Combatir el fraude no es sencillo y requiere de organización y metodologías de rápida solución. Hoy más que nunca la industria bancaria debe contar con una estrategia de integración de datos, teniendo una visión de 360° del cliente y su información para identificar de forma histórica sus movimientos.

Las plataformas integradas ofrecen desde la generación y creación de alertas, hasta flujos de trabajo que centralizan toda la información en un único lugar y actúan de manera automatizada. Por ende, si la banca detecta una transacción de alto riesgo, esta será estudiada e investigada por un analista que obtendrá la trazabilidad de los movimientos, evidenciando si son fraudulentos o no.

Lo cierto es que las detecciones de fraude no serían posibles sin tecnología predictiva. Es decir, la banca necesita del machine learning, análisis de textos o redes sociales. Este último se refiere al análisis de las conexiones entre individuos para identificar su comportamiento en ciertos grupos y activar alertas cuando hay movimientos sospechosos, evitando así el exceso de alertas y falsos positivos.

Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) son grandes aliadas para los bancos en la actualidad ya que automatizan procesos, realizan analítica de textos para identificar las valoraciones en sentimiento de los usuarios e incluso observar noticias u opiniones tanto de connotación positiva como negativa con el fin de que el analista no pierda tiempo en la investigación. Además, puede segmentar a los clientes según su comportamiento.

Mejorando la experiencia del cliente

La detección de fraudes se relaciona directamente con el cliente final ya que es el principal beneficiado de estas tecnologías, ayudándole a informar de manera ágil y efectiva cuando hay posibles riesgos.

La analítica ayuda a mejorar esta experiencia ya que se obtiene una detección mucho más rápida, incluso en 20 milisegundos un call center puede estar conectándose con el usuario para confirmar si está realizando una transacción o se trata de un fraude, si es la segunda opción, se rechaza inmediatamente la actividad gracias a la capacidad de la IA para medir en tiempo real una situación.

Esta tecnología agiliza la experiencia y disminuye la cantidad de fraudes que podría sufrir un usuario, lo que se traduce en una sensación de mayor confianza en su banco. De hecho, la detección permite entregar soluciones y aumentar la presencia de la banca en cualquier lugar y momento. Esto es clave para crecer sosteniblemente y mantener el negocio.

Es difícil pensar en el fraude sin la experiencia del cliente, sobre todo ahora que en Chile existe una Ley de Fraudes que exige a las entidades financieras responder en un plazo de 5 días hábiles para la cancelación de los cargos o restitución de los fondos en casos con montos menores a 35 UF, y si la cifra es superior, este plazo se extiende a 7 días hábiles.

Desafíos y proyecciones para los próximos meses

A medida que hay crisis económicas, el fraude se hace más sofisticado y hoy estamos atravesando por una, por lo tanto, hay que estar alertas ya que este riesgo aumentará en un par de años. Sin embargo, la industria bancaria puede estar al nivel y contrarrestar estos delitos.

Mientras más grandes sean los volúmenes de datos, mayor será la generación de alerta de anomalías y los modelos integrados en la priorización de alertas. Debemos ganar espacio en la automatización, es obligatorio para las instituciones hoy en día. En la medida que lo hagan, podrán pasar de utilizar un 80% de su tiempo en detecciones a tan solo un 20% y esto sin duda le agrega valor a sus procesos.

Es clave que la industria automatice sus procesos para obtener plataformas lo más transparentes posibles y tomarle el peso a la importancia de la analítica. El camino muestra cada vez más tecnologías sustentadas que otorgan un control de cada paso dentro de las compañías. Adaptarse al cambio y priorizar las necesidades será la única manera de evitar el exponencial crecimiento del fraude bancario.