Finvero ¿Alguna vez te has preguntado cómo las empresas protegen datos financieros y personales en el mundo digital? Déjanos contarte un secreto que ya no es tan secreto: emplear la inteligencia artificial y machine learning en la prevención de fraudes ha pasado de ser una alternativa a una acción imprescindible.
“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 y anomalías a tener 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:
- Falsificación de datos en la solicitud de créditos.
- Solicitudes de crédito desde ubicaciones no declaradas.
- Múltiples consultas a diversas entidades financieras con datos diferentes (empleo, domicilio, teléfono, etc.).
- Solicitudes de montos elevados de crédito a pesar de tener líneas disponibles.
¿Cómo la inteligencia artificial y machine learning pueden prevenir fraudes financieros?
Seguramente te preguntarás qué es machine learning e inteligencia artificial y por qué detectan fraudes financieros. Estas herramientas permiten a los sistemas informáticos aprender y tomar decisiones basadas en datos.
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 la prevención de fraudes financieros son indispensables, ya que estos sistemas aprenden de transacciones pasadas para reconocer actividades fraudulentas, como solicitudes de crédito falsas o compras inusuales.
finverAI: IA Generativa y machine learning para predecir riesgos crediticios
Descubre FinverAI: la solución definitiva que fusiona IA Generativa y machine learning para revolucionar las evaluaciones de riesgo crediticio; creando 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.
Beneficios de la tecnología de finverAI
Innovación en la predicción de riesgo: Nuestra solución integra la IA Generativa en las evaluaciones de riesgo crediticio.
- 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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