Banca cada vez más digital y ¿la seguridad?

Por Javier Alexander Rengifo, Senior Manager Customer Advisory SAS

Se dice que la pandemia aceleró los procesos de transformación digital de muchas empresas en por lo menos 5 años. En las del sector bancario esta estimación puede ser aún mayor.

Debido al surgimiento del COVID-19 y según datos del Banco Central de la República Argentina, los bancos activaron más de 1.2 millones de apps bancarias desde marzo de 2020, lo que significa un enorme crecimiento de la banca digital. Desde el inicio de la pandemia se abrieron más de 9.5 millones de cuentas bancarias y se realizaron transferencias inmediatas de fondos de manera significativa, que crecieron en un 44,6% en términos reales a enero de 2021.

Este acelerado proceso de digitalización plantea nuevos desafíos en materia de seguridad. Aparte de las recomendaciones comunes que se puedan hacer y que todos debemos conocer, sobre temas básicos de seguridad (como la de usar una contraseña segura, no abrir emails sospechosos, etc.), cada vez se hace más importante que los usuarios aprendan a identificar algunas opciones de seguridad que la tecnología habilita y que tienen como objetivo proteger la información de los usuarios.

Por ejemplo, algunas entidades financieras recurren a sistemas basados en Inteligencia Artificial y de reconocimiento biométrico para validar y asegurar la identidad digital de los clientes. En este punto es importante que los usuarios aprendan a identificar ese tipo de tecnologías en sus productos y servicios digitales, porque de esta forma ayudarán a garantizar su uso, aumentando los niveles de seguridad y mitigando los riesgos ante posibles ataques cibernéticos. 

Combatir el fraude con inteligencia analítica

Ataques como la suplantación de identidad, fraude en la apertura de nuevos productos y servicios, fraude transaccional por canales digitales, phishing, entre otros, son los más comunes en la actualidad. En general, la prevención del fraude es difícil porque los defraudadores cambian y se adaptan continuamente.

Hasta ahora, lo que se ha comprobado es que la mejor tecnología para combatir el fraude es aquella que puede cambiar y adaptarse tan rápido como las tácticas del defraudador, y allí es donde adquieren mucho valor soluciones basadas en analítica avanzada e inteligencia analítica.

Cada vez más, entidades financieras, así como compañías de otros sectores, se dan cuenta de la importancia del uso de soluciones analíticas y de inteligencia artificial para monitorear y detectar el fraude en tiempo real. Los sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning-ML), son tan solo una de las técnicas de Inteligencia Artificial más usadas para prevenir el fraude.

Se han convertido en una solución eficaz porque permiten aprender, adaptarse y descubrir patrones que ayudan a identificar eventos de fraude y reducen los falsos positivos o falsas alarmas en las organizaciones.

Otras técnicas utilizadas se basan en métodos de Clustering para detección de anomalías y técnicas basadas en el análisis de entidades para el descubrimiento de redes de relacionamiento y nuevas modalidades de fraude.

Además, hay otras tecnologías que han ayudado mucho en la prevención de estos delitos: son las aplicaciones de gestión de identidad digital. Estas herramientas establecen diferentes mecanismos para la identificación y reconocimiento de los usuarios en el mundo digital y esto hace que temas como los de la suplantación se reduzcan significativamente.

Redefinir los sistemas de prevención

Las soluciones analíticas y de Inteligencia Artificial, están redefiniendo la prevención del fraude en el sector financiero, ya que consideran comportamientos transaccionales y tendencias anómalas en las transacciones. Anteriormente, los sistemas de prevención del fraude se basaban únicamente en las reglas duras, que no se adaptaban de manera eficaz a las nuevas modalidades de fraude.

Ahora, con el uso de sistemas de monitoreo basados en inteligencia artificial, los servicios digitales pueden tener una mayor claridad sobre el riesgo y comportamiento transaccional de la base entera de clientes.

Gracias a esta tecnología, es posible tomar decisiones en tiempo real, autorizar o rechazar transacciones y, por ende, reducir el riesgo por suplantación de identidad, entre otros.