Para una institución financiera, combatir los casos fraudulentos es un desafío. De hecho, del 17 al 23 de noviembre, para contrarrestar las estafas desenfrenadas impulsadas por la IA, SAS, se une con la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE) y cientos de organizaciones de todo el mundo para promover la conciencia y educación contra el fraude a lo largo de la International Fraud Awareness Week (Semana Internacional de Concientización sobre el Fraude).  Esto representa un desafío para la industria, junto con el aumento de las transacciones digitales y la sofisticación de los estafadores; por lo que es crucial que las instituciones financieras adopten medidas proactivas para proteger a sus clientes y operaciones. Acá le compartimos cinco retos esenciales que enfrenta la banca en la prevención del fraude y la mejora de la experiencia: 

• 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. 

• 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 respondan a patrones conocidos, sino que también se identifiquen y adapten a nuevos esquemas de fraude. 

• Transparencia y explicabilidad de 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. 

• Integración y portabilidad de los modelos de aprendizaje: Los modelos de aprendizaje automático necesitan incorporarse de manera eficiente en las operaciones bancarias, ya sea en plataformas en la nube o en infraestructuras locales. La capacidad de trasladar estos modelos e integrarlos en los sistemas operativos es esencial para una prevención efectiva del fraude a gran escala. 

• Monitoreo y actualización continua: La prevención de fraude es un proceso dinámico. Es crucial monitorear y actualizar constantemente los sistemas para mantenerse al día con las variaciones en los patrones de fraude y datos disponibles. Un enfoque activo en el seguimiento garantiza que las predicciones y los modelos sigan siendo precisos y efectivos con el tiempo. 

La prevención del fraude y la mejora de la experiencia al 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.