El AI, el Centinela Silencioso en las Fraudes Fintech

El sistema bancario tradicional se está transformando gradualmente en un dispositivo portátil. Cuando la población marginada accede a las finanzas, se aborda el objetivo económico más amplio de la inclusión financiera o la reducción de la pobreza del gobierno; esto desata la verdadera potencia para llegar a los no bancarizados, acercándolos a la comunidad bancaria, generando economías de escala y reduciendo los costos de búsqueda y transacción. Numerosas empresas fintech se han transformado adoptando los valores del diseño centrado en el ser humano como marco para equilibrar las necesidades de la organización con las de sus usuarios, clientes y comunidades. Ahora están presentes en toda la cadena de valor, desde servicios de recaudación de capital hasta servicios de pago, 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 posible pregunta: ¿por qué la IA es tan crítica para las fintech? La razón podría estar en la naturaleza dinámica del problema, ya que está en constante evolución. Las fintech intentan ofrecer soluciones financieras de manera más organizada, y la IA es el arquitecto que construye el asunto tejiendo 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 introducido transacciones sin papel; anteriormente, los documentos legales debían firmarse físicamente. Actualmente, las firmas se están digitalizando. Se están incorporando transacciones habilitadas por voz. La tendencia actual de los contratos inteligentes hace que las cosas sean más fáciles, pero también más complejas para las instituciones financieras.

Todos los métodos de IA siempre están en el cruce del uso humano. En el momento en que interviene el ser humano, existen posibilidades de mal uso de la información. Así, los datos que brindan transparencia, por otro lado, pueden convertirse en alimento para anomalías o discrepancias. Como la pregunta que enfrentó Karna al luchar contra sus medio hermanos. Estas prácticas poco éticas acechan en la industria financiera. A continuación, analizamos algunos de los problemas que tienen grandes implicaciones monetarias y en los que las personas tienden a aprovechar las lagunas del sistema legal.

Detección de fraudes

Cómo puede funcionar

Esto representa una transacción diseñada y planificada de manera poco ética que utiliza engaños para desviar dinero con la ayuda de sistemas, creando identidades falsas y documentos asociados. La complejidad en constante aumento y los esfuerzos continuos por innovar en productos financieros abren nuevas vías para fraudes que afectan a miles de inversores, quienes pierden dinero en fondos de cobertura, esquemas Ponzi, comercio de divisas, moneda virtual, necesidades de capital de trabajo y muchos otros esquemas que perjudican a los inversores.

Combinar aprendizaje automático supervisado y no supervisado como parte de la estrategia de detección de fraudes con IA 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, ya que los términos legales y la detección de fraudes legales necesitan modelos disruptivos. Cuando hablamos de documentos asociados, las cláusulas y términos y condiciones de los documentos pueden resaltarse mediante IA ética. Las búsquedas por palabras clave y las búsquedas con IDs similares solo indican dónde existe la anomalía, mientras que la IA supervisada y no supervisada puede encontrar el camino para detectar fraudes. Al igual que el análisis de estados financieros, es necesario automatizar el análisis de términos legales.

El uso ético de la IA puede mejorar significativamente la contextualización legal en las fintech, garantizando equidad, transparencia y responsabilidad en sus operaciones.

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### Claridad en decisiones de crédito:

Los algoritmos de IA pueden programarse para tomar decisiones de préstamo justas evaluando la solvencia crediticia 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 la equidad en las transacciones financieras.

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### Vigilancia del cumplimiento:

Los sistemas de IA ética tienen la capacidad de observar y ajustarse constantemente a las regulaciones en evolución. A través del análisis en tiempo real de extensos documentos legales y actualizaciones, la IA puede ayudar a las fintech a cumplir con marcos legales complejos y en constante cambio, reduciendo la probabilidad de problemas legales y multas.

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### Detección de anomalías:

Los algoritmos impulsados por IA pueden identificar actividades fraudulentas examinando patrones e irregularidades en datos en tiempo real. La IA ética garantiza el cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos, identificando y mitigando posibles fraudes, fortaleciendo tanto la adhesión legal como la confianza del cliente.

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### Soberanía de datos:

Los modelos de IA ética pueden proteger los datos del cliente mediante métodos sofisticados de cifrado y anonimización de datos. Al garantizar un cumplimiento riguroso de las leyes de protección de datos, las fintech pueden prevenir problemas legales relacionados con brechas de datos y violaciones de privacidad.

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### Transparencia de datos:

Los algoritmos de IA ética están diseñados para ser transparentes y explicables. Esto implica que las decisiones tomadas por los modelos de IA puedan rastrearse, permitiendo a reguladores y clientes comprender la lógica específica detrás de esas conclusiones. Esta transparencia es esencial para la responsabilidad legal y para generar confianza con los clientes.

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### Automatización de contratos digitales:

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

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### Prevención de lavado de dinero:

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

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### Enfoque centrado en el cliente:

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden ofrecer información legal a los clientes. De este modo, la IA ética asegura que los consejos sean precisos y cumplan con las regulaciones legales, evitando la difusión de información errónea 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 mediante la incorporación de principios de IA ética. Así, las fintech pueden navegar con confianza e integridad en el complejo panorama legal.

Buscar mediante búsqueda de identidad legal similar

Práctica comercial desleal

El comercio es un proceso operativo fundamental para los mercados financieros. Pasa por varias validaciones y verificaciones antes de la liquidación. Para facilitar prácticas indebidas en el comercio, se emplean varios medios desleales y la falsificación de documentos. Los documentos legales redactados de manera injusta y con cláusulas dudosas pueden jugar un papel fraudulento importante. Ha habido muchos casos donde prácticas comerciales desleales en el mercado de divisas han causado grandes pérdidas a los prestamistas. Las fintech que integran estados de cuentas de trading entre bancos pueden detectar anomalías. Las transacciones en cuentas de trading que coinciden en fechas con transacciones en cuentas bancarias pueden encontrar similitudes, lo que puede activar preguntas sobre prácticas comerciales y crecimiento o decrecimiento anormal en los precios de las acciones. La función de la IA ética entra en juego, ayudando a detectar problemas centrados en el ser humano.

Detección mediante estados de cuenta de trading del cliente

Fraude en transacciones

Cualquier transacción en la cuenta que no haya sido autorizada directamente por el titular de la tarjeta o cuenta se considera fraudulenta. Pero también se pueden considerar patrones potencialmente fraudulentos, como que una cuenta de negocio no haya tenido transacciones de crédito en los últimos 15 o 30 días, o pagos en números redondeados extraños, como múltiplos de 100. Los pagos a terceros o transferencias de préstamos a través de cuentas dudosas pueden indicar fraudes.

Detección de transacciones fraudulentas mediante pagos

Los fraudes están relacionados con problemas de comportamiento

Cualquier desviación del comportamiento habitual puede activar una señal de advertencia. Si un posible prestatario ha instalado/desinstalado aplicaciones de préstamo en un período de, digamos, dos meses, o ha gastado más de lo habitual, o ha recibido depósitos en efectivo mayores que su salario habitual, puede activar alarmas en un modelo de aprendizaje automático bien entrenado. Un fraude conductual actúa entonces como una alarma de actividad fraudulenta y/o morosidad inminente.

Detección mediante descargas en servicios de Google Play

La IA es la única forma de detectar fraudes de gran magnitud, y las plataformas construidas sobre estas deben poder manejar grandes volúmenes de datos históricos. Los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden analizar datos de transacciones como: directores comunes, casos legales pendientes, naturaleza de los casos legales, similitud de direcciones, cargos presentados, etc., para minimizar falsos positivos y ofrecer respuestas extremadamente rápidas a las consultas. Además, el aprendizaje no supervisado puede activar nuevas formas más sofisticadas de fraude. Todo esto ayudará a prevenir que fondos de prestamistas sean utilizados por empresas fraudulentas, y los tribunales podrán tomar decisiones justificadas. La IA debe estar preparada para resolver transacciones fraudulentas graves.