- Las técnicas de fraude se diversifican y el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial son un mecanismo de detección efectivo.
COLOMBIA (Noviembre 13 de 2024). En apenas el primer semestre en 2024 se realizaron 324.829 quejas por fraude en el sector financiero colombiano, según datos de la Superintendencia Financiera de Colombia. Este es un reto prioritario todavía para el sector financiero, que también lucha por generar una experiencia positiva a los clientes como canal esencial para lograr preferencia de los clientes.
Al respecto, SAS, empresa de analítica y datos, trae cinco retos esenciales que enfrenta la banca en la prevención del fraude y la mejora de la experiencia:
- Adaptación a nuevas tácticas de fraude: Los estafadores están en constante evolución, adaptándose a las medidas de seguridad tradicionales. En ese sentido, la banca debe invertir en sistemas de análisis de fraude que no solo responden a patrones conocidos, sino que también identifiquen y adapten a nuevos esquemas de fraude.
- Gestión de grandes volúmenes de datos: Con el crecimiento exponencial de los datos, los bancos deben asegurarse de que sus sistemas de detección de fraude puedan manejar grandes volúmenes de información. Esto incluye la capacidad de escalar y procesar datos en tiempo real para detectar y prevenir fraudes de manera eficiente.
- Integración y portabilidad de los modelos de aprendizaje: Los modelos de aprendizaje automático deben integrarse eficientemente en las operaciones bancarias, ya sea en la nube o en infraestructuras locales. La portabilidad de estos modelos y su integración en los sistemas operativos es crucial para una prevención de fraude eficaz a gran escala.
- Transparencia y explicabilidad del modelo: Los sistemas de aprendizaje automático utilizados en la detección de fraude deben ser interpretables para los analistas y usuarios. Esto implica desarrollar métodos de «caja blanca» que permitan explicar de manera clara cómo se toman las decisiones y por qué se obtiene una determinada puntuación de riesgo frente a una transacción.
- Monitoreo y actualización continua: La prevención de fraude no es un proceso estático. Los sistemas deben ser monitoreados y actualizados continuamente para adaptarse a los cambios en los patrones de fraude y las poblaciones de datos. Un enfoque proactivo en el monitoreo asegura que las predicciones y los modelos se mantengan precisos y efectivos a lo largo del tiempo.
“Para una institución financiera, combatir los casos fraudulentos es un desafío. El gran desafío es identificar transacciones nefastas, pero también mantener un servicio al cliente de calidad”. En algunos casos, un esfuerzo vigilante de detección de fraude no puede ser intrusivo para el cliente al marcar y rechazar transacciones legítimas. El entendimiento es la clave”, asegura Iván Herrera, Customer Advisory Manager de SAS en Colombia.
Dentro de un panorama financiero cada vez más diverso y competitivo, la banca colombiana se encuentra en una encrucijada. La prevención del fraude y la mejora de la experiencia del cliente son dos caras de la misma moneda. “Al adoptar soluciones de analítica avanzada y aprendizaje automático, las instituciones financieras pueden no solo fortalecer sus defensas contra las amenazas cibernéticas y de ingeniería social, sino también ofrecer un servicio más personalizado y eficiente a sus clientes. La inversión en tecnología y la capacitación del personal son elementos clave para alcanzar este equilibrio”, cierra Herrera.
Fuente: Central de Noticias AndeanWire
Source: Chile
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