Cómo la IA Está Ayudando a Contraatacar el Crimen Financiero

Si bien es cierto que los malos actores actualmente aprovechan la IA con pocas restricciones, los “buenos actores” en los servicios financieros poseen sus propias fortalezas únicas, particularmente cuando se trata de aprovechar la IA para la defensa contra el fraude y el crimen financiero.

Entendiendo Cómo los Estafadores Usan la IA

Los malos actores enfrentan una barrera de entrada muy baja para usar la IA. Son libres de usar la tecnología para cualquier nuevo esquema que puedan imaginar y no dudan en explotar los datos de otras personas. Los buenos actores, mientras tanto, deben navegar por una compleja red de regulaciones y consideraciones éticas. Si bien es esencial, conciliar la privacidad de los datos, la seguridad, el cumplimiento normativo y la necesidad de una IA justa e imparcial puede crear inadvertidamente obstáculos para el desarrollo responsable de modelos de IA por parte de las instituciones financieras.

Cómo la IA Puede Empoderar a las Instituciones Financieras

Pero los buenos actores no deberían desanimarse. Es posible cambiar el rumbo contra los delincuentes, tomando una página de su libro de jugadas. Específicamente, cuando se trata de colaboración e intercambio de inteligencia.

Los delincuentes comparten información fácilmente. Esto plantea la pregunta: ¿no deberían los buenos actores de los servicios financieros adoptar un enfoque colaborativo similar para combatir esta amenaza compartida?

Imagínese ser parte de la versión de servicios financieros de la unión de “Los Vengadores”. Cada superhéroe aporta su propio conjunto de habilidades especiales a la lucha contra la amenaza compartida. En los servicios financieros, tal esfuerzo en toda la industria une a instituciones financieras, proveedores de tecnología, reguladores, equipos de ciberseguridad, analistas de fraude y enriquecedores de terceros contra los estafadores. Los miembros de esta alineación de superhéroes pueden usar la IA para combinar diferentes perspectivas y analizar las últimas amenazas de fraude y crimen financiero.

Superando las Barreras para la Prevención de Fraude Impulsado por IA

Históricamente, las preocupaciones en torno al intercambio de datos han obstaculizado la colaboración. Si bien regulaciones como el Artículo 314B de la Ley Patriota de EE. UU. fomentan el intercambio de datos bajo sospecha de lavado de dinero, los incentivos para una amplia participación han sido limitados.

Sin embargo, la clave para una colaboración eficaz radica en compartir señales de riesgo anonimizadas, patrones de fraude y metadatos (conocimientos, no datos brutos de clientes), lo que puede reforzar significativamente la seguridad de todo el ecosistema de servicios financieros. Técnicas como el aprendizaje federado facilitan aún más esto al permitir que los modelos de fraude aprendan de múltiples fuentes de datos sin comprometer la privacidad o la seguridad.

Colaboración: La Clave para la Prevención de Fraude Impulsado por IA

Reunir a varios participantes en todo el ecosistema financiero es un paso crítico en la colaboración contra el fraude. La recopilación de múltiples conocimientos de muchas instituciones financieras y proveedores de tecnología diferentes permite a las organizaciones aprender patrones clave de delitos financieros mientras protegen los datos de los clientes. Al aplicar técnicas de aprendizaje federado en múltiples fuentes de datos, sus modelos de fraude pueden innovar y mejorar continuamente sin comprometer la privacidad o la seguridad de los datos.

Construyendo sobre esta base de inteligencia colaborativa, es crucial que los buenos actores también adopten la mentalidad de sus adversarios. Aquí es donde la IA adversarial y el aprendizaje automático se vuelven invaluables. Incluso si aún no ve un ataque de fraude, puede usar pruebas adversarias para simular un posible ataque o patrón de fraude. Su sistema de IA puede imitar patrones de fraude aprendidos de la inteligencia colaborativa y apuntar a las defensas de su sistema. Utilizando estos datos, puede ver dónde su sistema es más vulnerable.

Inspirándose en las prácticas de ciberseguridad, donde los ‘equipos rojos’ simulan ataques para probar las defensas de los ‘equipos azules’, las instituciones financieras pueden aprovechar la IA para pruebas adversarias. Al imitar patrones de fraude aprendidos de la inteligencia colaborativa, los sistemas de IA pueden sondear sus propias vulnerabilidades. Este enfoque, inspirado en las mejores prácticas de ciberseguridad, no solo fortalece las defensas individuales, sino que también fomenta el valioso intercambio de conocimientos y la colaboración entre los equipos de ciberseguridad y fraude dentro de las organizaciones financieras.

Hay poder en el trabajo en equipo colaborativo y vías para hacerlo para los buenos actores que utilizan la IA responsable. Los malos actores ya están trabajando juntos para cometer fraude. Los buenos actores pueden garantizar que el ecosistema de servicios financieros siga siendo confiable haciendo de los esfuerzos colaborativos una parte central de su estrategia de prevención de fraude basada en IA.

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