Cómo se utilizan machine learning y AI en banca y finanzas

Ciberseguridad y detección del fraude

A lo largo del día, los ciudadanos realizan millones de transacciones, como pagar facturas, ingresar dinero, retirar fondos, cobrar cheques, etc. Los bancos deben intensificar constantemente sus esfuerzos de ciberseguridad para asegurar estas operaciones y hacer frente a las acciones fraudulentas en tiempo real antes de que se cometa el delito. Los bancos utilizan la inteligencia artificial para mejorar los pagos digitales, detectar vulnerabilidades de software, identificar comportamientos sospechosos de los clientes y mitigar los riesgos de estafa. Potenciada por el ML, la IA ayuda a detectar y prevenir acciones ilegales como el phishing de correo electrónico, el fraude de tarjetas de crédito/móviles, los robos de identidad y las reclamaciones de seguros falsas. 

Por ejemplo, el banco danés Danske Bank actualizó su obsoleto software de detección de fraudes con modernos algoritmos de IA. Gracias a la capacidad de ML para comparar transacciones anteriores (información personal, datos, dirección IP, ubicación, etc.) e identificar casos sospechosos, la detección de fraudes aumentó en 50%, y los falsos positivos se redujeron en 60%. Dado que la banca es un objetivo codiciado por todos los hackers, la adopción generalizada de ML e IA puede ayudar a las organizaciones financieras a responder a las amenazas digitales y combatir los ciberataques antes de que afecten a los sistemas internos, los empleados o los clientes.