Los estafadores están utilizando cada vez más la inteligencia artificial para cometer delitos, con un fraude impulsado por IA proyectado a alcanzar los $10.5 billones para 2025. Pero la buena noticia es que la IA también está armando a bancos y fintechs con nuevas herramientas poderosas para combatir el fraude, reduciendo el riesgo y minimizando pérdidas, mientras se mantienen experiencias ágiles y amigables para los clientes.
En un reciente seminario web del Payments Journal, Max Spivakovsky, Director Senior de Gestión de Riesgos de Pagos Globales de Galileo, comparó la dinámica con una "carrera armamentística digital, [con] los criminales y los profesionales de ciberseguridad y fraude tratando de mantenerse un paso por delante el uno del otro todo el tiempo".
Por qué una estrategia antifraude proactiva es clave
Los avances recientes en el poder de la IA están acelerando considerablemente la velocidad de esa carrera armamentística, dijo Spivakovsky durante el seminario web.
En la competencia de alta velocidad entre los estafadores y los buenos, es imperativo adoptar una estrategia antifraude que enfatice el análisis de riesgo proactivo, detectando y previniendo el fraude antes de que pueda ocurrir, según el jefe de riesgos de pagos de Galileo.
Cómo los bancos están aprovechando la tecnología antifraude para combatir el fraude
"El análisis de enlaces y la precisión de los modelos hacen que el enfoque proactivo sea mucho más preciso", dijo Spivakovsky. Continuó citando ejemplos de medidas antifraude proactivas, incluyendo herramientas que notifican automáticamente a las instituciones financieras o a los clientes que podrían ser el objetivo de una actividad fraudulenta potencial y cancelan o restringen el gasto en la tarjeta cuando hay una indicación de que pudo haber sido accedida por estafadores.
Detección impulsada por IA, servicio al cliente
La evolución de la IA y el aprendizaje automático también han abierto las puertas para el reconocimiento avanzado de patrones, análisis de comportamiento y aprendizaje adaptativo sobre la actividad del cliente, todo lo cual bancos y fintechs pueden usar para ayudar a detectar instancias de posible fraude de manera más efectiva y eficiente de lo que los humanos podrían, señaló Spivakovsky.
"La creación de modelos es automatizada y aprendida recursivamente de experiencias previas, de tal manera que las excepciones que requieren revisión manual se vuelven cada vez menos comunes con el tiempo", dijo Spivakovsky. "Eso es una gran victoria para las empresas comerciales y para las instituciones financieras, ya que libera capital humano que de otra manera estaría atado con esas revisiones manuales. Eso, a su vez, les permite utilizar su fuerza laboral más eficientemente y estirar un poco más los recursos departamentales de lo que de otra manera podrían".
Cómo la IA está ayudando a los bancos a mejorar el servicio al cliente, la seguridad
Mientras tanto, los proveedores también están aprovechando cada vez más los chatbots impulsados por IA con asistentes digitales inteligentes que interactúan con los clientes en tiempo real para abordar riesgos emergentes de fraude, reduciendo aún más la necesidad de capital humano, agregó Spivakovsky.
Rompiendo los silos de datos
Los silos de datos en los que diferentes sistemas tienen diferentes conjuntos de datos y no "hablan" entre sí tradicionalmente han sido uno de los mayores desafíos para proteger los sistemas multicanal del fraude, especialmente a medida que la cantidad de datos de clientes que los bancos tienen en mano ha crecido significativamente con el auge de la banca digital.
Aplicar la IA ha ayudado a bancos y fintechs a obtener una vista más holística de los datos a través de varios canales, una visibilidad e interoperabilidad que mejora las capacidades de detección de fraude, dijo Spivakovsky.
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