IA y machine learning, soluciones para enfrentar el fraude financiero

Por Juan Pablo Calle, el 30 de mayo, 2018

Conozca de qué manera la inteligencia artificial y el machine learning están apoyando la prevención de los delitos y los riesgos financieros en todo el mundo.

Las posibilidades de aplicación de la inteligencia artificial son casi infinitas. En asistentes virtuales como Alexa, Google Home y Clara, o incluso en las películas o series que Netflix le recomienda, la inteligencia artificial está cambiando la forma en la que interactuamos día a día.

El análisis avanzado de grandes cantidades de datos, la visión computacional, el procesamiento del lenguaje natural o el machine learning son ejemplos concretos de que la inteligencia artificial está revolucionando el mundo entero. Así, lo que antes tomaba cientos de horas e incluso varios días ahora se hace en segundos. Y no hay un sector que pueda aprovechar más estos beneficios que el sector bancario y financiero.

Al implementar tecnologías de inteligencia artificial, los bancos pueden reducir costos de manera considerable, además de mejorar las funcionalidades y aumentar las ofertas. Pero eso es solo el comienzo. Con la posibilidad de encontrar, recopilar y analizar grandes cantidades de datos, la inteligencia artificial puede detectar señales de alerta antes de que se concrete un evento de riesgo, lo cual ayuda a detectar el fraude, evitar el robo de dinero o de información confidencial del cliente.

Al rededor del mundo, muchos bancos ya comenzaron a cambiar los modelos estadísticos antiguos por inteligencia artificial y tecnología de computación cognitiva. Al incorporar esos programas de cómputo inteligentes, los bancos han experimentado un aumento de las ventas de nuevos productos y un ahorro de los gastos de capital.  

Por medio de variables, relaciones, interacciones, dependencias y asociaciones, se puede determinar si un cliente es de alto o bajo riesgo. De esa manera, la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a gestionar el riesgo de crédito al anticipar con precisión cuáles clientes tienen mayor probabilidad de cancelar un servicio o ser más propensos a incumplir el pago de sus obligaciones financieras.

¿Cómo se previene el fraude con machine learning?

Antes de crear un sistema antifraude, es necesario entender que hay diferentes mecanismos para prevenir los fraudes financieros con la ayuda de machine learning:

  • Análisis del comportamiento del usuario: la IA y el machine learning ayudan a determinar si las transacciones de un usuario son normales o están fuera del patrón.
  • Investigación de datos agregados con big data: el análisis de grandes volúmenes de datos ahora no será una preocupación gracias a la implementación de modelos de machine learning.
  • Automatización de tareas rutinarias: los sistemas de inteligencia artificial no solo ayudan a prevenir fraudes, sino también a aumentar la eficacia general del trabajo de las entidades financieras mediante la automatización.
  • Análisis visuales: los modernos sistemas de machine learning pueden llegar incluso a analizar fotografías y guardar rasgos particulares del rostro de una persona. Si se utilizan estas formas de identificación bancaria, los estafadores no podrían acceder a las cuentas de un usuario, pues el sistema no los reconocería.

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Temas:Riesgo Financiero

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