Las pérdidas financieras directas por fraude alcanzan los USD 580.000 millones a nivel global. Se suman más de USD 400.000 millones en costos operativos anuales que bancos y aseguradoras destinan a investigaciones manuales y atención de clientes afectados, según estimaciones del sector.
Hoy, redes de bots y sistemas automatizados pueden orquestar engaños a una escala cada vez mayor. Eso aumenta el desafío para las instituciones financieras.
“La buena noticia es que los bancos y las grandes compañías están implementando soluciones innovadoras de IA para enfrentar este escenario”, explica Mario Barrera, director comercial de Nubatech y experto en tecnologías para la prevención del fraude.
“Dentro de ellas, comienza a tomar fuerza el uso de agentes de IA, un concepto que amplía las capacidades que hemos visto hasta ahora”, agregó.
Del reconocimiento de patrones a la respuesta en tiempo real
El salto está en que estos agentes pueden ser entrenados no solo para identificar patrones asociados al fraude y la ciberseguridad. También para reconocer señales vinculadas con el comportamiento humano y las técnicas de manipulación utilizadas por los estafadores.
Esto permite avanzar desde una detección posterior hacia una respuesta en tiempo real.
Frente a determinadas señales de riesgo, los sistemas pueden intervenir mientras la interacción está ocurriendo. Por ejemplo, mediante una alerta al teléfono o aplicación del banco o activando mecanismos destinados a impedir una transacción potencialmente maliciosa.
“El objetivo es romper el hechizo de la estafa en que se ve envuelto un cliente una vez que el ciberdelincuente hace contacto con él”, explica Barrera.
“Los agentes y modelos de IA pueden ayudar no solo a detectar que algo anda mal, sino también a comunicarlo eficazmente al usuario legítimo o a la institución financiera”, indicó.
Estas tecnologías pueden incorporar información proveniente de:
- Reportes de fraude.
- Bases de datos.
- Investigaciones sobre amenazas.
- Otras fuentes para actualizar continuamente los modelos.
También pueden utilizar agentes especializados para interactuar en determinados espacios digitales frecuentados por ciberdelincuentes. Recopilando información sobre nuevas modalidades de ataque y las formas de comunicación utilizadas por los estafadores.
Según Barrera, la promesa de esta nueva generación de herramientas no es reemplazar a los equipos de fraude y seguridad, es ampliar su capacidad de respuesta.
“Hablamos de agentes que trabajan 24/7, investigando alertas, interviniendo en tiempo real y aprendiendo de cada caso para anticipar el próximo ataque”, señala.
“Estas herramientas cambian el paradigma de la curva de aprendizaje de una persona en relación con el entrenamiento necesario para detectar o mitigar el fraude”, afirma.
Para las organizaciones financieras de la región, la oportunidad es doble:
- Reducir las pérdidas asociadas a fraudes basados en el engaño a las personas.
- Aliviar la carga operativa de equipos que hoy dedican una parte importante de su tiempo a la investigación manual.
Distintos análisis de la industria proyectan que la incorporación de agentes autónomos podría aumentar significativamente la productividad de los profesionales.
Al permitirles pasar de ejecutar tareas repetitivas a supervisar ecosistemas de agentes especializados.
“El desafío para los tomadores de decisión ya no es solo si deben adoptar estas tecnologías, sino qué tan rápido pueden integrarlas de manera segura y efectiva”, concluye Barrera. “La velocidad del fraude impulsado por IA no da tregua y la respuesta también debe ser inteligente, humana y automática”.