Protección de datos y detección del fraude: así mejora la IA la seguridad de los bancos y sus clientes

Las estafas cibernéticas llevan años experimentando un crecimiento exponencial, cada vez más sofisticadas desde que los ciberdelincuentes han empezado a aplicar la inteligencia artificial (IA). Una herramienta poderosa que sigue evolucionando y que empieza a ser clave en el sector financiero precisamente para contrarrestar el fraude, capaz la IA de detectar tendencias que un agente humano podría pasar por alto. 

La inteligencia artificial está transformando profundamente las entidades bancarias, y la ciberseguridad es uno de los ámbitos donde más está siendo aplicada, tanto para detectar fraudes como para prevenir el lavado de dinero. El Banco de España advierte de que “el despliegue de estas herramientas se antoja urgente como vía para combatir el fraude o las amenazas cibernéticas, toda vez que crece el número de delincuentes que, valiéndose de estas mismas técnicas, están consiguiendo ya réditos importantes”. 

La biometría del comportamiento

“La IA utiliza la biometría del comportamiento. Aprende tus patrones de comportamiento conceptuales (qué te interesa, quién eres, qué haces) pero también físicos (cómo coges el teléfono, a qué velocidad tecleas, qué secciones miras primero). Si alguien te roba las credenciales pero se comporta de forma totalmente diferente la IA lo detecta y puede llegar a bloquear la operación antes de que salga el dinero”, explica Marc Sansó, CEO de Elsebits y profesor en ESADE. 

Los sistemas de IA son capaces de consumir grandes cantidades de datos para reconocer patrones complejos. “Aunque no son necesariamente tan inteligentes como sus homólogos humanos, cuando operan dentro de sistemas estrictos y basados en reglas, una IA entrenada y centrada en tareas específicas puede igualar o superar a los agentes humanos a velocidades mucho más rápidas y escalas mucho mayores”, señala IBM en su guía de ciberseguridad, que destaca que la IA puede identificar las actividades anómalas con mayor precisión y puede monitorear grandes cantidades de transacciones mucho mayores de lo que los humanos podrían administrar y de manera más rápida.

'Machine learning'

Este tipo de IA funciona mediante algoritmos de machine learning (ML), es decir, aprende a reconocer patrones a partir de grandes cantidades de datos que se le proporcionan para entrenar. Una vez entrenados, apunta IBM, estos algoritmos no dejan de aprender y de adaptarse, aumentando su eficacia. 

"Los modelos de machine learning con IA entrenados a partir de datos históricos pueden utilizar el reconocimiento de patrones para detectar y bloquear automáticamente la ejecución de posibles transacciones fraudulentas y también pueden requerir que los agentes humanos completen pasos de autenticación adicionales para verificar una transacción sospechosa", explican desde IBM.

Así, esta tecnología puede ayudar a proteger a los clientes de varios tipos de fraude como las estafas de 'phishing', el fraude de pagos, el fraude con tarjetas de crédito u otros tipos de fraudes bancarios. Además, tanto los proveedores de prevención del fraude impulsado por IA como las prinicpales instituciones financieras apuestan por que la IA va a ser aún más valiosa para prevenir los intentos de fraude a medida que continúan los avances en la tecnología de IA.

Ciberseguridad, privacidad y ética

La dependencia de los datos por parte de la IA es uno de los desafíos que presenta esta transformación del sector bancario, que requiere de unos principios éticos y de gobernanza robustos. “Uno de los retos que presenta el uso de la inteligencia artificial en la banca es la estrategia en la gestión de datos de los clientes”, reconocen desde CaixaBank, que basa su estrategia en tres ejes: “la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la ética de los algoritmos”. 

“Apostamos por el entrenamiento bajo control. Cuando se entrenan modelos, aplicamos criterios de minimización de datos y cumplimos la normativa vigente de manera estricta. El objetivo es mejorar el servicio, anticipar necesidades y ofrecer soluciones más ágiles, sin comprometer la confidencialidad del cliente”, apuntan desde la entidad, que considera prioritaria la protección de datos de sus clientes.

Desde CaixaBank defienden que sus modelos de IA se desarrollan "siguiendo un ciclo de vida controlado y bajo un marco de gobernanza que garantiza el respeto a la privacidad y la dignidad de las personas", sin emplear datos de clientes para fines ajenos al servicio que reciben ni compartirlos con terceros.