La IA, el centinela silencioso en las estafas fintech

El sistema bancario tradicional, de ladrillo y mortero, se está transformando gradualmente en un dispositivo de mano. Cuando la población marginada obtiene acceso a las finanzas, se aborda el objetivo económico más amplio de la inclusión financiera o la reducción de la pobreza del gobierno: se libera la verdadera potencia para llegar a los no bancarizados, aportando economías de escala y reduciendo los costos de búsqueda y de transacción. Numerosas empresas fintech se han transformado al adoptar los valores del diseño centrado en las personas como un marco para equilibrar las necesidades de la organización con las necesidades de sus usuarios, clientes y comunidades. Ahora están presentes en toda la cadena de valor: desde servicios de captación de capital hasta servicios de pago, servicios de gestión de inversiones, así como seguros.

Todo el ecosistema ha sido posible gracias a la integración de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain, y ahora surge una pregunta probable: ¿por qué la IA es tan crítica para la fintech? La razón podría estar detrás de la naturaleza dinámica del problema, ya que evoluciona constantemente. La fintech intenta llevar al ámbito soluciones financieras de una manera más organizada, y la IA es el arquitecto que construye el contenido entretejiendo información.

Como todos sabemos, cualquier transacción financiera está sujeta a formalidades legales, y es de suma importancia asegurar la transacción mediante la documentación legal adecuada. Las fintech han impulsado transacciones sin papel: antes, los documentos legales necesitaban firmarse físicamente. Actualmente, las firmas se están digitalizando. Las transacciones habilitadas por voz se están incorporando. La tendencia actual de los contratos inteligentes hace que las cosas sean más fáciles y también más complejas para las instituciones de financiamiento.

Todos los métodos de IA están siempre en el punto de encuentro del uso por parte de los seres humanos. En el momento en que intervienen los humanos, hay posibilidades de hacer un mal uso de la información. Así que, de alguna manera, los datos que aportan transparencia, por otro lado, pueden convertirse en el alimento de anomalías o discrepancias. Como la pregunta a la que se enfrentó Karna cuando luchó contra sus medio hermanos. Estas prácticas poco éticas se ciernen sobre gran parte de la industria financiera. Observamos algunos de los problemas que tienen grandes implicaciones monetarias y las personas tienden a aprovecharse de las brechas del sistema legal.

Detección de estafas

Cómo puede funcionar

Esto representa una transacción diseñada y planificada de manera poco ética que utiliza el engaño para desviar dinero con la ayuda de sistemas, creando la identidad incorrecta y los documentos asociados. La complejidad en curso y los esfuerzos continuos por innovar productos financieros abren vías adicionales para estafas financieras que afectan a miles de inversores y hacen que pierdan dinero en fondos de cobertura, esquemas Ponzi, comercio de divisas, moneda virtual, requisitos de capital de trabajo y muchos otros esquemas que perjudican a los inversores.

Combinar aprendizaje automático supervisado y no supervisado como parte de una estrategia de detección de fraude con IA puede permitir que las finanzas digitales detecten fraudes complejos. La velocidad con la que cambian la sofisticación y la escala de los ataques de fraude es imperativa ahora que los términos legales y la detección de fraudes legales necesitan incorporar modelos disruptivos. Cuando hablamos de los documentos asociados, las cláusulas y los términos y condiciones de esos documentos pueden llevarse al primer plano mediante la IA ética. Las búsquedas por palabras clave y las búsquedas con IDs similares solo pueden indicar dónde existe la anomalía, mientras que la IA supervisada y no supervisada puede encontrar el camino para detectar el fraude. Al igual que en el análisis de estados financieros, hay necesidad de automatizar el análisis de los términos legales.

El uso ético de la IA puede mejorar significativamente la contextualización legal en las fintech, asegurando imparcialidad, transparencia y rendición de cuentas en sus operaciones.

*       

### Claridad en las decisiones de crédito:

Los algoritmos de IA pueden programarse para tomar decisiones de préstamos equitativas evaluando la solvencia mediante un conjunto diverso de factores imparciales. La IA ética garantiza que estas decisiones no se vean afectadas por factores como raza, género u otros atributos discriminatorios, manteniendo así la equidad en las transacciones financieras.

*       

### Vigilante de cumplimiento: 

Los sistemas de IA ética tienen la capacidad de observar y ajustarse de manera constante a las regulaciones en evolución. Mediante el análisis en tiempo real de extensos documentos legales y actualizaciones, la IA puede ayudar a las empresas fintech a cumplir marcos legales intrincados y en constante cambio, reduciendo con ello la probabilidad de problemas legales y multas.

*       

### Detección de anomalías: 

Los algoritmos impulsados por IA pueden identificar actividades fraudulentas al examinar patrones y anomalías en datos en tiempo real. La IA ética garantiza el cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos al identificar y mitigar el posible fraude, fortaleciendo así tanto el cumplimiento legal como la confianza del cliente.

*       

### Soberanía de los datos:

Los modelos de IA ética pueden proteger los datos de los clientes mediante métodos sofisticados de cifrado y anonimización de datos. Al asegurar un cumplimiento riguroso de las leyes de protección de datos, las empresas fintech pueden prevenir problemas legales asociados con filtraciones de datos y violaciones de la privacidad.

*       

### Transparencia de los datos: 

Los algoritmos de IA ética están diseñados para ser transparentes y explicables. Esto implica que las decisiones alcanzadas por los modelos de IA pueden rastrearse, permitiendo que reguladores y clientes comprendan la lógica específica detrás de esas conclusiones. Esta transparencia es esencial para la rendición de cuentas legal y para construir confianza con los clientes.

*       

### Automatizar contratos digitales:

Las herramientas impulsadas por IA para el análisis de contratos pueden escanear y comprender rápidamente documentos legales. Esto puede ayudar a las empresas fintech a entender acuerdos legales complejos, asegurando que cumplan las obligaciones contractuales y previniendo disputas legales.

*       

### Prevención del lavado de dinero:

Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar transacciones sospechosas, garantizando el cumplimiento de las leyes de AML. La IA ética en fintech garantiza el reconocimiento preciso de los riesgos de lavado de dinero, salvaguardando la privacidad del cliente y cumpliendo las directrices legales.

*       

### Enfoque centrado en el cliente: 

Los chatbots impulsados por IA y los asistentes virtuales pueden ofrecer información legal a los clientes. Al hacerlo, la IA ética se asegura de que el asesoramiento proporcionado sea preciso y cumpla con las regulaciones legales, evitando la propagación de desinformación y responsabilidades legales.

Adoptar el uso ético de la IA en fintech no solo mejora la eficiencia y la experiencia del cliente, sino que también fortalece sustancialmente la contextualización legal al incorporar principios de IA ética. De este modo, las fintech pueden navegar el complejo panorama legal con confianza e integridad.

Buscar a través de la misma búsqueda de identidad legal

Práctica comercial injusta

La negociación es un proceso operativo fundamental para los mercados financieros. Esto pasa por varias validaciones y verificaciones antes de la liquidación. Para habilitar malas prácticas en la negociación, se realizan varios medios injustos y se hace una tergiversación de documentos. Los documentos legales redactados de manera injusta y con cláusulas dudosas pueden desempeñar un gran papel fraudulento. Ha habido muchas instancias en las que prácticas de negociación injustas en el ámbito del trading de divisas han causado pérdidas enormes a los prestamistas. Las fintech que integran estados de las cuentas de trading entre bancos pueden activar las anomalías. Las transacciones en cuentas de trading que coinciden en fechas con las transacciones en cuentas bancarias pueden encontrar elementos en común, que luego pueden generar preguntas sobre prácticas de negociación y un crecimiento/disminución inusual en los precios de las acciones. Entra en juego el papel de la IA ética, que puede ayudar a detectar problemas centrados en las personas.

Detección a través de los estados de cuenta de trading del cliente

Fraude de transacciones

Cualquier transacción en la cuenta que no fuera autorizada directamente por el titular de la tarjeta o la cuenta se considera una transacción fraudulenta. Pero también podrían considerarse como potencialmente fraudulentos ciertos patrones, como que una cuenta de negocios no haya tenido ninguna transacción de crédito en los últimos 15 o 30 días o incluso pagos en cifras extrañamente redondeadas, como múltiplos de 100. Los pagos a terceros/los pagos en transferencias de préstamos a través de cuentas dudosas pueden dar indicaciones de transacciones fraudulentas.

Detección de transacciones fraudulentas a través de pagos

Los fraudes están vinculados a problemas de comportamiento

Cualquier desviación de la programación habitual podría generar una alerta roja conductual. Si un posible prestatario ha instalado/desinstalado aplicaciones de préstamos en una ventana de, por ejemplo, dos meses, o ha gastado más de lo que normalmente gasta, o ha recibido más depósitos de efectivo que su crédito salarial habitual, puede generar alarmas en un modelo de aprendizaje automático bien entrenado. Un fraude conductual entonces actúa como una alarma para actividad fraudulenta y/o para una mora entrante.

Detección a través de descargas en servicios de Google play

La IA es la única forma de detectar fraudes de gran magnitud, y las plataformas construidas sobre ella deberían poder manejar grandes volúmenes de datos históricos. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado pueden observar datos de transacciones como: cargos directivos comunes, casos legales pendientes, la naturaleza de los casos legales, similitud de direcciones, cargos presentados, etc., para minimizar falsos positivos y proporcionar respuestas extremadamente rápidas a consultas. Además, el aprendizaje automático no supervisado puede activar nuevas formas de fraude más sofisticadas. Todo esto ayudará a la prevención de que empresas fraudulentas de fondos de los prestamistas cometan fraudes, y los tribunales podrán tomar decisiones justificadas.  La IA necesita estar equipada para resolver transacciones fraudulentas graves.