Mastercard ha anunciado su apuesta por la IA para ayudar a los bancos a predecir scams en tiempo real y evitar que el dinero salga de la cuenta de la víctima. El proyecto tendrá como colaboradores a nueve bancos del Reino Unido, incluyendo Lloyds Bank, Halifax, Bank of Scotland, NatWest, Monzo y TSB.
TSB por ejemplo, informó que el implementar un sistema de IA para prevernir scams llevaría a una reducción en las pérdidas de aproximadamente £100 millones al año en todo el Reino Unido. En respuesta a ello Mastercard ha lanzado su solución llamada “Consumer Fraud Risk”, impulsada por IA y que ya se encuentra actualmente en funcionamiento en el Reino Unido.
Implementando la IA para prevenir scams en el sector financiero
Al aprovechar las capacidades más recientes de IA, y mediante una red de pagos encriptada de cuenta a cuenta Mastercard pretende ayudar a los bancos a predecir y prevenir pagos fraudulentos de todo tipo. Para ello Mastercard utiliza grandes volúmenes de datos de pagos para identificar estafas en tiempo real. Es decir, antes de que los fondos abandonen la cuenta de la víctima.
Los delincuentes organizados suelen mover los fondos estafados a través de una serie de cuentas fantasmas para ocultar su rastro. Para combatir esto, Mastercard ha estado trabajando con bancos del Reino Unido durante los últimos cinco años. La tarea no ha sido simple, siendo necesario rastrear correctamente el flujo de los fondos a través de estas cuentas para cerrarlas.
Esta nueva inteligencia artificial combina conocimientos financieros con factores de análisis específicos. Entre los últimos están, los nombres de las cuentas, los valores de los pagos, el historial del pagador y el beneficiario. Así también se analizan los vínculos del beneficiario con cuentas asociadas a estafas. De esta forma la solución de IA de Mastercard busca proporcionar a los bancos la inteligencia necesaria para intervenir en tiempo real y detener un pago antes de que se produzcan pérdidas de fondos.
TSB es uno de los primeros bancos en adoptar la herramienta de Riesgo de Fraude al Consumidor de Mastercard y ya está obteniendo resultados positivos. En tan solo cuatro meses, el banco declara haber aumentado significativamente la detección de fraudes.
La IA se vuelve cada vez más necesaria para los bancos
Según los resultados de TSB, si todos los bancos lograran replicar su desempeño, se podrían prevenir estafas por un valor cercano a £100 millones en todo el Reino Unido. Otros bancos también adoptarán el Riesgo de Fraude al Consumidor a lo largo de 2023. Mientras tanto, Mastercard está evaluando la expansión de la solución a otros mercados internacionales.
Con el avance de la seguridad bancaria y de pagos, los estafadores han recurrido a tácticas de suplantación de identidad para convencer a personas y empresas de enviarles dinero creyendo que están realizando transacciones legítimas.
Estas estafas, conocidas como fraude de transferencia de pago autorizada o APP, representan actualmente el 40% de las pérdidas por fraude bancario en el Reino Unido. Se estima además que podrían costar 4.6 mil millones de dólares en Estados Unidos y el Reino Unido para 2026.
Ajay Bhalla, presidente de Ciberseguridad e Inteligencia de Mastercard, señala que los bancos han enfrentado grandes desafíos para detectar este tipo de estafas. En especial que los clientes pasan todas las verificaciones requeridas y realizan las transferencias por su cuenta. Es decir, sin que los delincuentes tengan que romper ninguna medida de seguridad.
La utilización de IA por parte de Mastercard no es algo nuevo, ya que ha sido una tecnología fundamental durante la última década. Sin embargo, ha habido un cambio en las reglas del juego para identificar patrones en el fraude. Actualmente Mastercard estima que su IA de ciberseguridad ha evitado más de 35 mil millones de dólares en pérdidas por fraude en los últimos tres años.
Paul Davis, Director de Prevención de Fraudes de TSB, destaca la dificultad de detectar pagos fraudulentos entre millones de transacciones diarias, comparándolo con encontrar una aguja en un pajar. Por eso, herramientas de prevención y monitoreo basadas en IA serán fundamentales.
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