Delincuencia del siglo XXI: ¿Cómo detectar actividades fraudulentas usando algoritmos de inteligencia Artificial?

Sin duda la tecnología ha cambiado la manera de relacionarnos entre nosotros y con el mundo. Ahora todo se ha actualizado, digitalizado y automatizado, hasta los delitos, de hecho ahora se llaman “ciberdelitos”. Sí, el avance tecnológico ha obligado a los delincuentes a sofisticar sus estrategias para burlar la seguridad con la que cuentan las plataformas bancarias hoy en día.

En el mundo se utilizan millones de tarjetas de banco al día. Cada una de ellas, realiza un sin número de transacciones y acciones que arrojan miles de datos que pueden quedar a disposición de cualquier astuto que tenga conocimientos de informática y tiempo disponible para intentar vulnerar los sistemas de protección de datos de diversas empresas financieras.

El último informe de la empresa de seguridad McAfee, estima que los delitos cibernéticos están costando a la economía mundial cerca de 600 mil millones de dólares, cifra que se traduce en el 0,8% del PIB de todo el planeta. Entre los ciberdelitos más frecuentes que se identifican y, paradójicamente, uno más evitables es el fraude con tarjetas de crédito.

Solo en Chile, el año 2017 existían más de 13 millones de tarjetas de crédito, lo que equivale a millones de posibilidades para los delincuentes, quienes pueden filtrar dinero desde plataformas electrónicas con gran rapidez. Esto ha obligado a las entidades bancarias a robustecer sus sistemas para evitar pérdidas y, con ello, molestias del cliente.

Los desafíos en este sentido están surgiendo en tiempo real, tal como los datos. Por esto, los bancos han tenido que poner especial atención a este punto y destinar una gran cantidad de recursos para ir un paso más adelante que los ciberdelincuentes.

La tecnología se ha puesto a disposición de las empresas financieras, posibilitando que problemas como el phising o el vishing (fraudes por voz) puedan ser solucionados a través de Inteligencia Artificial.

Desde hace un tiempo, el uso de análisis de datos ha permitido detectar y predecir actividades fraudulentas, con el objetivo de reducir los riesgos. La AI está llevando esta herramienta a un nuevo nivel, ya que utiliza la automatización, el aprendizaje sin supervisión y algoritmos cada vez más sofisticados para fortalecer los actuales sistemas de protección.

“La Inteligencia artificial y el machine learning son elementos que están entregando más tranquilidad a las instituciones financieras. Estas tecnologías permiten que los ordenadores aprendan del conocimiento previo e identifiquen nuevas amenazas sin estar programados para alguna en particular. De esta manera, un sistema podría estar preparado para enfrentar cualquier problema que se presente”, contó Ricardo Núñez, CTO de Dataciencia.

Pero no solo eso. La Inteligencia artificial y sus dinámicos algoritmos, entrega soluciones a alta velocidad. Además, su amplio rango de acción permite detectar actividades sospechosos que bajo los viejos sistemas pasarían desapercibidas. Muchas compañías utilizan estas innovaciones para analizar datos de un espectro más amplio, contínuo y provenientes desde distintos canales.

“Un sistema de AI identifica comportamientos anormales y movimientos sospechosos de forma rápida y efectiva. Esto lo logra a través de la revisión al instante de la cuenta, incluyendo transferencias electrónicas, contratos, créditos, débitos, pagos online e información útil de mercado, entre otros detalles”, agregó Ricardo Núñez.

La biometría, autentificación de voz, rostro y huella digital, fortalecen los bloqueos, creando nuevos y poderosos muros que ayudan a detectar fraudes, incluso antes de que empiecen a ejecutarse.

Por otro lado, como vivimos en un mundo cada vez más rápido, es una preocupación de los bancos eliminar la cantidad de tiempo en las aprobaciones de las transacciones, por lo que los algoritmos deben ser cada vez más veloces y precisos para reducir las posibilidades de fraudes en cada movimiento.

Antes, por ejemplo, al momento de hacer una compra, el vendedor manipulaba la tarjeta del cliente para ingresarla a Transbank, ahora el cliente solo debe acercar su plástico a la máquina y ya queda registrada. Sin embargo, esta disponibilidad inmediata de datos obliga a los sistemas a robustecerse.

Debido a que la programación de algoritmos es cada vez más precisa, la búsqueda de alertas de fraudes falsos positivos será menor. Esto ayuda a reducir el tiempo de investigación de los analistas de seguridad y evita que las actividades de los clientes sean retrasadas (envíos de terceras claves, claves dinámicas y otros tipos de validación) o interrumpidas por sospecha.

Así, la inteligencia de las máquinas y la inteligencia del ser humano deben trabajar juntas para ser más eficientes en la detección de fraudes. A medida que el sistema de sofistica, permite a los analistas dedicar más tiempo a la solución de problemas complejos y a la elaboración de estrategias de prevención automatizada para posibles situaciones de fraude.

“Los bancos y las instituciones financieras que adoptan inteligencia artificial cuentan con la oportunidad de aumentar considerablemente la protección de los datos de sus clientes, haciendo que la experiencia final de ellos sea mucho mejor. Además, permite que el equipo de trabajo pueda reaccionar de manera más inmediata ante cualquier situación de amenaza. En Dataciencia ayudamos a las empresas a poner en marcha este tipo de soluciones para frenar a los delincuentes del ciberespacio”, concluyó Núñez.

 

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