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 parte significativa de los ataques y brechas peligrosas, lo cual es fundamental para que el fintech avance. ¿Cómo puede detectar actividades sospechosas y permitir que el fintech siga escalando?

Formas en que la IA ayuda a la detección de fraudes

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

1. Biometría conductual y análisis de pulsaciones

El aprendizaje automático (ML) con IA puede observar conductas de los usuarios, como intentos de inicio de sesión con reconocimiento facial y escaneo de huellas dactilares. La IA también puede aprender los hábitos típicos de tecleo de los usuarios. Descubre qué movimientos, gestos de deslizamiento y tiempos son habituales para la persona antes de que acceda al fintech. Aunque los criminales pueden robar credenciales o incluso imitar el reconocimiento facial, imitar las pulsaciones es mucho más difícil.

Al abrir una aplicación bancaria, empieza a observar la forma de teclear de la persona. Si una métrica como la velocidad de tecleo es anómala, entonces podría denegar el intento de inicio de sesión. Una IA también puede detectar actividades sospechosas si el usuario real normalmente escribe la contraseña correctamente en el primer intento: puede enviar alertas si el hacker lo intenta varias veces. Es una técnica de monitoreo a menudo silenciosa que reduce la regularidad de los falsos positivos y sorprende a muchos hackers.

2. Analítica de grafos

El fintech tiene muchas piezas en movimiento, incluidos usuarios, dispositivos, empresas de procesamiento de transacciones y negocios. Mapear las relaciones entre estas entidades es desafiante, pero una IA puede automatizar el proceso para detectar el origen de los intentos de fraude.

Algunas variantes de ataque están más coordinadas y entran a los sistemas de fintech desde múltiples ángulos. La analítica 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 a una tienda física para robar la información de la tarjeta de las personas. Una IA podría descubrir movimientos más sigilosos como estos 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 las ubicaciones más comunes donde una persona compra y en qué ciudades. Lo considera junto con los montos típicos de compra 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 una cantidad abundante de actividad en ubicaciones diferentes. Aunque esto puede ocurrir con un uso genuino, como durante una vacaciones, puede activar medidas adicionales de autenticación para permitir el intercambio.

4. Detección de anomalías

Analizar la cantidad de datos en el fintech requeriría innumerables horas de trabajo manual. Una IA podría hacerlo en cuestión de segundos. La IA puede notar cualquier actividad que se desvíe de lo habitual. Los estudios demuestran que el 72% de los líderes se preocupa por la privacidad y la seguridad relacionadas con recursos de IA, incluidas variantes como la IA agentic. Sin embargo, podrían surgir más preocupaciones al dejar el 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. Descubre la anomalía y envía notificaciones a las partes correspondientes para una revisión inmediata y para notificar al cliente. Esta práctica mejora la transparencia y los clientes se sienten protegidos.

5. Reportes transparentes

Los recursos de detección de fraude basados en IA usan IA explicable (XAI) para que el reporte transaccional sea claro para quienes lo revisan. Esto ayuda a que las empresas de fintech permanezcan en cumplimiento, porque tienen registros consistentes y detallados de cada riesgo y de la estrategia usada para defenderse de 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 perjudiciales.

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

Cómo la IA impulsa la confianza en FinTech

Implementar IA en fintech ayuda al sector por varias razones, pero la más significativa es cuánto aumenta la confianza con los clientes. Los ciudadanos y las partes interesadas solo adoptarán fintech en su vida diaria y operaciones si pueden confiarlo 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 en todas las horas del día.
*   **Autenticación automatizada**: Los recursos de IA pueden verificar identidades y transacciones sin intervención manual, notificando de inmediato a los usuarios sobre actividades sospechosas.
*   **Mayor transparencia**: Los registros de datos les dan a los analistas un registro tangible de transacciones, cambios de credenciales y alertas de seguridad.
*   **Menor error humano**: Hay más verificaciones y contrapesos con IA porque puede detectar más alertas basándose en datos históricos.

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

Aliviar los temores financieros con IA

Los inversores de fintech, las partes interesadas y los inventores 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 avanzadas de fintech para el futuro.