Combatir los delitos financieros a través del uso de la inteligencia artificial, es el presente dentro de las empresas bancarias, aunque la gran mayoría de las industrias aún tienen algo de temor e incertidumbre a la hora de adoptar está tecnología.
Actualmente, la inteligencia artificial y el machine learning, han demostrado ser instrumentos muy útiles al momento de procesar una inmensa cantidad de datos desestructurados. Es decir, datos que no son fáciles de clasificar dentro de una categoría específica.
Pero, ¿Por qué es importante detectar datos desestructurados en los delitos financieros?
La mayoría de las acciones que se realizan a nivel digital y no solo en la banca, generan una serie de pasos que pareciera bastante sutil a primera vista, pero que al estudiar el patrón de conducta del usuario, pudiera encender más de una alarma.
La mayoría de los delitos financieros, ocurre rompiendo solo algún pequeño patrón común, como puede ser la ubicación del usuario, el monto a retirar o el tipo de compra a realizar. Y estos cambios sutiles son los que detecta en fracciones de segundos la inteligencia artificial.
Por si no lo sabía, uno de los principales problemas que aqueja a los bancos del mundo, es el pago de multas anuales por el incumplimiento de alguna normativa contra los delitos financieros.
De acuerdo con datos suministrados por el Foro Económico Mundial, nada más en Estados Unidos los bancos gastan alrededor de 23,5 mil millones de dólares para cumplir con la normativa Anti Lavado de Dinero y en Europa la historia no es muy diferente, cada año se gasta 20 mil millones de dólares por la misma razón.
No obstante, el uso de la inteligencia artificial y del machine learning en particular, podría disminuir enormemente las cuotas de multa, porque muchas transacciones de dudosa procedencia podrían ser detectadas antes de entrar en la banca.
Lo mismo aplicaría a otros delitos como robo de identidad, clonación de tarjetas o sustracción de datos financieros de alto valor.
Así como a la creación de perfiles más seguros al momento de estudiar el riesgo que representa una persona o empresa que solicite un préstamo. La inteligencia artificial y el machine learning: un ahorro contra los ciberdelitos financieros.
Como ya señalamos, la combinación de la inteligencia artificial y el machine learning permiten a los bancos procesar una enorme cantidad de data, mientras encuentran patrones sutiles de comportamientos extraños.
Tecnologías cognitivas: Son un tipo de inteligencia artificial que es capaz de realizar tareas anteriormente confiadas solo a los Seres Humanos. Por ejemplo, la atención al público por medio de un chatbot.
Procesadores de lenguaje natural: Son un tipo de tecnología cognitiva que permite la comunicación efectiva entre el Hombre y la máquina, a través de un idioma específico.
Algoritmos avanzados: Como sabrá, la inteligencia artificial aprende y se modifica a través de funciones matemáticas que generan patrones, a esto se le conoce como algoritmos.
La idea es crear algoritmos sofisticados que activen alarmas tras el menor cambio en la interacción del usuario con la máquina, según la información histórica de ese cliente en particular.
En realidad son muchas las ventajas de utilizar el machine learning dentro de su empresa financiera, porque le permite generar patrones, aprender de ellos y disminuir los tiempos de respuesta ante un posible fraude.
Básicamente, el funcionamiento de este tipo de inteligencia artificial sería el siguiente: a través del aprendizaje cognitivo, la máquina identificaría cierto tipo de acción como fraude, esto generaría un patrón del cual aprendería y activaría las alarmas cuando se volviese a presentar.
Como verá, el uso de este tipo de tecnología le permitiría aprender sobre el comportamiento de sus clientes, le ayudaría a brindar mayor seguridad y sería un método que se perfeccionaría conforme ingresen más datos a su nube bancaria. Tipos de delitos financieros que la inteligencia artificial puede impedir.
A continuación le presentamos una lista de los principales patrones que ya han servido a la inteligencia artificial para detectar y combatir delitos financieros a nivel mundial. Estos son:
Por lo general, la mayoría de las inteligencias artificiales encenderá las alarmas cuando el monto especificado sobrepase a la cantidad media que el usuario suele gastar. Lo que generará que un empleado del banco se comunique con el dueño de la cuenta.
La geolocalización, así como las direcciones IP, son formas sencillas de detectar cambios en el patrón de conducta de un usuario. Por lo general, esto encenderá otro tipo de alarma que impedirá la transacción hasta que el cliente confirme su identidad.
Los algoritmos avanzados pueden detectar hasta 500 atributos que permitan dar una puntuación estimada al nivel de riesgo de una transacción, para así saber de antemano si el banco debe autorizarla o no. Esto disminuye el índice de pérdidas y problemas con el cliente.
Gracias al machine learning, hoy en día le sería muy sencillo a un banco saber si una persona u organización está en capacidad de pagar de manera solvente cualquier crédito otorgado, simplemente con un patrón histórico de ingresos.
No todos los delitos financieros tienen origen fuera de la entidad bancaria, algunos se cometen puertas adentros; pero la inteligencia artificial tiene un potencial enorme para vigilar a los traders de su organización.
Esto se logra identificando comportamientos poco comunes, flujo de información sospechosa y hasta rupturas en la rutina diaria del empleado.
En marzo del año 2020, una herramienta de control de riesgo que hace uso de la inteligencia artificial, le evitó a Visa la pérdida de 2000 millones de dólares por fraude financiero.
La compañía más famosa en tarjetas de crédito, detectó a través su plataforma Visa Advanced Authorization (VAA), que varias instituciones financieras fueron prevenidas a tiempo sobre posibles fraudes en el pago de transacciones vía Internet.
Este pequeño ejemplo, sirve como referente para visualizar el grado de éxito que tiene la inteligencia artificial al momento de blindar a los clientes de su organización financiera, dar respuestas acertadas a tiempo y evitar pérdidas cuantiosas de dinero y reputación.
Otro caso de éxito son las nuevas plataformas en la nube tipo Falcon X, que están ayudando a los desarrolladores en la generación servicios de seguridad financiera para transacciones de tipo P2P.
Este tipo de PaaS cuenta con varias herramientas como una biblioteca de fuente abierta para el aprendizaje automático de técnicas comprobadas por la empresa FICO.
También permite crear carteras para cada cliente de la firma bancaria o aplicación financiera desarrollada y posee una biblioteca de fuentes abiertas de programación en lenguajes como Phyton, R y H2O.
En definitiva, la inteligencia artificial es el camino más seguro para evitar que los delitos financieros empañen el buen servicio de su bancos.
