IA y datos alternativos integrados ayudan a reducir el fraude en la banca

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Provenir, especialista en software de toma de decisiones de riesgo crediticio para el sector financiero, explica cómo la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), las fuentes de datos alternativos y las plataformas de toma de decisiones de riesgo son altamente efectivas en la lucha contra el fraude y en la mejora la toma de decisiones de los bancos.

El aumento de amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas, junto a los complejos cambios económicos y crisis que enfrentan distintos países, ha llevado a un aumento significativo en los intentos de fraude en la región, afectando directamente a los bancos y a sus clientes. Datos de 2020 del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), muestran que el impacto social y económico de los incidentes cibernéticos, le costaron a la región más de 90.000 millones de dólares. Ante esta realidad, la adopción de herramientas tecnológicas se ha vuelto crucial para la industria bancaria, con el fin de reducir el riesgo en sus productos y servicios financieros y mejorar la precisión en la toma de decisiones.

Según José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para América Latina: “La tecnología no sólo ha cambiado la forma en que la banca crea y lanza productos, sino que también le ha permitido abordar las amenazas en la era digital, especialmente en momentos de incertidumbre económica que pueden afectar su desempeño, como el incumplimiento de pagos, el aumento de casos de fraude o robos de identidad. La inteligencia artificial y los datos alternativos, integrados en el análisis para la toma de decisiones de riesgo, han permitido reducir el fraude hasta en un 65%, brindando a los bancos una mayor capacidad para detectar patrones sospechosos y tomar decisiones informadas para proteger sus activos y clientes”.

Algunos de los puntos en los que más se ha beneficiado la banca con la implementación de la IA y los datos alternativos en sus modelos de análisis y lucha contra el fraude son:

  1. Detección en tiempo real: La incorporación de tecnología de primer nivel para el análisis de datos en tiempo real permite a los bancos detectar y responder rápidamente a actividades fraudulentas. La IA y la automatización analizan grandes cantidades de datos al instante, identificando patrones sospechosos y generando alertas inmediatas para actuar de manera oportuna y mitigar el riesgo.
  2. Incorporación de datos alternativos: La digitalización ha ampliado las fuentes de datos que los bancos pueden utilizar para evaluar el riesgo y detectar el fraude. Además de la información tradicional de crédito e historial financiero, ahora es posible utilizar datos alternativos como el comportamiento del usuario, la ubicación geográfica, la actividad en redes sociales, la información de dispositivos móviles, entre otros. Al integrar esta información adicional en los modelos de riesgo, los bancos obtienen una visión más completa y precisa del perfil del cliente, lo que mejora la detección de identidades falsas o procesos fraudulentos.
  3. Agilidad y flexibilidad: La constante evolución del ciberdelito requiere que los bancos sean ágiles y puedan adaptarse rápidamente a nuevas tácticas y patrones de fraude. Las plataformas de toma de decisiones de riesgo impulsadas por IA ofrecen una ventaja para que los analistas y expertos en la toma de decisiones y seguridad puedan realizar cambios ágilmente, garantizando que los sistemas estén actualizados y preparados ante las nuevas tácticas de engaño implementadas por los estafadores.
  4. Mejor experiencia para los clientes: La lucha contra el fraude no sólo se trata de proteger a los bancos, sino también de brindar una experiencia segura y sin fricciones a los clientes. La tecnología permite que los bancos implementen medidas de seguridad más efectivas sin afectar negativamente la experiencia del usuario. Los sistemas de detección de fraude basados en IA pueden diferenciar solicitudes legítimas o sospechosas de manera más precisa, reduciendo las falsas alarmas y evitando que los usuarios legítimos enfrenten obstáculos innecesarios al solicitar cualquier producto o servicio financiero.
  5. Cumplimiento normativo: Los bancos están sujetos a una serie de regulaciones y requisitos normativos relacionados con la seguridad de los datos y la prevención del fraude. La tecnología puede ayudar a todo el ecosistema financiero a cumplir con estos requisitos y automatizar el proceso de monitoreo con los estándares internacionales necesarios.

“La incorporación de la IA y datos alternativos ha demostrado ser la clave que permite a los bancos enfrentar desafíos con mayor agilidad, proteger mejor a sus clientes y aumentar su competitividad en un mercado altamente demandante. Según datos de Statista, se estima que el uso de pagos y comercio digital en Latinoamérica llegue al 73% para el 2025. Por lo tanto, contar con una plataforma de toma de decisiones potenciada por IA y fuentes de datos alternativos capaz de asumir este creciente uso de las transacciones y servicios financieros, será una herramienta indispensable para afrontar los desafíos de la industria y llevarla hacia la innovación sin descuidar la seguridad”, concluyó José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para América Latina.

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones de valor de Cloud Computing y Arquitecturas de IA, Machine Learning, Deep Learning, con innovadores modelos de negocio, soluciones de IOT, soluciones de ciberseguridad, soluciones de Automatización del hogar y soluciones de automatización de oficina. Infraestructura física, Cableado y gestión de cableado estructurado, infraestructura de conectividad: redes LAN, Wifi, etc y Buenas prácticas corporativas”, que estamos preparando para nuestra edición 205 y publicaremos en el mes de agosto.

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