El fraude se ha convertido, por decirlo suavemente, en un gran negocio.
Espacio de características Director de operaciones Tim Vanderham le dijo a PYMNTS Karen Webster En una entrevista, dijo que “cuando piensas en los miles y miles de millones de dólares que provienen de estafas a nivel mundial”, el dinero obtenido de ganancias ilícitas eclipsa los ingresos de algunas de las empresas más grandes del mundo.
La conversación se produjo en el contexto de un artículo de The Wall Street Journal que detallaba el ascenso de “guaridas de estafadores”, que funcionan esencialmente como centros de negocios con configuraciones sofisticadas, completos con departamentos separados para capacitar a los estafadores, “incorporar” a las víctimas involuntarias e indicadores clave de rendimiento utilizados para determinar si ciertas estafas tienen éxito o no.
En el camino, los estafadores están demostrando ser expertos en el uso de inteligencia artificial para desarrollar relaciones y confianza por parte de sus víctimas, aprovechándose de las emociones humanas y robando los ahorros de toda la vida y los fondos de jubilación de las personas, vaciando sus cuentas bancarias a una velocidad descarada, en particular a través de pagos automáticos autorizados.
Vanderham afirmó que sólo en Estados Unidos, los 2.700 millones de dólares en fraudes denunciados hace apenas unos años representan apenas una fracción de la cifra real, sobre todo porque a la gente le da vergüenza denunciar que ha sido víctima de estafas inescrupulosas. Mientras tanto, los sindicatos del crimen están utilizando los fondos robados para financiar otros delitos, como el tráfico de personas y el tráfico de drogas.
IA contra IA
Los bancos y proveedores de servicios encargados de luchar contra los estafadores se enfrentan a un desafío cuando se trata de usar la IA para, bueno, combatir la IA.
«No están sujetos a los mismos criterios cuando se trata de aprovechar la IA y el aprendizaje automático», dijo Vanderham.
Las instituciones financieras (IF) están sujetas a preocupaciones éticas y a un creciente conjunto de regulaciones que son Todavía se está trabajando en ello.
Pero los datos que cruzan el sistema de servicios financieros diariamente y un enfoque colaborativo para aprovecharlos y analizarlos pueden ayudar mucho a modelar cómo es el “comportamiento humano genuino”, creando perfiles a partir de las tendencias y transacciones de los individuos, dijo.
Los modelos de Featurespace utilizan análisis de comportamiento y colaboración para entender, por ejemplo, cómo el comportamiento transaccional de un consumidor individual en Londres podría diferir del de otro individuo que vive en Sudáfrica, o descubrir si una nueva transacción en Hong Kong podría ser una señal de alerta si proviene de alguien que nunca ha realizado una transacción allí antes, dijo Vanderham.
Los datos “ayudan a los bancos y a las instituciones financieras con esas señales de advertencia”, dijo Vanderham. Lo que a su vez fomenta educación y una verificación de la realidad para los usuarios finales para que puedan pasar por validaciones adicionales para garantizar que las transacciones estén justificadas y vayan donde deberían ir.
Featurespace ha estado invirtiendo en algoritmos avanzados para respaldar los esfuerzos de prevención del fraude. El año pasado lanzó TallierLTMEl primero del mundo modelo de transacciones a gran escalaque utiliza IA generativa para mejorar la detección de valores fraudulentos hasta en un 71%.
«Qué IA abierta “Lo que hicimos en torno al lenguaje y las palabras lo creamos para el entorno de pagos, modelando cómo se verán los comportamientos y las transacciones genuinas”, dijo Vanderham.
Será fundamental que los sectores público y privado trabajen juntos para ayudar a que las regulaciones y las tecnologías evolucionen.
«Tenemos que asegurarnos de que estamos utilizando algoritmos de datos avanzados y aprendizaje automático sobre estos datos para combatir el fraude y hacer todo lo posible para permitir que los consumidores realicen transacciones con mayor libertad», señaló Vanderham.
Como le dijo a Webster: “Estamos preparados para luchar contra estos estafadores, para eliminarlos y vencerlos en su propio juego”, con la IA y el aprendizaje automático como dos de las líneas de defensa (y ataque) más destacadas contra estos delincuentes.
