El objetivo de estas tecnologías es analizar los datos que arroje la banca con la finalidad de detectar cualquier actividad inusual que pueda indicar un indicio de fraude
El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que ha supuesto un enorme avance a la hora de agilizar y automatizar la detección de fraude en tiempo real, que, gracias al aprendizaje de los datos, identifica patrones y toma decisiones. Desde GDS Modellica, empresa tecnológica de gestión de riesgo de crédito, indican que "el uso y la incorporación de las nuevas tecnologías transformarán y afectarán a casi todas las industrias mediante la adopción de una nueva clase de modelos basados en la Inteligencia Artificial o Machine Learning. La adopción de una nueva clase de modelos ofrece una visión mucho más profunda de los datos. El aprendizaje automático identifica patrones no lineales complejos en grandes conjuntos de datos, haciendo posibles modelos de riesgo más precisos".
El sector financiero es uno de los más afectados por el fraude. Según el Fondo Monetario Internacional, las pérdidas motivadas por fraudes digitales en las entidades bancarias oscilarían en torno al 9% de sus ingresos. Tradicionalmente los resultados obtenidos en la detección de fraude y crimen financiero han sido escasos pese a la gran cantidad de recursos económicos y humanos invertidos.
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning tienen un papel muy relevante en la transformación digital de las entidades financieras, convirtiéndose ambas en perfectas aliadas en el tratamiento de grandes e ingentes bases de datos tanto estructuradas como no. Estas dos herramientas permiten no solamente analizar una ingente cantidad de datos para detectar actividades fraudulentas, sino que también son capaces de aprender y generar patrones normalizados en la lucha contra el fraude. Dichas tecnologías estudian los datos contables de la banca con la finalidad de detectar cualquier actividad inusual que pueda indicar indicio de fraude. Analizan la información transaccional actualizada, en tiempo real, evalúan diferentes escenarios empleando modelos predictivos gracias a la Inteligencia Artificial y a la Machine Learning para disminuir los riesgos de fraude.
Las empresas y entidades financieras han de incorporar en sus sistemas soluciones multifactoriales de autentificación en los accesos y en las acciones a realizar. Igualmente, deben brindar mecanismos adicionales en caso de transacciones sensibles o de alto riesgo con el objetivo final de reforzar la seguridad de cada movimiento en los canales transaccionales y detener posibles ataques antes de que puedan ser efectuados. GDS Modellica dispone de soluciones inteligentes que por un lado, combaten el fraude utilizando algoritmos basados en las últimas tecnologías decisionales y de Machine Learning, los cuales pueden ser combinados con múltiples fuentes de datos como: validación digital, huella en redes sociales, Deep web, información de crédito, etc. y, por otro, facilitan la firma digital del contrato, es decir, todo el proceso digital al 100%. Estas soluciones protegen a las entidades al detectar o evitar con antelación una gran parte de este fraude con antelación y, a la vez, optimizan la experiencia con el cliente.
Uno de los desafíos más grandes en la detección del fraude es diferenciar entre las transacciones legítimas realizadas por los titulares de las cuentas bancarias y aquellas que buscan hacer los estafadores. De ahí, que la Inteligencia Artificial monitoree y evalúe las autorizaciones de las transacciones, en tiempo real, con la finalidad de que las identidades financieras puedan responder ante patrones y tendencias de fraude. Los canales digitales requieren mayores controles y seguridad reforzada para luchar contra los ataques que se van adaptando a las nuevas formas de protección y a los huecos de seguridad informática de sus programas.
