El daño que puede causar el fraude y cómo puede afectar a las instituciones financieras es importante, tanto desde el punto de vista financiero como desde el punto de vista de la reputación. Por lo tanto, la mejor solución para prevenir el fraude es combinar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning) con un motor de decisiones, para la detección de fraude. 

Basado en datos obtenidos del estudio y análisis de AMI, entre 2019 y 2021 América Latina experimentó un aumento del 23 % en los ataques fraudulentos, lo que también es consistente con el crecimiento del comercio electrónico en la región, que estuvo cerca del 31 % en 2021. Con la pandemia, la industria ha experimentado una mayor demanda de servicios financieros digitales en todos los ámbitos.

¿Qué es la detección de fraude?

La detección de fraude involucra muchas industrias, incluidos los servicios bancarios y financieros, seguros, atención médica, agencias gubernamentales, etc. En palabras simples, la detección de fraude es el sistema para identificar y bloquear actividades sospechosas para evitar que tales actividades pongan en peligro el negocio.

Antes de que las computadoras y las tecnologías informáticas se convirtieran en inteligentes, el método tradicional para detectar el fraude consistía en analizar una gran cantidad de datos estructurados contra un conjunto de reglas capaz de detectar escenarios fraudulentos obvios, pero que requerían investigaciones complejas. El método de detección de fraude tradicional lleva mucho tiempo de procesamiento con mucho trabajo manual. 

¿Cómo elegir servicios adecuados para tu empresa para la detección de fraude?

El mundo financiero actual está extremadamente conectado y la transformación digital tendrá un profundo impacto en los servicios financieros en los próximos cinco años. Como tal, el fraude relacionado con las fintechs, se ha convertido en una preocupación constante para las instituciones financieras.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son útiles para encontrar soluciones rápidas y eficientes a la hora de detectar fraudes y malas prácticas. Permiten que la IA procese grandes conjuntos de datos con precisión, algo en lo que los humanos pueden fallar. 

 Como resultado, al implementar soluciones aptas de detección de fraude impulsadas por IA, las instituciones bancarias y financieras pueden mejorar ampliamente sus capacidades de detección de fraude, fortalecer su reputación hacia el mercado y los clientes y evitar pérdidas financieras antes de que ocurran.

Estas son algunas características que sí o sí debe tener cualquier solución contra fraude:

• Puntuación de fraude

La puntuación de fraude examina cada transacción en función de docenas de indicadores y luego asigna una puntuación numérica simple que representa el nivel de riesgo de la transacción. Esto permite una decisión simple de “arriba o abajo” para aceptar o rechazar una compra.

• Aprendizaje automático

Esta tecnología compara la información entrante con los datos históricos antes de aprobar una transacción. Utiliza algoritmos sofisticados para analizar los resultados y “aprender” de las nuevas entradas, lo que permite tomar decisiones más precisas con el tiempo.

• Monitoreo en tiempo real

Una herramienta avanzada contra el fraude que monitorea y responde activamente a los pagos. Muchos proveedores de servicios ofrecen esto en combinación con la verificación de identidad automatizada para aprobar o rechazar transacciones en función de las puntuaciones de riesgo.

• Informes detallados

Necesita comentarios continuos con indicadores clave de rendimiento (KPIs) confiables y útiles. La generación de informes es fundamental para comprender qué funciona, qué no funciona y dónde puede optimizar los procesos y eliminar errores.

• Conjuntos de reglas personalizables

No hay dos negocios iguales. Un buen sistema de prevención de fraude permitirá a los negocios crear conjuntos de reglas para aprobar o rechazar pedidos en función de parámetros que se adapten a las necesidades únicas de la empresa.

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Beneficios de utilizar Inteligencia Artificial para la detección de fraudes:

La prevención del fraude es un proceso dinámico. Por lo tanto, es un ciclo que involucra monitoreo, detección, decisiones, manejo de casos y aprendizaje. Un sistema de detección de fraude debe aprender constantemente de los incidentes de fraude anteriores e históricos y utilizar los resultados obtenidos en los procesos de seguimiento y detección para su correcta eficacia. 

• Detección rápida: el cómputo rápido es un beneficio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Desarrolla una comprensión de los patrones de uso de la aplicación de un usuario, como métodos de transacción, pagos, etc., que pueden detectar fácilmente una anomalía en tiempo real. Con mayor eficiencia que los métodos manuales, evita la ocurrencia de falsos positivos y brinda a los especialistas la oportunidad de concentrarse en problemas más complejos.

• Mayor precisión: la inteligencia artificial permite calcular cantidades masivas de datos a mayor velocidad con mayor precisión. Le brinda un gran conjunto de conocimientos prácticos, lo que permite a los equipos de analistas trabajar más rápido. La inteligencia artificial ayuda a diferenciar entre clientes genuinos y fraudulentos en función de los datos que reciben, así como a garantizar la autenticidad de los métodos de pago.  

Conclusión:

Las soluciones de IA no solo funcionan con más precisión, sino también a mayor velocidad. Por lo tanto, el riesgo de bloquear clientes genuinos es menor, ya que la detección de fraudes en tiempo real se realiza con un alto índice de precisión, lo que a su vez retiene a su clientela y garantiza experiencias de usuario excepcionales. A la vez de minimizar robos bancarios fraudulentos ya así reducir las pérdidas operativas.