El sector financiero es uno de los más exigentes a todos los niveles. Supeditado a regulaciones mundiales, europeas y locales, tiene que cumplir los requisitos normativos y de soberanía digital manteniendo la seguridad y la privacidad de sus clientes. Además de esto, si algo define a este sector, es el entorno cada vez más competitivo que exige que, para sobrevivir, las entidades financieras sean cada vez más digitales para adaptarse a las necesidades y requerimientos del cliente actual.

Según la última edición del IBM X-Force Intelligence Index, que recoge las tendencias y patrones de ciberataques a nivel mundial, el sector de las finanzas fue, junto con seguros, el segundo más atacado, con el 24% de los casos, y es el que ha sufrido mayores ciberataques en los últimos años.

A su vez, según el estudio Cost of Data Breach, el coste medio de una vulneración de datos en este sector ha ascendido a 5,9 millones de dólares en 2023, lo que indica que parece inevitable y absolutamente necesario que las entidades financieras cuenten con soluciones y servicios tecnológicos que respondan a las demandas de los clientes bajo un paraguas de innovación sin fricciones, con los más altos estándares de seguridad y adecuándose a un marco regulatorio cambiante.

En la actualidad, las instituciones financieras de todo el mundo luchan contra el impacto de las actividades fraudulentas en sus ingresos y en sus interacciones con los consumidores. El fraude con tarjetas de crédito es el tipo de fraude más común y, sin embargo, la ejecución de modelos de aprendizaje profundo a gran escala en tiempo real no es posible debido al impacto negativo que tiene en el rendimiento y la latencia la verificación sincrónica de cada transacción. Esto se traduce en que los modelos de detección de fraude solo se ejecutan en menos del 10% de las transacciones de gran volumen, lo que supone una cantidad significativa que no se detecta.

Según un estudio de Celent, la mayor empresa de investigación y asesoramiento centrada en la tecnología para las instituciones financieras de todo el mundo, se calcula que una institución financiera media pierde entre 18 y 105 millones de dólares al año debido al fraude. Además de estas pérdidas, muchas transacciones legales pueden ser rechazadas al ser identificadas erróneamente como transacciones potencialmente fraudulentas lo que puede repercutir negativamente en la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

A la hora de establecer una estrategia de seguridad holística hay siempre muchos factores a tener en cuenta. Aquí, la IA puede jugar un papel fundamental en el sector financiero para asegurar la seguridad y la velocidad de las transacciones, así como para lograr esa satisfacción por parte de los usuarios de banca, tan imprescindible en un entorno tan competitivo. La IA cuenta con capacidad para identificar patrones, analizar vastos volúmenes de datos y, en consecuencia, tomar decisiones al momento.

Esta tecnología consigue evitar fraudes financieros a través, por ejemplo, de la automatización de tareas de cumplimiento normativo a la hora de solicitar un préstamo o una hipoteca. También revisa documentos, genera informes o identifica transacciones sospechosas de fraude acelerando procesos y disminuyendo posibles errores manuales.

Otra de sus aplicaciones frente al fraude financiero es a través de los patrones de identificación de usuarios que minimizan los intentos de acceso ilegales a las cuentas bancarias de los usuarios. Por último, la IA, siempre y cuando tenga disponibilidad y calidad de los datos, podrá incluso bloquear o requerir una autenticación adicional si detecta una transacción sospechosa, lo que añade una capa más de seguridad para el cliente.

Esta tecnología ha demostrado no solo ser eficaz en las estrategias de seguridad, sino que, repercuten directamente en un ahorro de costes al utilizarla. Según el mismo informe Cost of Data Breach, aquellas empresas que utilizan la IA y la automatización en seguridad consiguieron un ahorro medio de 1,76 millones de dólares en 2022 respecto a aquellas empresas que no las implementan.

La IA y la automatización no solo están presente en el software empresarial sino que también puede jugar un papel clave dentro de las infraestructuras TI físicas, donde hoy en día podemos verla integrada en chips que forman parte del mainframe empresarial y que dota a las compañías de capacidades que ayudan a detectar el fraude en tiempo real.

Por consiguiente, una estrategia de seguridad que combine las capacidades del hardware con soluciones de software, puede ser la fórmula del éxito para una detección temprana y una respuesta rápida ante un escenario de amenazas volátil y cambiante.