Finvero ¿Te has preguntado cómo las empresas protegen los datos financieros y personales en el entorno digital? La respuesta está en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Lo que alguna vez fue una opción innovadora, ahora es una necesidad esencial para prevenir fraudes y asegurar la integridad de la información.
“Durante el primer trimestre del año 2018 el porcentaje de fraudes era de apenas el 1% del total de cuentas financieras; sin embargo, para el cuarto trimestre del 2022 esta cifra se incrementó a 4%, representando pérdidas por hasta 27 mil millones de pesos al año, de acuerdo con Círculo de Crédito, Sociedad de Información Crediticia (SIC)”.
El uso de técnicas de IA y machine learning ha permitido reducir significativamente los casos de fraude en instituciones financieras, con una disminución promedio del 40% en pérdidas por fraude en tarjetas de crédito, según un informe de la consultora PwC.
Estas herramientas se han vuelto esenciales en la lucha contra fraudes financieros, gracias al análisis de datos masivos en tiempo real y detección de patrones sospechosos con alta precisión, protegiendo así la información de los usuarios ante métodos fraudulentos cada vez más complejos.
Detectando fraudes: Señales a tomar en cuenta
Descubrir fraudes en tiempo real representa uno de los mayores desafíos para las instituciones financieras y pueden presentarse de diversas maneras, tales como:
1. Falsificación de datos en la solicitud de créditos.
2. Solicitudes de crédito desde ubicaciones no declaradas.
3. Múltiples consultas a diversas entidades financieras con datos diferentes (empleo, domicilio, teléfono, etc.).
4. Solicitudes de montos elevados de crédito a pesar de tener líneas disponibles.
¿Cómo la inteligencia artificial y machine learning pueden prevenir fraudes financieros?
Quizás te preguntas; qué es el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, ¿cómo ayudan a detectar fraudes financieros? Estas tecnologías avanzadas permiten a los sistemas informáticos aprender y tomar decisiones basadas en datos, identificando patrones y anomalías que pueden indicar actividades fraudulentas.
Machine learning se enfoca en desarrollar algoritmos que mejoran automáticamente con la experiencia; mientras que la inteligencia artificial busca simular la inteligencia humana para realizar tareas específicas de manera autónoma.
Para prevenir fraudes financieros, estos sistemas son esenciales, ya que aprenden de transacciones anteriores para identificar actividades sospechosas, como solicitudes de crédito fraudulentas o compras inusuales.
Como ya vimos, estas tecnologías no solo mejoran la capacidad para identificar fraudes en tiempo real, sino que también permiten a las instituciones financieras anticipar y mitigar futuros riesgos. Al adoptar estas herramientas, las organizaciones pueden fortalecer significativamente su seguridad, proteger sus activos y mantener la confianza de sus clientes en un entorno financiero en constante evolución.
finverAI: IA Generativa y machine learning para predecir riesgos crediticios
Ambas tecnologías desarrollan un conjunto de datos adicionales, que reflejan comportamientos financieros reales, la calidad de las evaluaciones, incluso cuando los datos disponibles son limitados o dispersos.
Lo que permite a las instituciones financieras predecir riesgos con mayor precisión, optimizando operaciones y reduciendo pérdidas.
Conoce los beneficios que permite a las instituciones financieras predecir riesgos con mayor precisión, optimizando operaciones y reduciendo pérdidas:
- Generación de datos en tiempo real: Crea datos sintéticos que reflejan de forma precisa la situación financiera.
- Mejorando muestras limitadas: Mejorar la calidad del modelo a través de conjuntos de datos de entrenamiento dispersos.
- Mejor toma de decisiones: Facilitar la toma de decisiones basadas en datos con información más completa y representativa.
- Ganar ventaja competitiva: Destaca tu institución financiera con modelos de riesgo más robustos y precisos.
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