El impacto de la Inteligencia Artificial en la detección de fraudes en el sector financiero peruano

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Título: El impacto de la Inteligencia Artificial en la detección de fraudes en el sector financiero peruano

Autor: José Giancarlo Alcala Marcos

La inteligencia artificial puede identificar patrones de fraude y/o actividad sospechosa en tiempo real, que podrían pasar desapercibidos en los métodos actuales utilizados en las entidades financieras peruanas para prevenir el fraude financiero. Aunque debemos tener claro que, así como se pueden identificar herramientas para la mejora en la prevención de fraude, los mismos ciberdelincuentes vienen elaborando delitos financieros cada vez más complejos para lo cual debemos estar preparados.

Tenemos claro que la inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos financieros y detectar patrones que podrían ser acciones fraudulentas para emitir las alertas o acciones correspondientes. Una herramienta o técnica de aplicación en inteligencia artificial sería "Machine Learning", que permitiría, entre otras cosas:

• Detección de acciones sospechosas: Podría analizar comportamiento histórico de transacciones, a fin de establecer un modelo que permita identificar acciones.

• Puntuación de riesgo de transacción: Se identifican transacciones de alto riesgo para que ingresen al modelo con una mayor revisión.

• Detección de fraude en tiempo real: Una vez el modelo es establecido, poner en marcha la detección de fraude a medida que ocurre y no depender de informes post-mortem.

Esta mejora en la seguridad y la gestión de riesgos con la inteligencia artificial podría complementarse con la tecnología "Blockchain", a fin de asegurar también la transparencia e inmutabilidad de las transacciones y de los mismos modelos establecidos:

• Inmutabilidad de transacciones: Todas las transacciones no se pueden modificar ni eliminar a lo largo de la cadena del blockchain, cualquier manipulación sería identificable.

• Transparencia y Seguridad: Las partes de la cadena blockchain complica a los ciberdelincuentes en formas de ocultamiento de acciones fraudulentas.

• Reduce intermediarios: La transacción es directa entre las partes, reduciendo la posibilidad de un fraude relacionado al hombre-en-medio.

En resumen, la inteligencia artificial podría revolucionar el sector financiero peruano mejorando la seguridad, detección de fraude y aprendizaje continuo, aprovechando el Machine Learning como técnica que permita potenciarlo. Sin embargo, todo lo descrito debería estar en el marco la normativa de Gestión de Riesgos de Modelo presentado en febrero de este año por la SBS, con la importancia de tener un marco de gobierno de modelos, que sean correctos y confiables, sin descuidar la ética, protección de datos y ciberseguridad como ejes principales de las implementaciones y sus encargados.

Referencias:

• SBS (2023). Reglamento de Gestión de Riesgos de Modelo: promoviendo las buenas prácticas. https://www.sbs.gob.pe/boletin/detalleb ... letin/1249

• Celestino S. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en el sector financiero. https://www.elperuano.pe/noticia/221819 ... financiero

• Forbes Staff ( 2023). Cómo la inteligencia artificial y el machine learning evitan fraudes financieros. https://www.forbes.com.mx/como-la-intel ... nancieros/

• Business Empresarial (2023). La Inteligencia Artificial frente al fraude financiero. https://www.businessempresarial.com.pe/ ... inanciero/

• Fraud Staff (2023). Artificial Intelligence - How it's used to detect financial fraud. https://www.fraud.com/post/artificial-intelligence