¿Qué es Network Intelligence y cómo puede prevenir el fraude y los delitos financieros?

 

Los estafadores comparten sus últimas tácticas tan fácilmente como los influencers de redes sociales comparten tutoriales de maquillaje o consejos de cocina. Estas redes criminales son rápidas, adaptables y costosas, afectando a las víctimas estadounidenses con más de $16,6 mil millones solo en 2024. Para contraatacar, los bancos e instituciones financieras necesitan un enfoque más inteligente y conectado para la defensa contra el fraude. Esa es la promesa de la inteligencia de red. Se trata de analizar datos rápidamente para comprender las amenazas de fraude en todo el sistema.

Esta guía completa explora cómo la inteligencia de red, impulsada por la orquestación de datos, proporciona la visibilidad y las capacidades analíticas para combatir redes de fraude complejas y proteger los servicios financieros en múltiples instituciones.

Puntos clave

• La inteligencia de red utiliza tecnología inteligente como la IA para detectar patrones de fraude que a menudo pasan desapercibidos.
• Compartir datos para combatir el fraude suele ser difícil porque los datos están dispersos y mal organizados; también plantea preocupaciones críticas de privacidad y seguridad.
• Los problemas relacionados con los datos son un desafío clave para muchos bancos que usan IA, según una investigación de Feedzai: el 87% cita la gestión de datos como un problema clave.
• La inteligencia de red, especialmente con el aprendizaje federado, ayuda a mejorar cómo entrenamos la IA y la hace mejor para encontrar fraudes.
• Si los bancos utilizan la inteligencia de red de manera efectiva, pueden perder menos dinero por fraude, encontrar nuevas estafas de manera proactiva, crear una IA más justa y trabajar mejor con otros.

¿Cómo funciona Network Intelligence?

La Inteligencia de Red (NI) utiliza análisis avanzados como la IA y el aprendizaje automático para analizar patrones complejos en vastos conjuntos de datos globales. Este análisis empodera a la red para “ver” o comprender anomalías sutiles y esquemas de fraude sofisticados que los métodos tradicionales a menudo pasan por alto, y dar sentido a todos los datos que fluyen a través de ella.

Las instituciones financieras individuales tienen una vista de riesgo limitada basada en su exposición específica. Sin embargo, la visibilidad a nivel de red ofrece una perspectiva más amplia que supera los conocimientos limitados a las IF individuales.

Piénsalo como darle un cerebro a tu red: no solo mueve información del punto A al B. En cambio, recolecta, analiza e interpreta lo que sucede dentro de ese tráfico. Si NI es un cerebro para tu red, piensa en los datos como su alimento. En el mundo de hoy, hay una cantidad masiva de datos: la IA se nutre de datos y siempre tiene hambre de más.

En este mar de datos, la pregunta no es cómo lanzar una red amplia. Es ¿cómo atrapar el pez correcto? Ahí es donde entra la NI. La NI equipa una red con la capacidad de percibir, comprender y derivar significado de todo su flujo de datos.

¿Cómo mejora la inteligencia de red los modelos actuales de intercambio de datos?

Muchas instituciones financieras participan en el intercambio de datos o en modelos de datos de consorcio. Sin embargo, los enfoques estándar a menudo están aislados y fragmentados. Cada uno tiene su propio montón de información, y es difícil juntarlo todo. Los ejemplos incluyen:

• Banco y la justicia: Los bancos colaboran con las fuerzas del orden para investigar actividades sospechosas vinculadas a delitos. Esta asociación es crucial para construir casos, arrestar a criminales y desmantelar redes criminales.
• Banco a banco: Las instituciones financieras pueden compartir directamente información sobre actividades sospechosas con otros bancos caso por caso, siguiendo los protocolos legales y de seguridad establecidos.
• Consorcios de bancos y proveedores (ej: bases de datos compartidas): Los consorcios de proveedores agrupan datos bancarios anonimizados, ofreciendo una vista amplia de las amenazas. Los bancos miembros reciben información valiosa, mejorando su capacidad para detectar y prevenir ataques avanzados.
• Consorcios de la industria (ej: ABM en Mexico): Los consorcios de servicios financieros como ABM comparten inteligencia sobre amenazas, mejores prácticas y alertas de seguridad, y se coordinan con el gobierno y las respuestas a incidentes.

Estos mecanismos facilitan el intercambio de información entre varias entidades, mejorando su capacidad para detectar, prevenir e investigar actividades ilícitas.

¿Cuáles son los principales desafíos de datos al usar Network Intelligence?

Los datos son el combustible del que se alimenta la inteligencia de red. Pero aquí está el problema: muchos bancos y empresas luchan por acceder y usar los datos correctos de manera efectiva. Además, hay barreras para compartir datos debido a los formatos heterogéneos, la calidad, los desafíos de integración y las preocupaciones de privacidad. El informe de Feedzai de 2025 encontró que solo el 34% de los profesionales financieros usan datos de consorcio, lo cual es realmente importante para que la IA sea mejor en la búsqueda de fraudes.

Nuestra investigación muestra que los problemas de datos son el problema más significativo de la industria al usar IA para prevenir el fraude.

• El 87% de los encuestados dice que su mayor desafío con la IA es gestionar los datos con precisión a medida que aumentan las transacciones digitales.
• El 61% cita la privacidad de los datos como su principal preocupación.
• El 60% desearía que los reguladores entendieran que la calidad de los datos es clave para una IA efectiva.

La Inteligencia de Red es un activo clave en la lucha contra el fraude y los delitos financieros. Permite a los bancos adoptar el intercambio de inteligencia sin preocuparse por los problemas comunes de los datos.

¿Por qué es importante Network Intelligence?

La inteligencia de red ayuda a los bancos y empresas a contraatacar el fraude al permitirles compartir información de forma segura y detectar patrones que no podían ver antes.

Así es como cambia el juego para los bancos.

• Acceso al aprendizaje federado: El aprendizaje federado permite el entrenamiento colaborativo de modelos sin comprometer la privacidad de los datos ni centralizar la información sensible. Los bancos pueden aprovechar la inteligencia de red en sus modelos de IA sin compartir datos sensibles de clientes, mejorando colectivamente la precisión y confiabilidad de los modelos al expandirse a conjuntos de datos más diversos.
• Información procesable: Utiliza información procesable que apunta a la probabilidad de fraude y delito financiero. La NI puede identificar patrones y anomalías sospechosas que los sistemas tradicionales basados en reglas podrían pasar por alto al conectar diversos puntos de datos dentro de vastos conjuntos de datos. Este enfoque proactivo permite una detección e intervención más tempranas, minimizando las pérdidas potenciales y mejorando la seguridad.
• Resultados confirmados: El acceso a datos de fraude confirmados, combinado con la información de la red anonimizada, mejora significativamente las defensas contra el fraude de las instituciones financieras al permitirles identificar de manera proactiva patrones emergentes y técnicas de ataque en evolución.
• Mira más allá de tus propios datos: Es esencial mirar más allá de las conexiones de datos en tu organización. El acceso a una red de datos global y extensa que abarca diversos casos de uso permite un procesamiento de datos más completo. Esto, a su vez, permite obtener información más precisa que puede mejorar significativamente las estrategias de riesgo en toda la industria.

¿Cuáles son los beneficios clave de la inteligencia de red?

Al usar la inteligencia de red, mejorada por la IA y el aprendizaje federado, los algoritmos de IA pueden analizar vastos conjuntos de datos en tiempo real, identificando patrones sutiles y anomalías que de otro modo pasarían desapercibidos. Esta comprensión permite a tu organización reducir el fraude y descubrir fraudes y estafas complicadas que de otro modo serían difíciles de detectar.

Para los bancos e instituciones financieras, los beneficios clave de la inteligencia de red incluyen

Menos dinero perdido por fraude

Al identificar actividades y actores fraudulentos con mayor precisión y en tiempo real a través del análisis de puntos de datos interconectados, los bancos pueden prevenir de manera proactiva los intentos de fraude exitosos, minimizando así las pérdidas financieras.

Compartir información de forma segura

Emplea técnicas de preservación de la privacidad como la anonimización, la agregación y el aprendizaje federado para compartir información valiosa sobre las tendencias y amenazas de fraude emergentes sin exponer datos sensibles de los clientes.

Descubre esquemas de fraude complejos

La inteligencia de red se destaca en la detección de redes de fraude sofisticadas y esquemas de varias capas al revelar relaciones y patrones ocultos entre entidades aparentemente dispares que el análisis tradicional y aislado no detectaría.

Experiencia del cliente mejorada

Al integrar y orquestar estratégicamente los datos de silos dispares, la inteligencia de red aprovecha la orquestación de datos para crear una visión integral y unificada de las interacciones y transacciones de los clientes, lo que permite la detección de conexiones sutiles indicativas de fraude que se perderían en datos fragmentados.

Mayor eficiencia operativa

La automatización de la detección y priorización de actividades de alto riesgo a través de la inteligencia de red libera a los analistas de fraude para que se centren en investigaciones complejas en lugar de examinar numerosos falsos positivos, mejorando la productividad general del equipo.

Mejor cumplimiento de los requisitos regulatorios

Las características de la inteligencia de red ayudan a cumplir con los estrictos requisitos de KYC (Conoce a tu Cliente) y AML (Anti-lavado de dinero). Logran esto al ofrecer una comprensión holística de las conexiones de los clientes y los movimientos de transacciones, lo que permite la detección de comportamientos anómalos.

Toma de decisiones informada

La información obtenida puede guiar todo, desde mejoras en la experiencia del cliente hasta la gestión de riesgos y el cumplimiento.

Privacidad fortalecida

La descentralización de datos sensibles no es necesaria con el aprendizaje federado. En su lugar, los modelos se entrenan localmente, y solo se comparten las actualizaciones del modelo, lo que reduce sustancialmente las vulnerabilidades de privacidad.

Sesgo reducido

La incorporación de datos de diversas fuentes y demografías a través del aprendizaje federado puede reducir el sesgo en los modelos de detección de fraude, lo que da como resultado resultados más justos y equitativos. Esto, en última instancia, conduce a soluciones de prevención de fraude impulsadas por IA más confiables y éticas

Colaboración mejorada de la industria

Las entidades financieras pueden agrupar la inteligencia colectiva sin compartir directamente datos sensibles de los clientes al permitir el entrenamiento colaborativo de modelos en conjuntos de datos descentralizados. La naturaleza de aprendizaje continuo de los sistemas federados permite a las instituciones adaptarse más rápidamente a las tendencias de fraude en evolución, asegurando que sus defensas sigan siendo de vanguardia.

Los cambios en las regulaciones requieren una inteligencia de red mejorada

Los cambios regulatorios recientes en todo el mundo están poniendo un mayor énfasis en el manejo seguro de los datos y la colaboración entre las instituciones financieras. Estos cambios requieren capacidades mejoradas de inteligencia de red para garantizar el cumplimiento mientras se combate el fraude y los delitos financieros de manera efectiva.

• GDPR (General Data Protection Regulation): La iniciativa GDPR, en toda la UE, incluye reglas estrictas para el procesamiento y el intercambio de datos dentro de la UE, lo que requiere que las instituciones financieras implementen medidas de seguridad sólidas y obtengan el consentimiento explícito para el intercambio de datos. Esto requiere marcos seguros de intercambio de inteligencia que preserven la privacidad de los datos, al tiempo que permitan el intercambio de información crucial para la prevención del fraude.
• CCPA (California Consumer Privacy Act): Similar al GDPR, la CCPA otorga a los ciudadanos de California un mayor control sobre sus datos, limitando cómo las instituciones financieras pueden recopilar y compartir información. Para cumplir, las instituciones deben adoptar métodos seguros para compartir inteligencia, como la anonimización y la agregación, para detectar patrones de fraude sin violar los derechos de privacidad individuales.
• PSD3 (Payment Services Directive 3): La PSD3 tiene como objetivo modernizar los servicios de pago y mejorar la protección del consumidor en la UE, enfatizando la necesidad de un intercambio seguro de datos para combatir el fraude en los pagos. Fomenta la colaboración y el intercambio de inteligencia entre los proveedores de servicios de pago para identificar y mitigar las amenazas emergentes mientras se mantienen estándares de seguridad sólidos.
• Resolución Nº 6 de Brasil: El banco central de Brasil se centra en la ciberseguridad y la protección de datos. Requieren que los bancos tengan sistemas para compartir información sobre fraudes para que todos puedan trabajar juntos y puedan mejorar la seguridad de todo sistema financiero.
• Australia’s Scam Safe Accord: En Australia, los bancos, las compañías telefónicas y el gobierno se están uniendo para luchar contra las estafas. Saben que compartir información sobre cómo funcionan las estafas y quién está siendo atacado es clave para detenerlas.
• Cambios regulatorios de la CNVB en México: La CNBV exige a las instituciones financieras crear un “Plan de Gestión de Prevención de Fraude” que debe implementar controles internos más rigurosos y mejorar el intercambio de información para protegerse contra amenazas como el lavado de dinero, el robo de identidad y otros fraudes.

El poder de la red

Así como los estafadores forman redes para compartir tácticas como los influencers comparten tendencias, las instituciones financieras deben aprovechar el poder de sus redes para combatir el fraude. La inteligencia de red es la puerta de entrada para aprovechar esta ventaja crucial, lo que permite a las instituciones colaborar, analizar datos colectivamente y mantenerse a la vanguardia de las tendencias de fraude.

Recursos relacionados:

• Blog: Cómo la IA Está Ayudando a Contraatacar el Crimen Financiero
• eBook: Adelántese al fraude transaccional en la banca
• Hoja de Solution: Brinde a sus clientes la capacidad de detener las estafas con ScamAlert
• Solution: Una inteligencia artificial que va más allá de lo ordinario