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4 minuto leído

6 buenas prácticas para prevenir el fraude financiero utilizando Inteligencia Artificial

Buenas prácticas para utilizar la IA para prevenir el fraude financiero

El fraude financiero es un problema cada vez más grave. Aproximadamente el 20% de los ingresos totales de las instituciones se pierden debido a esta actividad ilícita, mientras que 1 de cada 5 transacciones de comercio electrónico en América Latina es rechazada por ser fraudulenta, el doble que en cualquier otro lugar del planeta.

 

La situación cobra más relevancia aún al considerar el peso que tienen las nuevas tecnologías. La Inteligencia Artificial, por ejemplo, está potenciando el fraude financiero, y ya ha generado pérdidas por más de 8.800 millones de dólares en 2022, un 40% más que en 2021.

 

Sin embargo, hay que considerar que la IA también puede ser utilizada para detener a los defraudadores, mejorando la seguridad de los bancos e instituciones financieras, tanto de los empleados como de los clientes. Esto es así porque la Inteligencia Artificial ofrece una serie de ventajas como: 

  • Eficacia, ya que los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar acciones que los humanos pueden pasar por alto.
  • Eficiencia, dado que puede ayudar a los bancos a automatizar los procesos de detección de fraude, liberando a los empleados para que se centren en otras tareas.
  • Precisión, puesto que puede ser una pieza clave para reducir el número de falsos positivos.

En este escenario, la Inteligencia Artificial emerge como un aliado clave en la lucha contra los defraudadores en la región. Por eso, en este artículo, exploraremos las seis mejores estrategias que tu banco o institución financiera puede seguir para implementarla en la lucha contra el fraude financiero.



 

1. Análisis predictivo para identificación de patrones



Como ya hemos mencionado, la capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real es esencial en la detección temprana del fraude. Al utilizar algoritmos de análisis predictivo, los bancos pueden identificar patrones anómalos en las transacciones y comportamientos financieros. Estos patrones pueden ser indicadores clave de actividad fraudulenta. Al implementar sistemas de análisis predictivo, los bancos pueden anticiparse a posibles amenazas y tomar medidas preventivas.

 



2. Detección de anomalías con Machine Learning



El Machine Learning (ML) es una rama fundamental de la IA que puede ser empleada para la detección de anomalías. Los algoritmos de ML pueden aprender de patrones históricos y, a medida que se exponen a más datos, mejoran su capacidad para identificar comportamientos fuera de lo común. Al aplicar ML a la vigilancia de transacciones, los bancos pueden detectar rápidamente transacciones sospechosas o actividades inusuales, lo que permite una respuesta inmediata para mitigar la amenaza.



 

3. Autenticación biométrica



La autenticación biométrica respaldada por la IA representa una capa adicional de seguridad. La tecnología de reconocimiento facial, huellas dactilares y otros métodos biométricos pueden garantizar una identificación robusta del usuario. La IA puede analizar y comparar de manera eficiente las características biométricas, minimizando el riesgo de usurpación de identidad y asegurando que las transacciones sean legítimas.



 

4. Monitoreo continuo en tiempo real



La capacidad de monitoreo continuo en tiempo real es fundamental para la prevención del fraude. La IA permite analizar las transacciones a medida que ocurren, identificando patrones sospechosos en tiempo real. Esto no solo agiliza la respuesta ante posibles amenazas, sino que también permite la intervención inmediata para bloquear transacciones fraudulentas antes de que causen daño.

 

 

 

5. Colaboración entre instituciones financieras



La colaboración entre instituciones financieras, respaldada por la IA, puede fortalecer significativamente las defensas contra el fraude. El intercambio de datos y análisis entre bancos permite una visión más completa de los patrones de fraude a nivel regional. Plataformas de colaboración basadas en Inteligencia Artificial pueden alertar a múltiples instituciones sobre amenazas compartidas, facilitando respuestas coordinadas y la implementación de medidas preventivas.



 

6. Chatbots y otras herramientas de procesamiento de lenguaje natural



La implementación de chatbots alimentados por IA puede fortalecer la seguridad en la interacción con clientes. Los chatbots pueden utilizar el Procesamiento de Lenguaje Natural para analizar conversaciones y detectar posibles intentos de fraude. Además, pueden educar a los clientes sobre prácticas seguras y proporcionar información en tiempo real sobre transacciones, brindando un canal adicional para prevenir el fraude.

 

Uno de los ejemplos más exitosos de de los últimos años de implementación de chatbots impulsados por Inteligencia Artificial es el caso de Mercantil Banco Universal, de Venezuela, que implementó el Asistente Virtual MIA, proyecto con el que ganó un Premio País Platino a los Innovadores Financieros de las Américas de Fintech Americas. Con esta iniciativa, la institución pudo avanzar en el desarrollo de soluciones financieras digitales que brindan a los clientes una experiencia diferencial, mejorando la seguridad y previniendo el fraude financiero a la par.

 

Queda en claro cómo la Inteligencia Artificial ofrece a los bancos en América Latina un conjunto de herramientas potentes para prevenir el fraude financiero de manera efectiva. Desde el análisis predictivo hasta la autenticación biométrica y la colaboración entre instituciones, la aplicación estratégica de la IA puede reforzar las defensas contra las amenazas cibernéticas en constante evolución. 

 

La inversión en estas tecnologías no solo protegerá los activos financieros, sino que también fortalecerá la confianza del cliente en un entorno bancario cada vez más digital y conectado. La Inteligencia Artificial no es solo una herramienta para el futuro; es la clave para garantizar la seguridad y la prosperidad sostenible de la industria bancaria en América Latina.

 

 

 

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El próximo episodio de FATV Deep Dive: “Combatiendo el fraude financiero: ¿una batalla interminable?” es un evento imperdible para profundizar tu conocimiento acerca del estado actual y futuro del fraude financiero en América Latina, y descubrir cómo innovar en la prevención del fraude financiero sin descuidar las experiencias de sus usuarios ni empleados.

 

La agenda completa del evento incluye las siguientes sesiones, con reconocidas voces de la industria financiera y tecnológica latinoamericana: 

  • ENTREVISTA KEYNOTE - Desenmascarando el engaño: Un análisis profundo del fraude en América Latina
    Con Armando Augusto Castillo Tibana, Gerente Corporativo de seguridad de la información y ciberseguridad, Grupo Pichincha
  • PANEL EJECUTIVO - La eterna lucha contra el fraude financiero al descubierto 
    Con Emerson Chavez, Líder de Ciberseguridad, Banco Ganadero; Javier Andres Tepedino, CISO, Banco del Sol; Manuel Iturrizaga, CISO, QIK Banco Digital Dominicano y Fernando Touriño, Gerente de prevención del fraude, Allianz
  • MINI-MASTERCLASS - Analítica de datos e IA: Combatiendo el fraude de forma inteligente
    Con Edgar Osuna PhD, Chief Data & Analytics Officer, iuvity

La cita es el jueves 30 de noviembre a las 10:00 hs EST, y los asistentes recibirán un certificado de asistencia emitido por Fintech Americas y iuvity

 

¡No lo dejes pasar! Los lugares son limitados. 

 

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