Detección de fraude: ¿cómo usar el aprendizaje automático (IA) en bancos y fintechs?

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

Entre 2019 y 2021 América Latina experimentó un aumento del 23% en los ataques fraudulentos, consistente con el crecimiento del comercio electrónico en la región (cerca del 31% en 2021).

¿Qué es la detección de fraude?

En palabras simples, la detección de fraude es el sistema para identificar y bloquear actividades sospechosas para evitar que pongan en peligro el negocio. El método tradicional lleva mucho tiempo de procesamiento con mucho trabajo manual.

¿Cómo elegir servicios adecuados para la detección de fraude?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son útiles para encontrar soluciones rápidas y eficientes. Permiten procesar grandes conjuntos de datos con precisión, algo en lo que los humanos pueden fallar. Así, las instituciones pueden mejorar sus capacidades de detección y evitar pérdidas financieras antes de que ocurran.

Características que sí o sí debe tener cualquier solución contra el fraude

Puntuación de fraude. Examina cada transacción en función de docenas de indicadores y asigna una puntuación numérica de riesgo.

Aprendizaje automático. Compara la información entrante con datos históricos y "aprende" de las nuevas entradas.

Monitoreo en tiempo real. Monitorea y responde activamente a los pagos, en combinación con la verificación de identidad automatizada.

Informes detallados. KPIs confiables y útiles para comprender qué funciona y dónde optimizar.

Conjuntos de reglas personalizables. Permite crear reglas para aprobar o rechazar pedidos según las necesidades únicas de cada empresa.

Beneficios de utilizar IA para la detección de fraudes

Detección rápida: desarrolla una comprensión de los patrones de uso del usuario y detecta anomalías en tiempo real, evitando falsos positivos.

Mayor precisión: permite calcular cantidades masivas de datos a mayor velocidad y con mayor precisión, diferenciando entre clientes genuinos y fraudulentos.

Conclusión

Las soluciones de IA funcionan con más precisión y a mayor velocidad. El riesgo de bloquear clientes genuinos es menor, se retiene a la clientela, se garantizan experiencias excepcionales y se reducen las pérdidas operativas por fraude.