Estas son las 4 Tecnologías para combatir el fraude

La reconocida empresa Provenir (líder mundial en software de toma de decisiones de riesgo crediticio para el sector financiero), ha logrado explicar cómo la adopción de tecnologías como viene siendo; la Inteligencia Artificial (IA), las fuentes de datos alternativos y así mismo, las plataformas de toma de decisiones de riesgo, son crecidamente efectivas en la lucha contra el fraude y en la mejora de la toma de decisiones de los bancos.

Para nadie es un secreto que hay un aumento de amenazas cibernéticas cada día más sofisticadas, junto a los complejos cambios económicos y crisis que enfrentan distintos países, ha llevado a un aumento significativo en los intentos de fraude en el territorio, afectando de forma directa a los bancos y así mismo, a sus clientes. ¡No se pierda ningún detalle sobre este tema tan inherente!

El fraude ha afectado de forma directa a los bancos

Según datos de 2020 del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), han mostrado que el impacto social y económico de los incidentes cibernéticos, le costaron a la región más de 90.000 millones de dólares. Por lo tanto, ante esta realidad, la adopción de herramientas tecnológicas se ha vuelto trascendental para la industria bancaria, con la finalidad de disminuir el riesgo en sus productos y también en servicios financieros y así mismo, mejorar la precisión en la toma de decisiones.

Algunos de los puntos en los que más se ha logrado beneficiar la banca con la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) y los datos alternativos en sus modelos de análisis y así mismo, lucha contra el fraude son:

primero que nada, la detección en tiempo real: La incorporación de tecnología de primer nivel para el análisis de datos en tiempo real, consigue permitir a los bancos detectar y así mismo, responder de forma rápida a actividades fraudulentas. La IA y la automatización analizan grandes cantidades de datos al instante, identificando patrones sospechosos y también generando alertas inmediatas para actuar de forma oportuna y mitigar el riesgo.

La incorporación de datos alternativos: Es vital señalar que la digitalización ha ampliado las fuentes de datos que los bancos pueden usar para evaluar el riesgo y detectar el fraude. Además de la información tradicional de crédito e historial financiero, actualmente es posible utilizar datos alternativos como por ejemplo; el comportamiento del usuario, así como la ubicación geográfica, la información de dispositivos móviles, entre otros. Al integrar esta información adicional en los modelos de riesgo, los bancos consiguen adquirir una visión mucho más completa y precisa del perfil del cliente, lo que permite optimizar la detección de identidades falsas o incluso, procesos fraudulentos.

Otro aspecto ha sido la agilidad y flexibilidad: La constante evolución del ciberdelito demanda que los bancos sean sumamente ágiles y puedan adaptarse rápidamente a nuevas tácticas y patrones de fraude. Las plataformas de toma de decisiones de riesgo impulsadas por Inteligencia Artificial consiguen brindar una ventaja para que los analistas y así mismo, expertos en la toma de decisiones y seguridad puedan realizar cambios de forma ágil, certificando que los sistemas estén actualizados y preparados ante las nuevas tácticas de engaño implementadas por los estafadores.

Mejor experiencia para los clientes: La tecnología logra permitir que los bancos implementen medidas de seguridad más efectivas sin afectar de forma negativa la experiencia del usuario. Los sistemas de detección de fraude basados en Inteligencia Artificial, pueden diferenciar solicitudes legítimas o sospechosas de forma más precisa, disminuyendo las falsas alarmas y evitando que los usuarios legítimos afronten dificultades innecesarias al solicitar cualquier producto o cualquier servicio financiero.

Otro aspecto importante, el cumplimiento normativo: Los bancos se encuentran sujetos a un conjunto de regulaciones y requisitos normativos relacionados con la seguridad de los datos y la prevención del fraude. La tecnología puede conseguir ayudar a todo el ecosistema financiero a poder cumplir con estos requisitos y también a automatizar el proceso de monitoreo con los estándares internacionales imperiosos.

Según ha mencionado José Luis Vargas, Vicepresidente Ejecutivo de Provenir para América Latina, la incorporación de la IA y así mismo, datos alternativos, ha logrado demostrar ser la clave que permite a los bancos enfrentar desafíos con mayor agilidad, proteger mejor a sus clientes, e incluso, aumentar su competitividad en un mercado altamente demandante.