IA y monitoreo en tiempo real: la clave para prevenir el fraude antes de que ocurra
Frente a un entorno donde el 46% de las organizaciones ha sufrido fraude digital, la prevención temprana es indispensable. Tecnologías como la automatización inteligente y la analítica avanzada marcan la diferencia en la defensa contra el cibercrimen.
En el entorno digital actual, las instituciones financieras se enfrentan a una creciente ola de amenazas de fraude cada vez más sofisticadas. Desde el robo de identidad hasta la toma de control de cuentas, los ciberdelincuentes utilizan técnicas avanzadas para romper la protección en los canales digitales más que todo en el sector bancario. Según el informe Global Economic Crime and Fraud Survey 2023 realizado por PWC el 46% de las organizaciones encuestadas sufrieron fraude digital o ciberataques en los últimos 24 meses y el 40% de estas organizaciones afectadas, perdieron más de un USD 1 millón.
Frente a este panorama, iuvity, compañía que impulsa la evolución digital de las instituciones financieras mediante soluciones tecnológicas seguras y flexibles, explica por qué el monitoreo transaccional en tiempo real impulsado por inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las estrategias más efectivas para detener el fraude antes de que cause daño.
“Para un Gerente de Riesgos o de Seguridad IT, la misión es clara: monitorear, detectar, prevenir y mitigar estos riesgos antes de que impacten a sus clientes y a los resultados de su organización. La clave está en anticiparse al riesgo. Las soluciones que integran IA permiten responder antes de que el daño ocurra, y no después de reportado. Lo que antes tomaba minutos o incluso horas, hoy sucede en menos de 250 milisegundos. Nuestro motor evalúa factores como geolocalización, tipo de dispositivo, red de conexión o biometría de uso para detectar y actuar frente a amenazas con precisión quirúrgica”, comenta Edgar Osuna, Chief Data Analytics Officer (CDAO) de iuvity.
Para que una solución de monitoreo realmente contribuya a mitigar riesgos de manera efectiva, debe contar con características avanzadas, como:
- Detección en tiempo real con modelos predictivos: la IA debe evaluar el comportamiento de cada usuario en milisegundos, detectando anomalías y generando alertas automáticas.
- Perfiles dinámicos de usuario: la capacidad de construir un historial y comportamiento típico por cliente permite distinguir entre acciones legítimas y actividades sospechosas.
- Toma de decisiones automatizada: asignar un puntaje de riesgo a cada evento transaccional permite definir respuestas como bloquear la operación, exigir autenticación adicional o escalar la revisión.
- Adaptabilidad a reglas de negocio: las soluciones deben ser configurables según las políticas de riesgo y los umbrales definidos por cada institución.
- Cobertura multicanal: deben analizar interacciones en distintos canales (web, móvil, call center, entre otros) de forma integrada.
- Visualización clara y priorización de alertas: los equipos de riesgo necesitan herramientas que enfaticen los casos críticos y reduzcan el ruido operativo.
“Con amenazas digitales que evolucionan a diario, ya no basta con reaccionar. Con nuestra solución “Profiler” logramos actuar proactivamente, respaldado por inteligencia de datos y automatización inteligente. Esto es indispensable en un contexto donde solo el 1 de cada 5 transacciones de comercio electrónico en Latinoamérica es rechazada por ser fraudulenta, el doble que en cualquier otra región del mundo, es fundamental contar con una solución capaz de anticiparse al riesgo”, concluye Edgar Osuna, Chief Data Analytics Officer (CDAO) de iuvity.
