Las transacciones digitales financieras crecen gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

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Los nuevos métodos de autentificación consiguen que las relaciones entre empresa y cliente sean más seguras y menos tediosas

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (aprendizaje automático o de máquina en español) son dos de los grandes avances que la tecnología ha convertido en imprescindibles en nuestro día a día. Las redes sociales, los asistentes de voz, dispositivos móviles, los mapas, todo se alimenta y se nutre de IA, haciéndonos la vida mucho más cómoda.

El sector bancario no está al margen de estas mejoras y se ha beneficiado de la Inteligencia Artificial y del Aprendizaje Automático para luchar contra la continua y cambiante amenaza que es el fraude y, al mismo tiempo, permite que la experiencia del usuario no se vea comprometida con transacciones bloqueadas o errores de identificación.

A continuación, vamos a analizar las diferentes maneras en que los bancos pueden aprovechar la IA y el Machine Learning en dos principales aspectos: análisis de datos y detección de amenazas y la verificación de la identidad digital.

Análisis de datos y detección de amenazas

La Inteligencia Artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los bancos analizar en tiempo real gran cantidad de información de diferentes canales por lo que pueden tomar decisiones críticas de seguridad de forma instantánea y prevenir el fraude sin comprometer la experiencia del cliente.

Para ello, se estudian factores como el dispositivo utilizado, el historial de transacciones o la ubicación del dispositivo, que construye una imagen detallada de cada transacción y permite analizar el riesgo en el contexto del usuario y de la organización. Si el sistema identifica algún movimiento ajeno a los registrados como frecuentes, como por ejemplo, un movimiento mayor de dinero,  pondrá un mecanismo de alerta extra basado en solicitar alguna identificación adicional, huella dactilar o nuevo pin,  para evitar el fraude.

Al mismo tiempo, la experiencia del usuario mejora porque al analizar un gran volumen de puntos de datos en las conexiones entre entidades y patrones de fraude, se reduce drásticamente los falsos rechazos a los clientes.

Por último, la IA permite a las entidades financieras reducir costes de mano de obra y de tiempo empleado por el personal a revisar las transacciones detectadas como de riesgo.

Verificación de la identidad digital

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning ayudan a los bancos a conseguir una mejor seguridad en la verificación de la identidad del usuario. Gracias a la identificación biométrica física (huellas dactilares, patrones faciales, venas de la nano, retina, voz…) o de comportamiento (las veces que el cliente accede a la cuenta, tipo de dispositivo, ubicación..) los bancos realizan comprobaciones de la cuenta en tiempo real y con mayor seguridad, sin poner en riesgo la experiencia del usuario.

Pese a las mejoras que proporciona la IA es evidente que los ciberdelincuentes siempre están en busca de nuevos resquicios para cometer delitos. Por ello, los bancos y las instituciones financieras deben estar atentos a los nuevos canales desde los que operan y ofrecen nuevos productos para que la seguridad esté incorporada desde el principio y no se añada como un proceso posterior. Además, el usuario tendrá que hacer un uso responsable de sus dispositivos de acceso, especialmente el móvil, para que no sufra ciberataques.