Los software basados en este enfoque combinan los beneficios de la inteligencia artificial de datos con la IA basada en conocimiento para identificar el riesgo en la industria financiera.
Todas las semanas surgen nuevos y complejos métodos de lavado de dinero y delitos financieros, y los criminales continuamente buscan nuevas fórmulas para evadir la seguridad de la industria. Con el objetivo de superar el aumento de riesgos producto de esto, los equipos de expertos en fraude trabajan en soluciones que implementan la inteligencia artificia (IA).
Sin esas herramientas no sería posible inspeccionar todas las transacciones para identificar actividades criminales. No obstante, no todas las soluciones son igual de eficientes. El futuro de la prevención del fraude está en el uso de un monitoreo multicanal, combinado de manera inteligente con IA híbrida, es decir, la combinación óptima de datos, reglas sofisticadas y usuarios competentes.
El término de IA se ha convertido en una fuente de confusión y controversia, para el cual no existe un discurso único que dirija la discusión. La denominada IA general es el tipo más predominante de esta tecnología y llama la atención de los usuarios, su finalidad es crear un robot o androide que se parezca, hable y reaccione como un humano. Un ejemplo de esto son Siri y Alexa.
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Los programas de IA actuales ofrecen soluciones especializadas limitadas, que utilizan técnicas de aprendizaje de máquina y generan valor para las diferentes industrias en las que opera. Con ChatGPT y otros modelos de lenguaje entrenado han emergido tecnologías que parecen estar superando los límites humanos. Sin embargo, la prevención efectiva del fraude necesita más que solo aprendizaje de máquina, lo que en general se usa como sinónimo de IA.
Actualmente, los softwares especializados basados en IA híbrida (IAH) combinan los beneficios de la basada en datos con la basada en conocimiento, esto con el objetivo de identificar eficazmente el riesgo y fraude en la industria financiera. En este sentido, los modelos de aprendizaje de máquina han demostrado ser herramientas poderosas para combatir este crimen, sin embargo, estos requieren una gran cantidad de información y expertos detrás que puedan hacer uso de todo su potencial.
Por otro lado, un enfoque híbrido permite complementar los modelos de aprendizaje de máquina con conocimiento experto, logrando resultados inmediatos y más confiables.
En el caso de los sistemas actuales, estos mantienen perfiles dinámicos para diversas entidades lo cual les permite detectar transacciones “posiblemente fraudulentas” en tiempo real y por medio de reglas avanzadas. Asimismo, mediante las reglas basadas en lógica difusa, se logra crear reglas independientes para ayudar a prevenir el riesgo de un evento específico.
Es por tal razón, y al ser capaz de gestionar reglas independientes para diferentes datos dentro de la misma transacción, es posible crear huellas digitales de los clientes y así identificar patrones desconocidos. Al ser casos aislados, estos patrones pueden permanecer bajo el radar de un modelo basado completamente en aprendizaje de máquina.
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