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

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La inteligencia artificial (IA) demuestra 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 fraude

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

1. Biometría conductual y análisis de pulsaciones

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 típicos de tecleo de los usuarios. Descubre qué movimientos, gestos de deslizamiento y tiempos son característicos 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, comienza a observar el tecleo de la persona. Si una métrica como la velocidad de escritura es anómala, entonces 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 varias veces. Es una técnica de monitoreo a menudo silenciosa que reduce la frecuencia de falsos positivos y sorprende a muchos hackers.

2. Analítica de grafos

El fintech tiene muchas partes móviles, incluidos usuarios, dispositivos, empresas de procesamiento de transacciones y negocios. Mapear las relaciones entre estas entidades es un desafío, 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 en 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 vinculado a una dirección IP o a un establecimiento 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 las ubicaciones más comunes donde una persona compra y en qué ciudades. Lo considera junto con los montos típicos de las compras para detener actividades como el lavado de dinero.

Por lo tanto, si un criminal usa PayPal para una transacción en un establecimiento esperado, pero el monto 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 gran cantidad de actividad en diferentes ubicaciones. Aunque esto puede ocurrir con un uso genuino, como durante unas vacaciones, puede activar medidas adicionales de autenticación para permitir la transacción.

4. Detección de anomalías

Analizar la cantidad de datos en fintech requeriría incontables horas de trabajo manual. Una IA podría hacerlo en cuestión de segundos. La IA puede detectar cualquier actividad que se desvíe de lo habitual. Estudios demuestran que el 72% de los líderes están preocupados por la privacidad y la seguridad relacionadas con los recursos de IA, incluidas variantes como la agentic AI. Sin embargo, podrían surgir más inquietudes al dejar el fintech sin detección de anomalías impulsada por IA.

Por ejemplo, una empresa de tarjetas de crédito podría usar IA para observar todas las transacciones. Podría identificar riesgos de fraude y negar el procesamiento antes de que ocurran delitos repetidos. Detecta la anomalía y envía notificaciones a las partes correspondientes para una revisión inmediata y notificación 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 Explainable AI (XAI) para hacer que los reportes transaccionales sean claros para quienes revisan. Esto ayuda a que las empresas de fintech sigan cumpliendo, porque tienen registros consistentes y detallados de cada riesgo y de la estrategia utilizada para defenderse de él. Podría ayudar en el futuro a millones de estadounidenses a tener una mejor oportunidad de acceder a una línea de crédito, al salvarlos de marcas dañinas.

XAI citará las amenazas más destacadas, 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 aumenta la confianza en el FinTech

Implementar IA en fintech ayuda al sector por diversas razones, pero la más significativa es cuánto aumenta la confianza con clientes y usuarios. Los ciudadanos y los grupos de interés solo adoptarán fintech en su vida diaria y operaciones si pueden confiar en ella en 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 inmediatamente a los usuarios sobre actividades sospechosas.
*   **Transparencia reforzada**: Los registros de datos ofrecen a los analistas un registro tangible de transacciones, cambios de credenciales y alertas de seguridad.
*   **Menor error humano**: Hay más controles y contrapesos con IA porque puede detectar más alertas basadas en datos históricos.

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

Aliviando los temores financieros con IA

Los inversionistas, grupos de interés y creadores de fintech deben dedicar sus recursos a 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. Los grupos de interés deben invertir tiempo y recursos en la implementación para consolidar la adopción de soluciones avanzadas de fintech para el futuro.