Mouse sobre fondo compuestos por muchos billetes
Vía Pixabay

Es posible que a diario realices por lo menos una transacción financiera, pero, alguna vez te has preguntado, ¿cómo hacen los bancos para resguardar la seguridad de esas operaciones?

Iniciamos sesión en nuestras cuentas en líneas y la IA del sitio web nos realiza una serie de preguntas, sobre todo cuando intentamos ejecutar una operación de importancia. Para algunos este proceso puede resultar tedioso. Sin embargo, las entidades bancarias lo hacen para brindarnos un mejor servicio y garantizar que nuestros intereses estén salvo.

Examinar estas operaciones es una actividad que una persona por sí sola no puede hacer, porque el flujo de datos es excesivamente grande. Motivo por el cual deben recurrir a sistemas automatizados que faciliten ese trabajo.

Al decir sistemas automatizados, no nos referimos a simples programas inteligentes, hablamos de algoritmos basados en el aprendizaje automático. Una rama de la inteligencia artificial que cobra valor en este sector.

ABN AMOR usa Machine Learning para analizar operaciones bancarias

Malou van den Berg y su equipo de ciencia de datos de la unidad de Innovación y Diseño de ABN AMOR -banco neerlandés-, han ideado un sistema que ayuda a percibir procesos desconocidos en transacciones financieras. “También estamos viendo patrones y cosas que no veíamos antes”, expresa el desarrollador.

Pero, ¿en qué se apoya el modelo desarrollado por el equipo de ABN AMOR? Basa su funcionamiento en el Machine Learnig, es decir, que a medida que el sistema analiza operaciones va estudiando el comportamiento de las mismas. Situación que le permite prever el comportamiento de los clientes y detectar fraudulencias en sus transacciones. Al respecto, Malou van den Berg expresa:

“Si nuestra IA marca una transacción como desviada del patrón normal de un cliente, averiguamos por qué. Con base en la información disponible, verificamos si la transacción se desvía del patrón normal de un cliente. Si la investigación no proporciona claridad sobre el pago, podemos hacer consultas con el cliente”.

¿Qué observas aquí? Que si una persona lleva meses, años, realizando operaciones por montos relativamente bajos, de la noche a la mañana no puede efectuar transacciones por fuertes de sumas de dinero. Esto es algo que la IA del modelo toma en cuenta y al percibirlo lo notifica inmediatamente, es decir, una alteración en el patrón de conducta.

Asimismo, la inteligencia artificial del modelo de aprendizaje automático se caracteriza por “evitar incluir variables problemáticas como el género, la raza y la etnia en sus modelos”. ¿Por qué?, para no caer en sesgos de racismos, como le pasó a Twitter y su herramienta de recorte. La idea es que mantener el equilibrio, y tratar a todos los clientes por igual.

Así pues, los bancos detectan actividades sospechosas dentro de sus plataformas, haciendo uso del algoritmos de aprendizaje automático.