El escenario de las finanzas nunca estuvo tan agitado. En los últimos años hemos sido testigos de la digitalización de las operaciones, del surgimiento de empresas tecnología financiera y de los esfuerzos de los bancos para incorporar herramientas que les permitan seguir vigentes en el ecosistema financiero. Ahora bien, tanto las fintechs como las entidades tradicionales de la banca comparten una misma preocupación: la prevención del fraude.
Evitar y mitigar los efectos de delitos y estafas financieras es clave no solamente para que estas organizaciones puedan continuar sus operaciones de manera habitual, sino también para evitar multas y sanciones y para mantener la buena reputación entre sus clientes.
Gracias a sus funcionalidades, la Inteligencia Artificial se ha revelado como una aliada clave de las instituciones del campo de las finanzas en todo lo que respecta a la prevención del fraude.
Lejos de detenerse, los delitos financieros están en alza a nivel mundial. Es por este motivo que los bancos invierten cada vez más dinero para evitarlos. De hecho, tal como menciona el estudio de LexisNexis “True cost of financial crime compliance study”, se calcula que en 2020 estas entidades gastaron más de USD 214.000 millones en la prevención de la delincuencia financiera.
Ahora bien, ¿cuál es el tipo de estafa más común? De acuerdo a un estudio reciente de Aite-Novarica, el fraude de suplantación de identidad -que consiste en la confección de identificaciones falsas a partir de registros robados- aumentará de USD 1.800 millones en 2021 a USD 2.420 millones en 2023 en los Estados Unidos. Asimismo, la pesquisa indica que las instituciones financieras sufrieron pérdidas de USD 20.000 millones debido a este tipo de fraude.
Por el mismo camino va McKinsey & Company, que sostiene que el fraude de suplantación de identidad es el delito financiero de más rápido crecimiento en los Estados Unidos, representando hasta el 15% de las cancelaciones en las carteras típicas de préstamos no garantizados.
Esta consultora también apunta que los fraudes con tarjetas crecieron ampliamente en los últimos años, duplicando la pérdidas económicas a nivel mundial en la última década, y espera que la cifra llegue a alrededor de USD 44.000 millones en 2025.
Los motores de decisión basados en reglas y los modelos predictivos simples fueron muy útiles en tiempos pasados, pero en la actualidad han quedado obsoletos. La complejización de las amenazas, la ampliación de la cantidad de datos a analizar y la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para diseñar y desplegar formas novedosas de delitos financieros requieren la introducción de nuevas herramientas que actúen eficientemente en la prevención del fraude.
Aquí es donde la Inteligencia Artificial entra en escena. Es sabido que al poner en marcha modelos de análisis de datos y de aprendizaje automático (Machine Learning) las entidades financieras pueden captar mayor cantidad de clientes gracias a la personalización de la experiencia, aumentar el customer lifetime value (LTV) y reducir los costos operativos.
Asimismo, estas tecnologías también permiten disminuir los riesgos, a través de la implementación de mecanismos que ayudan a prevenir el fraude identificando comportamientos sospechosos.
A medida que los conjuntos de datos son más grandes, los modelos de Inteligencia Artificial se revelan como los más eficaces para su procesamiento e interpretación, en comparación con los mecanismos manuales.
Para la prevención del fraude, la interpretación adecuada es crucial, ya que, si bien una mayor información proporciona una mejor idea del comportamiento de los usuarios, también representa mayor complejidad. Por eso, las herramientas tecnológicas inteligentes ayudan a distinguir las actividades sospechosas de las transacciones habituales.
Por otro lado, los modelos de IA ofrecen la posibilidad de dar respuestas rápidas 24x7. Tras analizar grandes volúmenes de datos, los algoritmos pueden rechazar un pedido o una transacción de inmediato si detectan que es fraudulenta.
La minería de datos permite extraer registros relevantes y analizar grandes bloques de información para encontrar patrones y establecer categorías. Además, gracias a la inteligencia artificial las entidades financieras pueden calificar a los clientes para ofrecerles créditos de acuerdo con su perfil financiero, reduciendo el riesgo de fraudes y estafas.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial también ayudan a los humanos a investigar los intentos de fraude. Al analizar las transacciones, pueden proporcionar una lista precisa y concreta de aquellas que requieren una investigación más profunda y que requieren de la intervención humana.
Por lo tanto, podemos decir que la IA agiliza la toma de decisiones, la priorización y las investigación de cada una de las operaciones.
“Conoce a tu cliente” o Know Your Customer (KYC, por sus siglas en inglés) hace referencia a las prácticas que llevan a cabo las entidades financieras para constatar la identidad de sus clientes por medio de métodos de identificación electrónica con el objetivo de evitar fraudes.
Además de la solicitud de documentos de identidad -y su lectura a través de la tecnología de OCR o Reconocimiento Óptico de Caracteres-, el proceso incluye la puesta en marcha de reconocimiento de voz y otras comprobaciones biométricas, como huellas dactilares o reconocimiento facial.
Cada vez más instituciones del segmento de las finanzas utilizan estas prácticas porque no solamente ayudan a mitigar los riesgos y prevenir estafas, sino que también aportan seguridad y comodidad a los clientes, que no deben acercarse a las sucursales a dejar copias de documentos o a confirmar su identidad.
En síntesis, la Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa que impulsa la operatoria de los bancos y de las empresas de tecnología financiera, contribuyendo a la prevención del fraude y, al mismo tiempo, mejorando la calidad del servicio y reduciendo los costos operativos. ¿Quieres saber más? Contáctanos.