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Las instituciones financieras experimentaron $ 56 mil millones en pérdidas atribuidas al fraude, lo que llevó a los funcionarios bancarios a reevaluar los protocolos antifraude. En respuesta al informe reciente de la Comisión Federal de Comercio que indica que los consumidores sufrieron pérdidas por valor de $8800 millones debido al fraude, las instituciones bancarias globales están colaborando con proveedores de software para crear planes de acción proactivos para mitigar el fraude mediante la implementación de Inteligencia Artificial (IA).
Las recientes inversiones gubernamentales en recursos basados en inteligencia artificial diseñados para contrarrestar el fraude bancario han permitido a los especialistas en software mejorar aún más los programas que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para reducir los gastos asociados con la recuperación de fondos robados, renovar los procesos antifraude existentes y proteger a los consumidores de importantes aumentos en los ataques de fraude globales.
A medida que las industrias continúan adoptando recursos tecnológicos para optimizar las operaciones, las personas que buscan cometer fraude también han adoptado e implementado tecnología de punta, lo que ha llevado a las industrias a buscar equipos de desarrollo de software capacitados para contrarrestar los esfuerzos fraudulentos que continúan afectando significativamente los ingresos y los consumidores.
Las transacciones no autorizadas se encuentran entre los métodos más comunes de fraude en la banca. Statista pronostica que las transacciones no autorizadas pueden costar a las instituciones financieras y a los consumidores $ 38.5 mil millones para 2027. Este informe escalofriante ha llevado a la industria financiera a implementar soluciones basadas en software para retener clientes bancarios valiosos y reducir los gastos asociados con la recuperación de ingresos perdidos por fraude.
El phishing sigue siendo un método eficaz para cometer actividades de fraude financiero. A pesar de las inversiones realizadas por las instituciones bancarias para educar a los clientes, el FBI informó que los consumidores perdieron $54 millones debido a estafas de phishing. El phishing continúa confundiendo a los consumidores porque reciben comunicaciones directamente en cuentas de correo electrónico personales y comerciales que se parecen mucho a compañías legítimas que anuncian productos y servicios utilizando logotipos de marcas registradas. Las estafas basadas en correo electrónico buscan recopilar datos para robar identidades y dar como resultado directamente transacciones no autorizadas.
Además, recursos como el procesamiento del lenguaje natural han engañado aún más a los consumidores porque los mensajes fraudulentos se crean con mayor precisión para imitar el lenguaje de la industria y las comunicaciones oficiales, lo que hace que los mensajes de correo electrónico legítimos sean más difíciles de descifrar que los mensajes de phishing.
Las instituciones financieras han adoptado recursos de inteligencia artificial mejorados por expertos desarrolladores de software para contrarrestar el aumento significativo de los ataques de fraude de base digital. Los desarrolladores de software pueden personalizar los programas de detección de fraude con una eficiencia sin precedentes y un rendimiento superior.
Las actividades de fraude siguen patrones, pero los métodos de investigación tradicionales a menudo pasan por alto matices críticos no detectados. Aprendizaje automático, un subconjunto de AI, clasifica grandes cantidades de datos para identificar rápidamente patrones en transacciones, cantidad, frecuencia y categoría de compra. Los bancos pueden recopilar perfiles, al igual que las autoridades, cuando trabajan para identificar sospechosos y analizar los datos recopilados por ML para obtener una visión única del fraude al aprender qué medio, qué idioma y otros métodos utiliza un estafador para, en última instancia, implementar estrategias para de manera proactiva. prevenga estafas mientras alerta a los clientes sobre amenazas más rápido que las medidas antifraude tradicionales.
El análisis de datos avanzado de Aprendizaje automático permite la identificación oportuna de qué proceso bancario es más vulnerable al fraude, lo que permite que un banco evalúe y actualice sus procesos de protección contra el fraude rápidamente. ML permite monitorear grandes volúmenes de datos, superando con creces los métodos tradicionales de análisis de datos manuales. Recopilar y monitorear datos en tiempo real es un recurso invaluable porque la actividad sospechosa se puede identificar de inmediato y el personal bancario puede implementar salvaguardas de manera proactiva mientras brinda protección mejorada contra el fraude y servicio al cliente a los clientes.
Las puntuaciones de fraude son nuevos recursos que utilizan los bancos para determinar cualquier riesgo asociado con una transacción. Basados en el análisis de datos de ML, proporcionan un valor numérico a una transacción, lo que permite que un banco apruebe o rechace los fondos. Parámetros como el monto de la transacción, la frecuencia e incluso la dirección IP de un usuario pueden ser factores determinantes para evaluar los datos y compilar una puntuación de fraude para que la revise un banco. Los desarrolladores de software dedicados pueden personalizar los programas de puntaje de fraude para incluir cualquier parámetro para ayudar a una institución financiera a tomar una decisión más informada sobre actividades sospechosas.
El FBI continúa alertando a las instituciones financieras sobre campañas globales de fraude y lavado de dinero que resultaron en una pérdida asombrosa de $ 10.3 mil millones en 2022. Adhiriéndose al llamado del FBI para aumentar los protocolos de seguridad cibernética financiera, la Administración Biden firmó la Ley de Informes de Incidentes Cibernéticos para Infraestructura Crítica de 2022. Junto con un presupuesto de $ 98 millones, vemos esto como un gran paso adelante para que los funcionarios gubernamentales fortalezcan su asociación con las instituciones financieras y de aplicación de la ley para mitigar el fraude cibernético.
La Ley de Informes de Incidentes Cibernéticos para Infraestructuras Críticas de 2022 crea un presupuesto nuevo y aumentado para la creación e implementación de recursos basados en software dedicados a la mitigación del fraude. Esto permite nuevas oportunidades de ingresos para los desarrolladores de software que buscan aumentar su presencia en los sectores de programación antifraude.
Los especialistas en software continúan mejorando la IA para optimizar las industrias, demostrando capacidades ilimitadas a medida que los recursos se pueden personalizar para adaptarse a cualquier desafío comercial. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático parecen combinarse perfectamente para cumplir y superar los objetivos antifraude de la banca. La industria depende en gran medida de cifras y conjuntos de datos para cumplir con los puntos de referencia. Con la capacidad única de ML para monitorear de manera experta grandes volúmenes de datos mientras identifica patrones y matices, vemos esto como un recurso invaluable para impulsar los protocolos antifraude.
Noticia de Fintech ha informado que las instituciones bancarias han invertido colectivamente $ 217 mil millones en recursos basados en inteligencia artificial para proteger las inversiones y los clientes de actividades fraudulentas, lo que refuerza el valor que la industria está otorgando a estos recursos de vanguardia. Los desarrolladores de software que trabajan para mejorar la IA han demostrado la versatilidad sin precedentes de este recurso y su implementación exitosa en múltiples industrias. Con las noticias recientes de instituciones financieras que invierten significativamente en IA, los desarrolladores de software que personalizan esta tecnología para mitigar el fraude con éxito están preparados para ganar cuota de mercado. Para explorar la oportunidad de trabajar con expertos técnicos y de la industria de confianza para desarrollar soluciones personalizadas de prevención de fraude impulsadas por IA, contáctenos hoy.
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Por: Volney Cortes 
