Las instituciones financieras enfrentan constantemente desafíos relacionados con la lucha contra el fraude, y la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una poderosa aliada en este es escenario.
En el sector financiero, la seguridad de las transacciones es una prioridad máxima. A lo largo de los años, las estrategias antifraude han evolucionado para hacer frente a las tácticas cada vez más sofisticadas de los delincuentes. Tradicionalmente, las instituciones financieras han dependido de sistemas de detección de fraudes basados en reglas, que tienen limitaciones en su capacidad para identificar amenazas complejas y en constante evolución. La IA, en cambio, ofrece un nuevo paradigma en la lucha contra el crimen financiero.
El uso de la Inteligencia Artificial para la prevención de fraudes está cada vez más en el radar de las organizaciones financieras. Según una investigación global realizada por Nvidia, entre los principales casos de uso de la inteligencia artificial en el ámbito financiero se encuentran la detección de fraudes en pagos y transacciones (31%) y la prevención de lavado de dinero (PLD) y el conocimiento del cliente (KYC) (23%).
El estudio también señaló un aumento en la adopción de diferentes aplicaciones de la IA para combatir el fraude. Solo en 2022, hubo un aumento del 329% en el uso para prácticas de «Conozca a su cliente» y «Antilavado de Dinero», y un crecimiento del 310% en la detección de fraudes en pagos y transacciones en comparación con 2021.
Además de proteger a las instituciones financieras, esta estrategia también mejora la experiencia del cliente al reducir los falsos positivos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, las instituciones financieras que invierten en IA están fortaleciendo la seguridad de sus clientes y la integridad de sus operaciones. La colaboración entre el conocimiento humano y la inteligencia artificial está moldeando el futuro de la seguridad financiera.
Descubre cinco formas de reducir el fraude con la IA:
1 – Detección Proactiva:
La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real es un cambio fundamental. Con algoritmos de aprendizaje automático, las instituciones financieras pueden detectar patrones inusuales o transacciones sospechosas antes de que ocurra el fraude. Esto significa que la prevención de fraudes no es solo reactiva, sino también proactiva.
2 – Análisis del Comportamiento del Usuario:
La IA puede aprender el comportamiento típico de los usuarios, como sus hábitos de gasto y ubicaciones comunes. Cuando la IA detecta desviaciones significativas de estos patrones, puede generar alertas para verificar la autenticidad de las transacciones. Esto agrega una capa adicional de seguridad, asegurando que incluso las estafas más sofisticadas sean identificadas.
3 – Autenticación Biométrica:
El uso de la biometría, como el reconocimiento facial y de huellas dactilares, es cada vez más común en la banca. La IA mejora la precisión de estas técnicas, lo que las hace más resistentes a la falsificación. Esto garantiza que solo los usuarios autorizados tengan acceso a sus cuentas y transacciones.
4 – Análisis de Texto y Datos no Estructurados:
Además de las transacciones financieras, la IA es capaz de analizar datos no estructurados, como correos electrónicos y documentos, en busca de pistas de fraude. Esto es especialmente útil para identificar actividades fraudulentas internas, donde los delincuentes pueden intentar encubrir sus huellas de manera más sutil.
5 – Aprendizaje Automático Continuo:
La IA no es una solución estática. Se mejora continuamente a través del aprendizaje automático a medida que se recopilan y analizan más datos. Esto significa que las instituciones financieras pueden mantenerse al tanto de las amenazas a medida que evolucionan.
