amplios conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Esto permite que sean mucho más efectivos que las personas para detectar ataques de estafas nuevos y emergentes.

Ya sea para predecir picos de tráfico desde lugares inusuales o para construir perfiles detallados de clientes para detectar anomalías antes de que se desarrollen, la detección de ataques más efectiva es uno de los beneficios clave que ofrecen la IA y el aprendizaje automático. Y a medida que estas herramientas se vuelven más potentes, el panorama para bancos e instituciones financieras mejora exponencialmente.

Logre la conformidad normativa

Un sistema de prevención de estafasbasado en reglas y políticas definidas manualmente ya no puede seguir el ritmo del ecosistema bancario digital actual. Para permanecer un paso adelante, las instituciones financieras necesitan una solución de detección de estafas que aproveche la IA a través de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

El aprendizaje automático permite que las organizaciones analicen datos con contexto entre dispositivos, aplicaciones y transacciones, y requiere muy poca intervención manual. Esto significa que las políticas pueden adaptarse constantemente, algo esencial para mantener la conformidad normativa a lo largo del tiempo (por ejemplo, con la PSD2). Esto puede hacer que los bancos ahorren tiempo y minimicen multas potenciales costosas.

En última instancia, es importante recordar que estos diferentes elementos no pueden considerarse de forma aislada. Todas estas son piezas clave en el rompecabezas de prevención de estafas general que se unen para ayudar a que la industria bancaria proteja a sus clientes y combata el problema multimillonario que representan las estafas financieras.

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Este artículo se publicó originalmente en SCMagazine.com el 28 de marzo de 2018.