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La IA y la analítica a tiempo real para frenar el fraude financiero

Escrito por Dan Dica el 02/07/2024 a las 20:02:03
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(Dan Dica CEO de Lynx)

La evolución tecnológica en el sector financiero ha dado paso a estafas y delitos cada vez más sofisticados, dificultando su detección temprana y permitiendo que se propaguen sin control antes de ser identificados. A pesar de los avances en los métodos de estafa, la implementación de nuevos patrones de detección sigue siendo un desafío. Por ello, es crucial actualizar los sistemas de detección de fraudes para salvaguardar el crecimiento económico de las empresas; sin embargo, más del 30% aún depende de métodos manuales y obsoletos, lo que aumenta la vulnerabilidad frente a estos delitos.

 

Cada año, el volumen de dinero defraudado a nivel mundial experimenta un incremento alarmante. A medida que la digitalización avanza, los procesos de fraude se simplifican, permitiendo a los perpetradores obtener información confidencial como datos bancarios y de tarjetas de crédito, e incluso adquirir paquetes completos de datos personales en la dark web. Con esta información en su poder, los defraudadores establecen cuentas conocidas como "mulas", las cuales operan como intermediarias para llevar a cabo diversas actividades fraudulentas. La proliferación masiva de estas cuentas tiene como objetivo principal el lavado de dinero negro. Solo en la primera mitad del 2023, en España, se registró un aumento del 30% en los intentos de estafa en comparación con el año anterior, según datos de Transunion.

 

En las nuevas formas que tenemos de utilizar la banca, especialmente a través de canales como la banca telefónica, se han creado puntos de vulnerabilidad adicionales. Los fraudes perpetrados mediante los dispositivos móviles están en aumento, ya sea a través de solicitudes de datos personales para acceder a cuentas bancarias o mediante la suplantación de identidades, para pedir transferencias a supuestos conocidos o para realizar compras de algunos productos.

 

Las repercusiones que pueden tener las víctimas de este tipo de estafas pueden ser devastadoras, incluyendo la imposibilidad de cumplir con los pagos de préstamos, el riesgo de enfrentarse a la bancarrota y la persistencia de dificultades financieras a largo plazo. Esta realidad ha generado un aumento en la demanda de mayor transparencia y seguridad por parte de las empresas y particulares hacia las instituciones financieras en las que confían sus activos.

 

La Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto fundamental en la detección eficaz de fraudes, ya que la metodología tradicional, basada en reglas estáticas predefinidas derivadas de incidencias pasadas, ha quedado obsoleta y ha demostrado ser insuficiente. El mero análisis del pasado no asegura la capacidad de detener los ataques, lo que deja a las empresas expuestas a nuevas técnicas de fraude y vulnerabilidades.

 

Este enfoque tradicional permite que los usurpadores aprendan de cada transacción, adaptando sus tácticas en función de las respuestas de las reglas predefinidas y mejorando continuamente sus ataques. Es en este contexto donde la Inteligencia Artificial desempeña un papel crucial, ya que puede aprender en tiempo real e identificar patrones emergentes para detener las estafas de manera más efectiva.

 

Con la implementación de la IA surgen los modelos adaptativos diarios, que ofrecen una seguridad mucho más fiable para evitar los ataques fraudulentos. Estos, además, se someten a pruebas rigurosas y garantizan una supervisión responsable.

 

En conclusión, toda institución financiera necesita herramientas efectivas para asegurar la protección de sus activos y los de sus clientes, así como para detener eficazmente cualquier intento de fraude. La capacidad de prevenirlos es un factor crucial que influye en la elección de los clientes al depositar su confianza en una entidad bancaria u otra.