Cómo AI y el aprendizaje automático están configurando el monitoreo de las transacciones

Resumen breve: explore cómo el aprendizaje automático y el aprendizaje automático mejoran el monitoreo de las transacciones con detección en tiempo real, menos falsos positivos y cumplimiento de AML más inteligente.

El monitoreo de la transacción ya no es un ejercicio de registro pasivo en el mundo financiero digitalizado actual; Ahora es una protección dinámica y en tiempo real contra el fraude, el lavado de dinero y el incumplimiento regulatorio. Con el aumento del volumen y la velocidad de las transacciones, los sistemas tradicionales basados en reglas no están afrontando bien. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) no tienen meras actualizaciones, sino como fuerzas que transforman cómo las empresas identifican la actividad sospechosa, la seguridad de los datos del cliente y la confianza.

Este artículo discutirá las formas en que AI y ML están transformando el proceso de monitoreo de transacciones, sus principales ventajas y los casos de uso en el mundo real, así como cómo las empresas que adoptan dicha tecnología serán en el futuro.

La evolución del monitoreo de la transacción

En el pasado, el monitoreo de la transacción se realizó utilizando sistemas basados en reglas que informan un comportamiento predefinido, por ejemplo, grandes depósitos de efectivo o transacciones que se originan en países de alto riesgo. Aunque el enfoque fue útil de alguna manera, también implicó dos limitaciones significativas, a saber, los falsos positivos e inflexibilidad. Con la sofisticación de los delincuentes, los sistemas eran demasiado lentos para cambiar y esto creó lagunas en la detección de fraudes.

Estos problemas se están tratando mediante la introducción de IA y aprendizaje automático que introduce inteligencia, automatización y un sentido de contexto para el proceso.

Lo que AI y el aprendizaje automático tienen para ofrecer

La IA se describe como la imitación de la inteligencia humana en las máquinas, mientras que el aprendizaje automático, una rama de la IA, se define como datos de aprendizaje de sistemas para hacer mejores predicciones en el futuro. La aplicación de las tecnologías al monitoreo de transacciones proporciona capacidades que no se pueden lograr utilizando sistemas manuales o basados en reglas solo.

Los modelos de aprendizaje automático tienen la capacidad de revisar los datos históricos sobre las transacciones, encontrar patrones complicados y ajustarse a los comportamientos cambiantes en lugar de usar reglas establecidas solas. Esto permite al sistema identificar las anomalías que no serían visibles para los sistemas estáticos.

Como ejemplo, cuando un cliente ha estado haciendo pequeñas compras diariamente y de repente inicia una transferencia de cables transfronteriza de alto valor, un sistema basado en ML puede analizarlo en tiempo real en una posición del comportamiento pasado y la estratificación del riesgo del cliente. No solo pregunta si se trata de una gran transacción. Plantea una pregunta, afirmando, ¿es una gran transacción de este usuario?

Beneficios principales del monitoreo de transacciones basado en IA

1. Detección y respuesta en tiempo real

Los sistemas tradicionales tienden a trabajar en demora, informando a las autoridades de actividades sospechosas cuando ya ha sucedido. El proceso de monitoreo basado en IA permitiría responder a las transacciones en tiempo real y proporcionar alertas en tiempo real. Esto limita la pérdida de dinero y acorta el tiempo de respuesta en caso de fraude.

2. Minimización de falsos positivos

El alto volumen de falsos positivos (o alertas falsas sobre transacciones sospechosas) es uno de los mejores puntos débiles en el monitoreo de transacciones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorar con el tiempo, aprender los resultados de la investigación, disminuir en gran medida el número de alertas falsas y permitir que los equipos de cumplimiento se concentren en amenazas reales.

3. Aprendizaje adaptativo

Los modelos de IA adoptan nuevas amenazas. Los delincuentes también están cambiando sus estrategias, lo que significa que los sistemas de IA también están cambiando. Este proceso de aprendizaje constante garantiza que los métodos de detección sigan siendo tópicos y efectivos, en comparación con los que dependen de reglas fijas y deben actualizarse manualmente.

4. Comprensión contextual

Los sistemas de IA pueden evaluar no solo la transacción en sí, sino todas las circunstancias bajo las cuales tiene lugar el comportamiento del usuario, la geolocalización, el tipo de dispositivo e incluso el tiempo de transacción. El análisis multidimensional da como resultado una toma de decisiones más sabias.

5. Escalabilidad y eficiencia

Miles de transacciones pueden ser procesadas por sistemas de IA por segundo sin ninguna disminución en su rendimiento. Esto los califica para aplicar en negocios contemporáneos, particularmente en sistemas fintech, neobanks y megabanks que se ocupan de enormes datos.

Aplicación de IA en el mundo real en el monitoreo de transacciones

El sector financiero ya observa ganancias reales de sistemas de monitoreo impulsados por IA.

En el sector bancario, la IA se aplica al identificar las adquisiciones de cuentas examinando cualquier patrón de inicio de sesión y transacción al mismo tiempo. Como ejemplo, cuando un usuario inicia sesión en una máquina extraña en un territorio extraño e intenta hacer una gran transferencia, el sistema congelará automáticamente la transacción, a la espera de la verificación adicional.

Los intercambios de criptomonedas usan IA para examinar la tecnología blockchain a medida que ocurren y determinar tendencias que sugieren lavado o capas.

Las tiendas en línea están utilizando AI para detectar compras fraudulentas y mal uso de la cuenta, así como la identidad sintética. Estas plataformas disfrutan de la ventaja de un modelo de comportamiento que monitorea cómo una persona generalmente responde con el sitio antes y después de realizar transacciones.

Incluso las pequeñas empresas, con la ayuda de las plataformas basadas en SaaS, están obteniendo el acceso a las herramientas que funcionan con IA que pueden permitirles alcanzar los estándares de lavado de dinero, sin tener que emplear grandes departamentos de cumplimiento.

Problemas y preocupaciones morales

Aunque la IA mejorará la vigilancia, también presenta una nueva gama de problemas.

La prioridad está en la calidad de los datos de calidad: los modelos de aprendizaje automático son tan buenos como los datos con los que está capacitado. Los datos malos o sesgados pueden conducir a falsas alarmas o incluso efectos discriminatorios.

Otra amenaza es la dependencia excesiva de la automatización. Aunque la IA puede ayudar a los equipos de cumplimiento, no debe usarse para eliminar el control humano por completo. El modelo más efectivo suele ser el híbrido, lo que implica la precisión de la máquina y el juicio humano.

Otro problema es la transparencia. El llamado problema de la caja negra está asociado con los sistemas de IA, particularmente los basados en el aprendizaje profundo. Los reguladores se están volviendo más exigentes en términos de explicación, es decir, un razonamiento claro de por qué se marca una transacción. Esto está impulsando el uso de lo que se denomina modelos AI explicables (XAI) que pueden dar resultados interpretables a los auditores y reguladores.

Finalmente, las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA estén en línea con las leyes de privacidad, particularmente en los casos en que el sistema de IA se ocupa de la información financiera de los clientes.

¿Cuál es el futuro del monitoreo de transacciones?

Con la creciente cantidad de digitalización y descentralización de la esfera financiera, el papel de la IA en el monitoreo de las transacciones solo aumentará.

Los análisis predictivos ya están aquí, y estos son sistemas que no solo responden al fraude, sino que también son proactivos al tratar de prevenirlo antes de que ocurra. La IA también se combinará aún más con otras tecnologías como Blockchain y el análisis de comportamiento para dar más información.

La segunda tendencia que está emergiendo es la IA colaborativa, es decir, las instituciones comparten inteligencia de amenazas anónimas entre sí de manera segura. Esto hará que el enfoque del ecosistema proporcione un aprendizaje combinado, la detección de nuevos patrones de fraude que ocurra a un ritmo más rápido y una defensa general.

Conclusión

Ni la IA, ni el aprendizaje automático son meras palabras de moda, sino que cambian por completo la forma en que funciona el monitoreo de la transacción. Estas tecnologías, incluido el análisis en tiempo real y la inteligencia contextual, el aprendizaje adaptativo y la escalabilidad, están ayudando a las empresas a la transición con el tiempo a un enfoque proactivo de gestión de riesgos en lugar de cumplir con una reactiva de cumplimiento.