La inteligencia artificial ha cambiado el juego en muchos aspectos, trabajos, tareas y labores. Se ha convertido en un aspecto esencial del avance tecnológico y una herramienta indispensable para garantizar la efectividad. Por ello, no es de extrañar que la monitorización de transacciones mediante IA es cada vez más usada por las instituciones financieras. Sin embargo, es importante preguntarse por qué y para qué, y aquí te lo explicamos.
¿En qué consiste monitorear transacciones?
Antes de entrar en materia, debemos aclarar el concepto clave que servirá para entender todo el tema en cuestión, y este es la monitorización de transacción. En esencia, es supervisar las operaciones que realizan los usuarios, para ver si se encuentra algún patrón que pueda considerarse como “maligno” o sospechoso. Es decir, que sea potencialmente una actividad ilegal, como una estafa, lavado de dinero, fraude, entre otros.
La importancia de la monitorización de transacciones
- Prevenir pérdidas por medio de la detección y bloque de operaciones fraudulentas en etapas tempranas, evitando que tanto los clientes, como la misma entidad, pierda dinero.
- Proteger la reputación del banco o institución, que es esencial para que esta misma pueda seguir creciendo de diferentes maneras posibles. Además, si estas se ven involucradas en actividades de este estilo por descuidar el monitoreo, corren el riesgo de perder clientes.
- Para cumplir con las regulaciones que establecen las leyes locales y, en diferentes circunstancias, internacionales. Desde un punto de vista general, es común que los gobiernos pidan a los bancos observar constantemente las operaciones.
- Detectar amenazas de manera temprana. Y es que, muchas veces se usan estos medios para financiar atentados terroristas, y notar estos eventos por medio de los pagos realizados permite contenerlas a tiempo.
- También consigue mejorar la experiencia de los clientes de los bancos o las entidades de pago al brindarles un entorno seguro, en que pueden evitar molestias o inconvenientes con operaciones de fraude.
¿Cómo puede hacerse esta actividad con IA?
Ahora que entiende de qué trata la monitorización y por qué es importante, podemos abordar cómo la IA se hace cargo de esta actividad. Y esto es posible mediante algoritmos, por supuesto, pero estos consiguen aprender de la información y los eventos que les suministran.
Es decir, estos son capaces de educarse, por medio de diferentes fórmulas, a detectar ciertos patrones que pueden interpretarse como peligrosos. Además, se retroalimentan constantemente, por lo que se adaptan a nuevos modus operandi de las personas que efectúan estos fraudes. A continuación, profundizamos más al respecto.
¿Cómo lo hace?
- Mediante el aprendizaje supervisado. Y es que, estos algoritmos son “entrenados” para etiquetar los datos, permitiendo que puedan diferenciar entre una operación legítima, y una ilegítima.
- También está el aprendizaje no supervisado, que viene siendo otro tipo de monitorización de transacciones mediante IA. En este caso particular, los datos no necesitan ser etiquetados, pero sí se establecen patrones que el algoritmo puede detectar como una anomalía, ya que no se ajusta a lo que conoce.
- Otro mecanismo empleado es el aprendizaje por refuerzo, en el que la inteligencia artificial basa sus decisiones en función de su interacción con el entorno. Esto quiere decir que puede ajustar los parámetros de lo que considera como fraude en tiempo real.
¿Qué tipos de IA se emplean para la monitorización de operaciones?
En esencia, existen tres tipos de inteligencia artificial que se usan para la monitorización de transacciones mediante IA, estas son:
- Las redes neuronales: Se llaman así porque simulan el funcionamiento de un cerebro humano, por lo que puede entender y reconocer representaciones complejas de información. En este sentido, emplean patrones no lineales para identificar ciertas variables.
- El árbol de decisión: Son modelos que se basan en reglas muy simples, y emplean un esquema de clasificación que exploran en una constante matriz de decisiones. Son esenciales para identificar algunas de las características más importantes dentro de los fraudes.
- Máquinas de vectores: Estos patrones utilizan un lineamiento que les permite clasificar los datos en clases, indispensable cuando se trabaja con datos de alta dimensionalidad.
Modelos KYC y AML y su relación con la IA de monitorización
También es importante destacar la importancia que tienen los protocolos de verificación en el funcionamiento de la monitorización de transacciones mediante IA.
En primer lugar, ¿Qué es KYC? Sus siglas significan como “Know-your-costumer” que se traduce en “Conoce a tu cliente”. Denominado de esta manera porque solicita una serie de documentos e imágenes en tiempo real que permite verificar la autenticidad de la identidad del cliente.
Por otro lado, tenemos el AML o “Anti-Money Laundering” que es una serie de directrices con la que se puede identificar el lavado de dinero.
Es decir, ambos elementos son esenciales para el funcionamiento de la IA porque, a partir de estos, esta puede realizar una verificación más detallada. Además, cuenta con la información necesaria para identificar y, propiamente, bloquear a un usuario por actividad sospechosa.
Beneficios de la monitorización de transacciones mediante IA
Ya de por sí observar con detalle las operaciones ofrece sus beneficios. Pero, implementar la monitorización de transacciones mediante IA supone una escalada sustancia en cuanto a las ventajas que se pueden conseguir con esta práctica.
La detección eficaz de los fraudes
Si bien es cierto que la monitorización funcionaba bien antes de la IA, no podemos ignorar que seguían apareciendo casos de fraude, de lavado de dinero u otros que quedaban impunes. Esto se debe a un hecho simple: El error humano. Y es que, es inevitable que un control manual o semi automático no funcione al 100%. Habrá circunstancias en la que no se pueda cubrir todo el terreno, o se pasen algunos datos por alto.
Con la IA, es muy poco probable, sino imposible, que pasen desapercibidas actividades que puedan considerarse como fraude. En este sentido, existe una mejora exponencial en cuanto a la detección de estas actividades, además de que la respuesta es mucho más temprana y rápida.
Reducción sustancial de las pérdidas financieras
Como se ve mejorado el análisis de la información y es posible detectar casi el 100% de los casos de fraude, es menos probable que la institución o los clientes sean estafados y pierdan su dinero.
Aunque, también es importante mencionar que, gracias a un proceso casi inmediato de detección, también es posible recuperar los fondos perdidos bloqueándolos antes de que salgan de la entidad.
Experiencia de usuario mejorada
Aunque el objetivo de la IA en la monitorización es detectar anomalías, también puede emplear su potencial con otros fines. Por ejemplo, la personalización de servicios para los usuarios, considerando sus patrones de consumo, ingresos, y límites. A partir de estos datos, la IA puede ofrecer productos que consigan satisfacer a los clientes y generar mayor lealtad.
Normativas al pie de la letra
Los gobiernos son muy insistentes con el hecho de supervisar de manera constante la actividad financiera de los clientes. Si bien es cierto que, algunas regulaciones son menos estrictas que otras, existe un sentimiento global en cuanto a la protección del dinero del usuario. De hecho, es indispensable para estas instituciones brindar esa seguridad de que no tendrás que preocuparte siempre que sigas las recomendaciones de seguridad.
Que esto sea posible, y que a partir de la monitorización de transacciones mediante IA, se pueda reducir a 0 las actividades ilegales, es posible evitar las multas que supone dejar que estos acontecimientos sucedan. Y la verdad sí es posible, y existen muchos testimonios de la eficiencia de la inteligencia artificial en este aspecto.
Principales limitaciones de la monitorización de transacciones mediante IA
Aunque la monitorización de transacciones mediante IA ha revolucionado la forma en la que se supervisan las operaciones, y generado una mejora exponencial, sigue teniendo sus limitaciones o defectos.
Estos van de la mano con un factor que nunca desaparecerá y es el sesgo humano y los errores de pensamiento y lógica con la que se alimenta a esta máquina de aprendizaje. Generando así, una serie de desventajas que es preciso explorar:
- En esencia, la IA depende exclusivamente de la información que le proporcionan. Si estos datos no están completos, son errados o tienen algún tipo de sesgo, se generan resultados poco precisos.
- Dependiendo de cómo se construye una IA para el monitoreo de operaciones, se puede obtener información legible o, por el contrario, datos que son difíciles de leer y generar errores de depuración.
- Aunque son sistemas bien trabajados, no son perfectos, y aun así están sujetos a cometer fallos que comprometen el resultado, generando falsas alarmas.
- Así como la tecnología evoluciona, también lo hacen los tipos de fraudes, sus formas de operar y de engañar a las personas. Cuando estas reglas cambian, se requiere generar nuevos modelos que se adapten, y esto toma tiempo y dinero.
Por último, es importante mencionar otro aspecto que puede ser esencial en el manejo de la IA, y esta es la privacidad. Es posible que, al implementar la monitorización de transacciones mediante IA, no se considera la forma en la que se presenta la información personal.
La inteligencia artificial suele no discriminar en este aspecto, lo que puede comprometer la data personal y privada de los clientes. De esta manera, se hace primordial revisar que esta se maneje de forma segura y confidencial.
