La IA como herramienta en la prevención del fraude financiero

El fraude financiero continúa siendo una preocupación de primer orden para entidades y clientes en nuestro mundo digitalizado y globalizado. Según la Asociación de Examinadores Certificados de Fraude (ACFE), las organizaciones pierden aproximadamente un 5% de sus ingresos anuales debido al fraude, lo que se traduce en pérdidas globales de alrededor de 4,5 billones de dólares. La sofisticación de las tácticas empleadas por los ciberdelincuentes ha llevado a las entidades financieras a adoptar tecnologías avanzadas, siendo las diferentes IAs, y sus modelos, una herramienta clave en la detección y prevención de actividades fraudulentas, en general, y la que hoy nos ocupa en el blog de OpenExpo Europe, en el ámbito financiero, en particular.

Aplicaciones de la IA en la detección de fraudes financieros

La Inteligencia Artificial permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, como ya hemos visto en múltiples artículos anteriores, identificando patrones y comportamientos anómalos . Estos comportamientos analizados y debidamente filtrados podrían estar indicándonos actividades fraudulentas. Por ejemplo, los sistemas de machine learnig pueden monitorear transacciones y detectar desviaciones respecto al comportamiento habitual de un cliente dado, lo que haría saltar alertas de intención sobre posibles fraudes.

Si atendemos a un reciente paper de Allied Market Research, se espera que el mercado global de detección y prevención de fraudes alcance los 40.610 millones de dólares USA al llegar al 2027, impulsado por la adopción de modelos de Inteligencia Artificial y análisis de big data.

Beneficios de implementar IA en la prevención de fraudes

La incorporación de las diferentes IAs en sistemas de detección de fraudes ofrece múltiples ventajas. Citemos algunas, que por otra parte pueden parecer bastante evidentes:

– Eficiencia mejorada: La automatización de procesos nos permite analizar transacciones en tiempo real, reduciendo el tiempo de respuesta ante los posibles fraudes. Diferentes entidades financieras han reportado reducciones muy significativas en el tiempo de detección de actividades fraudulentas gracias a la IA.

– Precisión incrementada: Los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden identificar patrones complejos que podrían pasar desapercibidos cuando usamos los métodos “tradicionales” en estos casos. Esto nos ayuda enormemente en la disminución de la tasa de falsos positivos. Haciendo caso a las experiencias que comunican firmas tan destacadas como Mastercard se ha utilizado la IA para analizar más de 75.000 millones de transacciones al año en los últimos dos, ayudando a reducir el fraude y mejorar la precisión en la detección de forma altamente significativa.

– Reducción de costes: Al minimizar las pérdidas por fraude y, por supuesto, al realizar una optimización de recursos, las entidades financieras pueden reducir de manera feaciente sus gastos operativos y reputacionales relacionados con estas actividades delictivas. Según McKinsey & Company , la automatización propiciada por el machine learnig y la IA va a llegar a reducir los costes entre un 20% y 25% en los próximos años.

– Seguridad reforzada: Este sería un punto fácilmente inferible de los anteriores ya que la Inteligencia Artificial ayuda a proteger los datos financieros de los clientes, detectando comportamientos inusuales y alertando a las empresas para poder tomar, tempranamente, las correpsondientes medidas preventivas.

Desafíos en la implementación de IA para la detección de fraudes

A pesar de todos los beneficios que estamos citando en este post del blog de OpenExpo Europe sólo a modo de ejemplo, la implementación de Intelgencia Artificial en la detección de fraudes financieros presenta también retos y desafíos entre los que destacaremos:

– Precisión y confianza: a pesar de que pueden limitarlos bastante, los sistemas de IA no están exentos de generar falsos positivos y negativos, lo que puede dar lugar a respuestas incorrectas. En este apartado, como en otros tantos, es crucial contar con datos de calidad bien filtrados y actualizar constantemente los modelos.

– Sesgos en los datos: Si los algoritmos de IA se entrenan con datos sesgados (de nuevo la importancia del dato), lógicamente pueden producir resultados sesgados, afectando de todas a la precisión de las detecciones. La Unión Europea en sus estratégias de aproximación a la Inteligencia artificial está trabajando en regulaciones que pueden ser interesantes en cuanto a estos sesgos para intentar mejorar la transparencia y equidad en los entrenamientos y algoritmos de las IAs.

– Implementación y mantenimiento: Desplegar este tipo desoluciones de IA y máxime a estos niveles requiere, obviamente, de una infraestructura robusta y de un personal bien formado y tan actualizado como los modelos que manejan, además del mantenimiento correcto de los sistemas y de las citadas infraestructuras.

Ejemplos de casos de uso

No queremos terminar este artículo sin citar algunos ejemplos, sin entrar al detalle, que puedan ser significativos por lo conocidas y reputadas de las firmas que lo emplean.

– BBVA: El banco español ha implementado soluciones de IA para detectar fraudes en tiempo real, analizando más de 1.000 variables por transacción. Esto ha permitido reducir el fraude en operaciones en línea en más de un 52%, mejorando más que significativamente la seguridad para sus clientes. Además BBVA sigue implementando las nuevas herramientas IA de manera consistente.

– Santander: Otra entidad de primer orden internacional que tiliza IA y machine learning para monitorear transacciones y patrones de comportamiento, logrando una disminución significativa en actividades fraudulentas y además reduciendo los falsos positivos en un impresionante 80%, en una lucha constante contra el fraude del Santander.

– PayPal: Esta conocida compañía utiliza algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial para analizar transacciones en tiempo real, manteniendo su tasa de fraude en alrededor del 0,32%, según informes internos de la empresa.

Son estos sólo unos ejemplos sin menoscabo de otros muchos, muy interesantes, que no podemos reflejar por no hacer demasiado extensa esta entrada. Lo que es evidente es que la Inteligencia Artificial se ha consolidado ya como una herramienta esencial en la lucha contra el fraude financiero. Sus enormes capacidades para analizar datos real time y detectar patrones sospechosos les permite a los equipos de las entidades financieras anticiparse a las amenazas y proteger tanto sus propios activos como, por supuesto, el de sus clientes. No obstante, se hace necesario el abordaje de los desafíos asociados a su implementación para poder maximizar su eficacia y garantizar una protección lo más integral posible.