La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado fundamental para las instituciones financieras en la lucha contra el fraude. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar patrones complejos ha revolucionado la forma en que se aborda esta problemática.
Las organizaciones financieras tienen que luchar contra los complejos y cambiantes ataques de fraude que van evolucionando constantemente, lo que complica a los métodos tradicionales de detección, llevar el ritmo, por la gran cantidad de datos generados que dificulta la identificación de patrones que se desvían significativamente del comportamiento normal o esperado, lo cual son indicadores de fraudes o errores.
Para combatir estos desafíos, las instituciones financieras están recurriendo a tecnologías innovadoras como la automatización robótica de procesos (RPA) para reforzar sus capacidades de detección de fraude. RPA va más allá de la simple automatización basada en reglas al incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto permite un reconocimiento de patrones más complejo, un aprendizaje adaptativo y capacidades predictivas de las que carece la automatización tradicional, añade capacidades cognitivas que permiten manejar tareas complejas, aprender de los datos, tomar decisiones e incluso predecir resultados.
¿Cómo funciona la IA en la prevención del fraude?
Estas tecnologías permiten a las empresas no solo detectar patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos para los humanos, sino también automatizar y escalar los procesos de prevención y detección del fraude, mejorando la precisión y reduciendo los falsos positivos.
Sin embargo, el papel del analista humano sigue activo, para investigar casos complejos, tomar decisiones finales sobre alertas ambiguas y mejorar continuamente el sistema RPA.
A continuación, explicamos algunos de las funciones de la IA como herramienta fundamental para prevenir los fraudes financieros.
Análisis de Datos
La IA puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real, identificando anomalías y patrones que podrían indicar actividad fraudulenta.
Aprendizaje Automático
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los sistemas de IA "aprender" de los datos, mejorando continuamente su capacidad para detectar nuevas formas de fraude.
Detección de Anomalías
La IA puede identificar anomalías en los patrones de transacciones o el comportamiento del usuario que los sistemas tradicionales basados en reglas podrían pasar por alto. Reconoce patrones de fraude complejos, adaptarse a las nuevas técnicas de fraude y reducir los falsos positivos en las alertas de fraude.
Biometría
La IA se utiliza para autenticar a los usuarios a través de características biométricas como el reconocimiento facial, de voz o de huellas dactilares, reduciendo el riesgo de suplantación de identidad. Los sistemas impulsados por IA pueden analizar comportamientos únicos de los usuarios, como patrones de escritura o movimientos del mouse, para detectar posibles estafadores que se hacen pasar por usuarios legítimos.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
El PLN permite a los sistemas de IA analizar conversaciones y comunicaciones escritas para detectar posibles intentos de fraude, como phishing o estafas telefónicas.
Aplicaciones reales de RPA en la detección de fraudes
Exploremos algunas formas específicas en las que RPA está mejorando la detección de fraude en la industria bancaria:
Monitoreo y análisis de transacciones
Los robots de RPA pueden monitorear continuamente las transacciones de los clientes, aplicando reglas complejas y algoritmos de aprendizaje automático para identificar posibles fraudes. Esto incluye:
- Detectar patrones de gasto o ubicaciones de transacciones inusuales
- Identificar cambios repentinos en el comportamiento de la cuenta
- Marcar transacciones que se desvían de los perfiles de clientes establecidos
Conozca a su cliente (KYC)
KYC es un proceso utilizado por las instituciones financieras y otras entidades para verificar y confirmar la identidad de sus clientes. El objetivo principal del KYC es prevenir el lavado de dinero, la financiación del terrorismo y otros delitos financieros al asegurarse de que las transacciones se realicen de manera legítima y transparente. RPA agiliza el proceso KYC al:
- Automatización de la verificación de documentos y extracción de datos.
- Cruzar la información del cliente con bases de datos externas.
- Identificar posibles señales de alerta en los perfiles de los clientes
Controles contra el lavado de dinero (AML)
Con las políticas contra el lavado de dinero (Anti-money laundering, AML por sus siglas en inglés) se busca poder detectar e informar, de manera certera y rápida, actividades sospechosas, incluidos los delitos determinantes del lavado de dinero, como el fraude de valores, la manipulación del mercado, etc. RPA mejora los esfuerzos AML a través de:
- Evaluación automatizada de transacciones comparándolas con listas de sanciones y listas de vigilancia
- Identificar patrones complejos de lavado de dinero en múltiples cuentas
- Generar informes de actividades sospechosas (SAR) para una mayor investigación
Para más información, puedes consultar nuestro artículo en el blog titulado La Automatización Inteligente una herramienta clave en la gestión contra el lavado de activos y fraude
Prevención de apropiación de cuentas
Los sistemas impulsados por RPA pueden detectar posibles intentos de apropiación de cuentas mediante:
- Monitoreo de patrones de inicio de sesión e información del dispositivo
- Identificar intentos inusuales de acceso a la cuenta
- Implementación de desafíos de autenticación multifactor basados en la evaluación de riesgos
Detección de fraude con tarjetas de crédito
Los robots de RPA pueden mejorar la detección de fraudes con tarjetas de crédito al:
- Análisis de patrones de transacciones en tiempo real
- Detectar el uso simultáneo de una sola tarjeta en múltiples ubicaciones
- Identificar picos repentinos en la frecuencia o el valor de las transacciones
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las instituciones financieras combaten el fraude. Al aprovechar el poder de los datos y el aprendizaje automático, los bancos pueden mejorar significativamente su capacidad para detectar y prevenir actividades fraudulentas, protegiendo tanto a sus clientes como a sus propias operaciones. A medida que los delitos financieros se vuelven más sofisticados, el papel de la RPA en la detección de fraudes se volverá cada vez más crucial, consolidando su lugar como una herramienta indispensable en la seguridad bancaria moderna.
Este artículo está adaptado al publicado por AutomationEdge How RPA Enhances Fraud Detection in Banking: Revolutionizing Financial Security