● Las técnicas de fraude se diversifican y el aprendizaje automático y la Inteligencia
Artificial son un mecanismo de detección efectivo.
Bogotá, noviembre 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:
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.