*Por Ricardo Ribeiro, director de Plataforma de FICO
para América Latina y el Caribe
La digitalización y la inclusión financiera se están
convirtiendo en elementos cada vez más destacados de la transformación digital
global. Un número cada vez mayor de personas está obteniendo acceso a
productos, servicios y ofertas que antes no estaban disponibles para un público
masivo, por diversas razones, incluida la falta de comprensión del perfil del
consumidor y la información incompleta sobre sus hábitos de compras y
financieros.
Uno de los principales factores responsables de la
inclusión de más personas y perfiles en el sistema financiero fueron las
tecnologías de inteligencia artificial (IA) y los softwares analíticos, que
comenzaron a realizar análisis predictivos y prescriptivos.
Pero con el avance de la tecnología y la inclusión,
también han aumentado las estafas y los intentos de fraude. Un ejemplo es el
uso de bots con un sesgo malicioso: los bots estafadores. Para
aquellos que no están familiarizados, un Bot es un programa de software
que normalmente imita o reemplaza el comportamiento de los usuarios humanos.
Esta tecnología se utiliza ampliamente para producir tareas repetitivas y
automatizadas. En este sentido, los fraudes que involucran ingeniería social
son cada vez más frecuentes y el desafío es desarrollar soluciones que estén
“un paso al frente” de las actividades delictivas que llevan a cabo los bots
estafadores.
Estos son capaces de robar identidades, enviar enlaces
de phishing y simular conversaciones de chatbot que tendrían los humanos;
por tanto, las estafas de bots son más complejas de combatir porque, en
cierto modo, están autorizadas por el cliente sin que éste sepa que está
cayendo en una estafa.
Una encuesta reciente realizada por FICO sobre fraude,
identidad y banca digital reveló que el 6 % de la población en México, -que
podrían equivaler a 6 millones de personas según la población adulta del país -
ya han sido víctimas de fraude por robo de identidad. Entonces ¿cómo ayuda la
inteligencia artificial a minimizar estas situaciones?
La IA en
el combate contra de los estafadores
La IA, a través del machine learning y de las redes
neuronales establecidas, permite trazar un perfil de comportamiento del cliente
para parametrizar acciones y entender, por ejemplo, el momento en el que más se
accede a los servicios financieros, el volumen de transacciones y aspectos de
su comportamiento como la velocidad y método de escritura, la altura a la que
el usuario sostiene el celular, la forma en que mueve el mouse, así como
información sobre la red Wi-Fi, ubicación actual y análisis de los lugares
visitados, que crean una especie de firma digital.
Ese conjunto de datos, analizados eficazmente,
contribuye a decidir si una operación es sospechosa o legítima. En el caso de
los bots estafadores, el análisis del comportamiento del fraude es un
diferenciador para minimizar las pérdidas, ya que, incluso si el tráfico de los
botnets proviene de muchas direcciones IP, es posible identificar el
fraude mediante el aprendizaje.
Además de los aspectos de comportamiento, un sistema
antifraude que se apoya en soluciones en tiempo real, como el concepto de
multicanal, por ejemplo, establece un canal prioritario de relación y
comunicación con el cliente y transforma la amenaza en una oportunidad de
fidelización y ventaja competitiva en el mercado.
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