viernes, noviembre 22, 2024

Bancos más prestigiosos del mundo utilizan IA para prevenir fraudes financieros

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  • Las estafas en este sector han aumentado en hasta un 50% en cinco años. Para hacer frente a este escenario hoy la industria utiliza software basados en Inteligencia Artificial (IA) diseñados para combatir estos ciberataques.

En los últimos cinco años el ámbito financiero mundial se ha visto envuelto en una compleja red de crímenes económicos que suponen más de 800.000 millones de dólares lavados al año. Los nuevos tipos de fraude, como los de identidad sintética, han aumentado en hasta un 50% en cinco años, según datos de American Banker, pues en 2019 la cifra arrojaba 1,6B, mientras que en 2023 el alza llegó a 2,4B. 

En esa línea, el concepto “FRAML” -que combina la detección del fraude y la lucha contra el lavado de dinero- ha cobrado relevancia entre los expertos en tecnología, líderes mundiales y empresarios a la cabeza de las grandes industrias a nivel mundial, quienes concuerdan en la importancia de que los entes reguladores fomenten la adopción de tecnologías innovadoras que permitan reforzar la eficiencia de la gestión de riesgos del fraude y el crimen financiero. Ejemplo de ello es la Unión Europea, que en 2025 hará entrar en vigencia la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA).

IA, una herramienta eficaz

No es un secreto que la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando muchos ámbitos. En este escenario, el FRAML es posible ya que la IA permite obtener resultados más precisos gracias a la automatización del intercambio de datos y a un mayor conocimiento entre funciones que tradicionalmente operaban como silos.

Expertos coinciden en que es fundamental mejorar la eficiencia operacional y obtener un mayor valor de la defensa contra el fraude. En ese sentido, una plataforma “end-to-end”, con soluciones basadas en IA, integra las mejores prácticas en prevención del fraude. 

Con respecto a lo anterior, Roy Prayikulam, SVP de Riesgo y Fraude en INFORM, sostiene que “en palabras simples, cuando un nuevo cliente se registra, la IA realiza una segmentación de su perfil y califica el riesgo basándose en varios datos ingresados, pero al mismo tiempo lo escanea contra listas de vigilancia y de sanciones. En el caso de nuestro sistema (RiskShield) implementamos una integración comparable de evaluaciones relacionadas con fraude y cumplimiento para todo el ciclo de vida del cliente, lo que ocurre en tiempo real al activarse dinámicamente con cada nueva acción que realiza dicho cliente”, detalla el especialista.

Soluciones de IA Híbrida

Según la opinión de Federico dos Reis, CEO de INFORM para Latinoamérica, los avances en la IA junto con la posibilidad de desarrollar reglas inteligentes, flexibles y adaptativas, en una misma herramienta de fraude y AML, han permitido que las instituciones financieras puedan reforzar su gestión integral del riesgo gracias a una mejor colaboración y comunicación entre ambos equipos. 

“Gracias a este enfoque también se podrán mejorar las tasas de detección de fraudes, reduciendo de manera simultánea los falsos positivos con flujos eficientes de trabajo permitiendo acelerar la resolución de casos y simplificando las tareas manuales, a fin de generar mayor eficiencia operacional”, explica.

De hecho, una encuesta realizada en 2020 a bancos de todo el mundo reveló que el 80% estaba de acuerdo en que la IA reducía el fraude en los pagos, mientras que el 63% afirmaba que era una herramienta valiosa para prevenir los intentos de fraude antes de que ocurrieran. Otra encuesta publicada en Netreveal, en agosto de 2023, reveló que casi dos tercios de los bancos más grandes (62%) ahora utilizan IA en sus actividades de AML, y más del 90% de estos bancos también la utilizan para automatizar el cumplimiento de las normas nacionales e internacionales en sus negocios.

Así, en términos de desafíos y proyecciones, considerando una perspectiva más amplia del crimen financiero y una mayor precisión de la evaluación de riesgos, lo cierto es que hoy las soluciones de IA le otorgan un enfoque más integrado a la lucha contra el lavado de dinero y la detección del fraude (FRAML), reforzando las defensas contra amenazas financieras sofisticadas y promoviendo así una mayor eficiencia operacional en la industria.

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