Gracias a la aplicación de estas tecnologías innovadoras, Bancom fortalece sus defensas contra el fraude financiero, brindando una experiencia bancaria segura y confiable para todos los clientes.
La identificación de riesgos mediante sistemas analíticos de Machine Learning (ML) se basa en el historial de información, siendo clave en la prevención y detección de fraudes financieros en un mundo cada vez más digitalizado. La sofisticación de los ataques y su impacto en la reputación corporativa han convertido a la seguridad en una prioridad para el sector bancario.
Con los avances tecnológicos, el Machine Learning emerge como una herramienta fundamental para combatir el fraude, permitiendo a los bancos anticiparse a comportamientos sospechosos de manera más precisa. Al analizar patrones de conducta en tiempo real, el ML permite la detección temprana de actividades fraudulentas, lo que ayuda a los expertos a tomar decisiones mejor informadas.
"Frente al aumento de ciberataques en el sector financiero, es indispensable implementar IA y aprendizaje automático para proteger la información y el bienestar de nuestros clientes", destacó Bancom.
Recomendaciones para implementar Machine Learning en la prevención de fraudes
Plataformas de verificación de identidad: Utilizar sistemas de aprendizaje automático para validar datos biométricos (reconocimiento facial, huellas dactilares, voz) en transacciones y documentos personales aumenta la precisión en la identificación, combatiendo el uso de deepfakes que buscan vulnerar los datos personales mediante identidades falsas.
Autenticación adicional: Activar la autenticación de dos factores para el acceso a cuentas bancarias proporciona una capa de seguridad extra, requiriendo un segundo método de verificación, como un código enviado al celular, para confirmar la identidad del usuario y evitar accesos no autorizados.
Monitoreo en línea de operaciones: Con herramientas de ML, es posible analizar datos en tiempo real y a gran escala, detectando comportamientos sospechosos y revisando el historial de transacciones y ubicaciones para anticiparse a fraudes.
Conocimiento constante de tendencias de estafas: Dado el entorno cambiante, los sistemas de monitoreo deben estar activos para detectar las últimas alertas y técnicas utilizadas por ciberdelincuentes.
Adoptar las mejores prácticas de Machine Learning optimiza los procesos de seguridad bancaria, incrementando la precisión en los análisis y capacitando al personal en el uso de estas tecnologías. Así, los bancos pueden anticipar riesgos y adaptarse a un entorno financiero en constante evolución, fortaleciendo la confianza de los clientes al proteger sus datos y transacciones. Ejemplos de su aplicación incluyen:
Pagos con dispositivos móviles:
Huella digital del dispositivo: Los modelos de ML analizan la información específica del dispositivo (modelo, sistema operativo, IP) para crear una "huella" única para cada usuario, lo que ayuda a detectar actividades fraudulentas, como la usurpación de cuentas.
Biometría conductual: El ML evalúa patrones de comportamiento del usuario (velocidad de escritura, gestos) para verificar la identidad y detectar anomalías que puedan indicar fraude.
E-commerce:
Prevención de usurpación de cuentas: Los sistemas de ML monitorean patrones de inicio de sesión y detectan actividad inusual, como intentos fallidos o acceso desde ubicaciones desconocidas, señal de posibles intentos de usurpación.
Detección de “fraude amistoso”: Analizando el historial de compras y patrones de contracargos, los modelos de ML pueden identificar casos de "fraude por contracargo", donde el cliente afirma no haber autorizado la compra o no haber recibido el producto.
