El papel de la IA en la detección de fraudes en FinTech

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La inteligencia artificial (IA) resulta ser un recurso tan valioso para detectar fraudes como las personas. Las tecnologías financieras, también llamadas fintech, son recursos vulnerables y lucrativos para criminales de todo tipo, incluidos los hackers. La IA puede ser el método para detener una porción significativa de ataques y brechas peligrosas, lo cual es crítico para que fintech avance. ¿Cómo puede detectar actividades sospechosas y permitir que fintech siga escalando?

Formas en que la IA Ayuda en la Detección de Fraude

Estos son los ejemplos más destacados de cómo la IA está cambiando la identificación y remediación de amenazas.

1. Biometrics Comportamentales y Análisis de Teclas

El aprendizaje automático (ML) con IA puede observar comportamientos de los usuarios, como intentos de inicio de sesión con reconocimiento facial y escaneo de huellas dactilares. La IA también puede aprender los hábitos de escritura típicos de los usuarios. Descubre qué movimientos, gestos de deslizamiento y tiempos son típicos para el individuo antes de que acceda a fintech. Mientras que los criminales pueden robar credenciales o incluso imitar el reconocimiento facial, imitar las pulsaciones de teclas es mucho más desafiante.

Al abrir una aplicación bancaria, comienza a observar la escritura de la persona. Si un métrico como la velocidad de escritura es anómalo, podría denegar el intento de inicio de sesión. Una IA también puede detectar actividad sospechosa si el usuario real normalmente escribe la contraseña correctamente en el primer intento; puede enviar alertas si el hacker lo intenta múltiples veces. Es una técnica de monitoreo a menudo silenciosa que reduce la regularidad de falsos positivos y sorprende a muchos hackers.

2. Análisis de Grafos

Fintech tiene muchas partes móviles, incluidos usuarios, dispositivos, empresas de procesamiento de transacciones y negocios. Mapear las relaciones de estas entidades es un desafío, pero una IA puede automatizar el proceso para identificar la fuente de los intentos de fraude.

Algunas variantes de ataque son más coordinadas y entran en los sistemas fintech desde múltiples ángulos. El análisis de grafos visualiza amenazas más complejas, como una brecha que comienza dentro de un enlace de correo electrónico que está vinculado a una dirección IP o tienda para robar la información de la tarjeta de las personas. Una IA podría descubrir movimientos más sigilosos como este para detener algunos de los planes de fraude más destructivos.

3. Detección de Patrones Geoespaciales

Los registros transaccionales cuentan una historia que una IA puede usar. El reconocimiento de patrones geoespaciales puede determinar los lugares más comunes donde una persona compra y en qué ciudades. Considera esto junto con los montos de compra típicos para detener actividades como el lavado de dinero.

Por lo tanto, si un criminal usa PayPal para una transacción en una tienda esperada, pero está muy por encima del costo típico, una IA puede marcarlo. Además, una IA puede congelar tarjetas o detener transacciones con fintech si existe actividad copiosa en diferentes ubicaciones. Si bien esto puede ocurrir con un uso genuino, como durante unas vacaciones, puede activar medidas de autenticación adicionales para permitir el intercambio.

4. Detección de Anomalías

Analizar la cantidad de datos en fintech llevaría innumerables horas de trabajo manual. Una IA podría hacerlo en cuestión de segundos. La IA puede notar cualquier actividad que se desvíe de la norma. Los estudios demuestran que el 72% de los líderes están preocupados por la privacidad y la seguridad en relación con los recursos de IA, incluidas variantes como la IA agente. Sin embargo, podrían surgir más preocupaciones si se deja fintech sin detección de anomalías impulsada por IA.

Por ejemplo, una compañía de tarjetas de crédito podría usar IA para observar todas las transacciones. Podría identificar riesgos de fraude y denegar el procesamiento antes de que ocurran crímenes repetidos. Detecta la anomalía y envía notificaciones a las partes apropiadas para una revisión inmediata y notificación al cliente. Esta práctica mejora la transparencia y los clientes se sienten protegidos.

5. Informes Transparentes

Los recursos de detección de fraudes basados en IA utilizan IA explicable (XAI) para hacer que los informes transaccionales sean claros para los revisores. Esto ayuda a las empresas fintech a mantenerse en cumplimiento porque tienen registros consistentes y detallados de cada riesgo y la estrategia utilizada para defenderse contra él. Podría ayudar a millones de estadounidenses en el futuro a tener una mejor oportunidad de acceder a una línea de crédito al salvarlos de marcas dañinas.

XAI citará las amenazas más prominentes, ayudando a los analistas en su camino para aumentar las defensas para el futuro. Cada decisión se vuelve impulsada por datos, y las empresas fintech pueden comunicar a los clientes sus hallazgos y lo que harán en el próximo trimestre para proteger mejor sus activos.

Cómo la IA Aumenta la Confianza en FinTech

Implementar IA en fintech ayuda al sector por diversas razones, pero la más significativa es cuánto aumenta la confianza con los clientes y consumidores. Los ciudadanos y las partes interesadas solo adoptarán fintech en sus vidas diarias y operaciones si pueden confiar en ella con aspectos cruciales de sus vidas y negocios. La IA amplifica la confianza al proporcionar:

*   **Soporte constante**: Con chatbots y otras herramientas, el servicio al cliente está disponible con IA a todas horas del día.
*   **Autenticación automatizada**: Los recursos de IA pueden verificar identidades y transacciones sin intervención manual, notificando inmediatamente a los usuarios sobre actividades sospechosas.
*   **Mayor transparencia**: Los registros de datos le dan a los analistas un registro tangible de transacciones, cambios de credenciales y alertas de seguridad.
*   **Menor error humano**: Hay más controles y balances con IA porque puede detectar más alertas basadas en datos históricos.

También seguirá habiendo un elemento de supervisión humana, y estos trabajadores se adaptarán mejor al entorno acelerado de la seguridad fintech con la automatización y la IA.

Aliviando Temores Financieros Con IA

Los inversores, partes interesadas e inventores de fintech deben dedicar sus recursos hacia una mayor ciberseguridad, y la IA podría ser parte de una solución integral. Complementa los esfuerzos de las empresas de tecnología y finanzas que buscan una mayor protección para los activos internos y de los clientes. Las partes interesadas deben invertir tiempo y recursos en la implementación para consolidar la adopción de soluciones fintech avanzadas para el futuro.