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 accede a las finanzas, se atiende el objetivo económico más amplio de inclusión financiera o reducción de la pobreza del gobierno: se libera la verdadera potencia para llegar a quienes no pueden acceder a la banca, aportando economías de escala y reduciendo los costos de búsqueda y de transacción. Numerosas empresas de 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 pagos, servicios de gestión de inversiones y, además, seguros.

Todo el ecosistema ha sido posible gracias a la integración de Artificial Intelligence y la tecnología blockchain, y ahora surge una pregunta probable: ¿por qué Artificial Intelligence es tan crítica para la fintech? La razón podría estar en la naturaleza dinámica del problema, ya que está en constante evolución. La fintech intenta aportar soluciones financieras de forma más organizada, y Artificial Intelligence es el arquitecto que construye el “asunto” entretejiendo a través de la 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 debían firmarse físicamente. En la actualidad, las firmas se están digitalizando. Las transacciones habilitadas por voz se están incorporando. La tendencia actual de los contratos inteligentes hace las cosas más fáciles y también más complejas para las instituciones de financiación.

Todos los métodos de Artificial Intelligence están siempre en el punto de encuentro con el uso de los humanos. En el momento en que intervienen los humanos, hay posibilidades de hacer un mal uso de la información. Así pues, de un lado, los datos que aportan transparencia pueden convertirse en alimento para anomalías o discrepancias. Como la pregunta con la que se encontró Karna cuando luchaba contra sus medio hermanos. Estas prácticas no éticas se ciernen de manera prominente sobre la industria financiera. Analizamos algunos de los problemas que tienen enormes implicaciones monetarias y que 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 no ética que utiliza el engaño para desviar dinero con la ayuda de sistemas al crear la identidad incorrecta y los documentos asociados. La complejidad en curso y los esfuerzos continuos por innovar en productos financieros generan vías adicionales para estafas financieras que afectan a miles de inversores y provocan que pierdan dinero en fondos de cobertura, esquemas Ponzi, trading de divisas, moneda virtual, requisitos de capital de trabajo y muchos otros esquemas que perjudican a los inversores.

Combinar supervised machine learning y unsupervised machine learning como parte de una estrategia de detección de fraudes basada en Artificial Intelligence puede permitir que las finanzas digitales detecten fraudes complejos. La rapidez con la que cambian la sofisticación y la escala de los ataques de fraude es imperativa ahora, ya que las terminologías 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 Ethical AI. Las búsquedas por palabras clave y las búsquedas con IDs similares solo pueden indicar dónde existe la anomalía, mientras que supervised machine learning y unsupervised machine learning pueden encontrar el camino para detectar el fraude. Al igual que el análisis de estados financieros, es necesario automatizar el análisis de términos legales.

El uso ético de Artificial Intelligence puede mejorar significativamente la contextualización legal en las fintech al garantizar equidad, transparencia y rendición de cuentas en sus operaciones.

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### Claridad en las decisiones de crédito:

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

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### Vigilancia del cumplimiento: 

Los sistemas de Ethical AI 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 Artificial Intelligence puede ayudar a las empresas de fintech a cumplir con marcos legales intrincados y que cambian continuamente, reduciendo con ello la probabilidad de problemas legales y multas.

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### Detección de anomalías: 

Los algoritmos impulsados por Artificial Intelligence pueden identificar actividades fraudulentas al examinar patrones e irregularidades en datos en tiempo real. Ethical AI garantiza el cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos mientras identifica y mitiga el posible fraude, fortaleciendo así tanto el cumplimiento legal como la confianza de los clientes.

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### Soberanía de los datos:

Los modelos de Ethical AI pueden proteger los datos de los clientes utilizando métodos sofisticados de cifrado y anonimización de datos. Al asegurar un cumplimiento riguroso con las leyes de protección de datos, las empresas fintech pueden prevenir problemas legales asociados con brechas de datos y vulneraciones de la privacidad.

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### Transparencia de los datos: 

Los algoritmos de Ethical AI están diseñados para ser transparentes y explicables. Esto implica que las decisiones alcanzadas por los modelos de Artificial Intelligence pueden rastrearse, permitiendo a reguladores y clientes comprender la razón específica detrás de esas conclusiones. Esta transparencia es esencial para la rendición de cuentas legal y para construir confianza con los clientes.

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### Automatización de contratos digitales:

Las herramientas basadas en Artificial Intelligence para el análisis de contratos pueden escanear y comprender rápidamente documentos legales. Esto puede ayudar a las empresas fintech a comprender acuerdos legales complejos, garantizando que cumplan con las obligaciones contractuales y evitando disputas legales.

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### Lucha contra el blanqueo de capitales:

Los sistemas de Artificial Intelligence pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar transacciones sospechosas, asegurando el cumplimiento de las leyes de AML. Ethical AI en fintech garantiza el reconocimiento preciso de los riesgos de blanqueo de capitales, al tiempo que protege la privacidad del cliente y cumple con las directrices legales.

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### Orientación al cliente: 

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por Artificial Intelligence pueden ofrecer información legal a los clientes. Al hacerlo, Ethical AI garantiza que el asesoramiento brindado sea preciso y cumpla con las regulaciones legales, evitando la propagación de información errónea y responsabilidades legales.

Adoptar el uso ético de Artificial Intelligence en fintech no solo mejora la eficiencia y la experiencia del cliente, sino que también fortalece sustancialmente la contextualización legal al incorporar principios de Ethical AI. 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 de trading injusta

El trading 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 el trading, se llevan a cabo varios medios injustos y tergiversaciones 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 las prácticas de trading injustas en el ámbito del trading de forex han ocasionado pérdidas enormes a los prestamistas. Las fintech que integran estados de cuenta 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 detectar similitudes, lo cual puede entonces plantear preguntas sobre prácticas de trading y sobre el crecimiento/disminución no natural en los precios de las acciones. El papel de Ethical AI entra en escena, ya que puede ayudar a detectar problemas centrados en las personas.

Detección a través de estados de cuenta de trading del cliente

Fraude de transacciones

Cualquier transacción en la cuenta que no haya sido autorizada directamente por el titular de la tarjeta/cuenta se considera una transacción fraudulenta. Pero también podría considerarse como potencialmente fraudulento un patrón como que una cuenta comercial no haya tenido transacciones de crédito en los últimos 15 o 30 días, o incluso pagos en números extrañamente redondeados, como múltiplos de 100. Los pagos a terceros/pagos por transferencias de préstamos a través de cuentas dudosas pueden dar indicios de transacciones fraudulentas.

Detección de transacciones fraudulentas a través de pagos

Los fraudes están relacionados con problemas conductuales

Cualquier desviación de la programación habitual podría levantar una señal de alerta conductual. Si un posible prestatario ha instalado o desinstalado aplicaciones de préstamos en un periodo, por ejemplo, de dos meses, o ha gastado más de lo que normalmente hace, o ha recibido más depósitos de efectivo que el crédito salarial habitual, puede generar alarmas en un modelo de supervised machine learning bien entrenado. Un fraude conductual entonces actúa como una alarma de actividad fraudulenta y/o de morosidad entrante.

Detección a través de descargas en los servicios de Google play

Artificial Intelligence es la única forma de detectar fraudes de gran magnitud, y las plataformas construidas sobre esto deberían poder gestionar grandes volúmenes de datos históricos. Los algoritmos de supervised machine learning pueden observar datos de transacciones como—corresponsales/directores comunes, casos legales pendientes, la naturaleza de los casos legales, similitud de direcciones, cargos presentados, etc.—para minimizar los falsos positivos y ofrecer respuestas extremadamente rápidas a las consultas. Además, unsupervised machine learning puede activar nuevas formas de fraude, más sofisticadas. Todo esto ayudará a la prevención de que las empresas fraudulentas con fondos del prestamista cometan fraude, y los tribunales podrán tomar decisiones justificadas.  Artificial Intelligence necesita estar equipada para resolver transacciones fraudulentas graves.