Pero el robo de identidad sintética no es el último paso en el camino del estafador. Es el primer paso que deben dar para cometer fraude en la apertura de cuentas. A partir de ahí, los estafadores pueden cometer una serie de otros delitos, desde estafas hasta el lavado de dinero. Esto es lo que los bancos y las instituciones financieras deben saber sobre el fraude de identidad sintética y el fraude en la apertura de cuentas, y cómo pueden protegerse.

¿Qué es el Fraude de Identidad Sintética?

En el fraude de identidad sintética, los estafadores construyen una nueva identidad para una persona falsa utilizando una combinación de información real y falsa. Armados con su identidad sintética, los estafadores pueden abrir nuevas cuentas bancarias y usar sus personajes falsos para cometer otros delitos.

El fraude de identidad sintética conlleva varios costos significativos para los bancos. Esta forma de robo de identidad cuesta a los bancos miles de millones de dólares cada año, según el Banco de la Reserva Federal de Boston. Pero el daño a menudo se extiende más allá de las pérdidas financieras. Los bancos también corren el riesgo de dañar la reputación y la confianza entre sus clientes si no pueden protegerlos del fraude de identidad sintética. Finalmente, los bancos también pueden enfrentar un mayor escrutinio regulatorio si permiten que el fraude de identidad sintética se ejecute sin control.

La identidad sintética no se limita solo a los clientes bancarios. Los estafadores también pueden usar las redes sociales para crear cuentas falsas de personas reales y usar esas cuentas para impulsar estafas. A veces, el estafador usa la identidad de una celebridad para engañar a las personas e incluso intentar estafas románticas. Por ejemplo, una mujer del Reino Unido fue engañada haciéndole creer que estaba saliendo con el cantante George Ezra después de que publicara en su club de fans en línea. Pero la cuenta era falsa y se basaba en varias otras cuentas falsas para intentar estafar a la mujer.

Cómo Cometen Fraude de Identidad Sintética los Estafadores

Entonces, ¿cómo cometen los estafadores el fraude de identidad sintética? El proceso ocurre en varias etapas.

1. Los Estafadores Obtienen Información Confidencial: Los delincuentes obtienen información personal de clientes legítimos a través de filtraciones de datos, ataques de apropiación de cuentas, phishing, ingeniería social o comprando información en la dark web. Esta información puede incluir nombres, direcciones, números de Seguro Social, fechas de nacimiento y más.
2. Los Estafadores Crean Documentación Física Falsa: Una vez que tienen la información personal real y falsa que necesitan, crean documentos de identificación física falsos (por ejemplo, licencias de conducir y pasaportes) para dar legitimidad a sus personajes falsos.
3. Abrir Nuevas Cuentas Bancarias: Los estafadores presentan documentos de identificación falsos a los bancos para abrir nuevas cuentas a nombre de sus identidades sintéticas. Harán pequeños depósitos y retiros para ayudar a construir el historial crediticio de la identidad sintética. Esto mejorará la calificación crediticia de la cuenta y permitirá a los estafadores acceder a una línea de crédito más grande.
4. Solicitar Préstamos/Tarjetas de Crédito: Cuando se abren cuentas bancarias, los estafadores se ponen a trabajar solicitando tarjetas de crédito o préstamos a nombre de la persona falsa.
5. Fraude por Extición: Cuando se aprueban préstamos y tarjetas de crédito, los estafadores agotan sus fondos y desaparecen, dejando a los bancos absorber el costo de las deudas pendientes.
6. Lavado de Dinero: Algunos estafadores utilizan sus cuentas recién abiertas para permitir el lavado de dinero. Los delincuentes pueden reclutar mulas de dinero para transferir fondos entre diferentes cuentas y ayudarlos a desaparecer.
7. Beneficio: Los estafadores finalmente se benefician de su identidad sintética utilizando sus fondos obtenidos ilegalmente para comprar bienes y servicios, invertir en activos o construir un estilo de vida lujoso para sí mismos.

Cómo Pueden Protegerse los Bancos del Fraude de Identidad Sintética

En la era digital, es más probable que los clientes abran cuentas de forma digital sin reunirse cara a cara con los empleados del banco. Esto hace que sea cada vez más importante que los bancos adopten medidas proactivas para protegerse del fraude de identidad sintética.

Un proceso de verificación sólido durante la apertura de la cuenta es vital para bloquear el fraude de identidad sintética y proteger a los clientes. Aquí hay algunos pasos prácticos que los bancos pueden tomar para fortalecer sus defensas.

Verifique minuciosamente la identidad de todos los solicitantes de cuenta

Las verificaciones básicas de identidad son insuficientes en la era de la banca digital. Los bancos necesitan actualizar su proceso de verificación de identidad con tecnología avanzada desde las primeras etapas de la relación con el cliente. Esto incluye el uso de datos biométricos como reconocimiento facial o identificación de huellas dactilares, e implementar la autenticación multifactor. Estas medidas pueden ayudar a los bancos a determinar si el cliente es realmente quien dice ser en cada etapa de su recorrido, especialmente al principio. También es importante saber si la institución financiera está tratando con una persona real.

Monitoree de cerca la actividad de la cuenta

Busque comportamientos inusuales en las cuentas de los clientes que puedan ser una señal de alerta de problemas más graves. Por ejemplo, ¿alguien accede a la cuenta desde diferentes ubicaciones? ¿O alguien está abriendo varias cuentas con el mismo nombre? Los bancos también deben monitorear cómo se usa la cuenta en sus primeros días. Si la cuenta solo recibe fondos de otras cuentas en lugar de depósitos regulares de un empleador, es una señal de que la cuenta puede estar bajo el control de un estafador.

Cree alertas para cambios sospechosos en el comportamiento

Los bancos también deben crear alertas para cambios sospechosos en los patrones típicos del titular de la cuenta. Si el nombre del titular de la cuenta cambia repentinamente o el volumen de transacciones cambia rápidamente, esto indica actividad sospechosa. La creación de alertas puede ayudar a los bancos a detectar rápidamente esta actividad y responder de manera adecuada.

Implemente modelos de aprendizaje automático (machine learning)

Encontrar transacciones sospechosas en medio de un tesoro de datos es una tarea imposible. Los bancos necesitan invertir en algoritmos de aprendizaje automático que puedan detectar patrones sospechosos que son muy difíciles de detectar a simple vista. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos para identificar anomalías indicativas de fraude de identidad sintética u otra actividad sospechosa.

Eduque a los empleados para que detecten señales de fraude de identidad sintética

Los bancos deben capacitar a su personal sobre cómo identificar y reportar actividades sospechosas. Esto incluye cómo detectar documentos físicos falsos o alterados. Capacite al personal para identificar comportamientos bancarios sospechosos y reportar fraudes cuando crean haber descubierto un patrón preocupante.

Comunique excesivamente los riesgos a los clientes

Los bancos también deben asegurarse de que sus clientes conozcan los riesgos de la identidad sintética y el fraude en la apertura de cuentas. A medida que los bancos aprenden nueva información sobre cómo los estafadores están cambiando sus tipologías, si los bancos se dan cuenta de que hay una red de fraude en su sistema o si un cajero automático específico se ha conectado a informes de fraude, deben alertar a sus clientes lo antes posible. Esto incluye colocar notificaciones en el sitio web del banco o enviar avisos a los clientes mediante mensajes de texto o correos electrónicos.

El fraude de identidad sintética permite a los delincuentes crear cuentas falsas. Pero el daño que causan es muy real tanto para los bancos como para los clientes. Tomar estas medidas ayudará a los bancos a garantizar que están tratando con clientes reales y ayudará a cimentar una base de confianza desde el momento en que se abren las cuentas. Mientras tanto, nunca creas que una relación con una celebridad que comienza en línea va a funcionar.

¿Qué es RiskOps?

Una plataforma RiskOps proporciona a los bancos un marco para gestionar de forma más eficaz los riesgos de delitos financieros. Esto asegura un enfoque estandarizado para la gestión de riesgos que facilita la evaluación de conceptos abstractos y difíciles de definir como “riesgo” y “oportunidad”. Tener la capacidad de medir y analizar la gestión de riesgos permite a los bancos pensar en la evaluación de riesgos como una ciencia en lugar de una forma de arte y, por lo tanto, tomar decisiones más seguras.

Como sugiere su nombre, RiskOps hace operativo el riesgo al poner a los clientes en el centro de las decisiones y tratarlos de manera justa. También permite que las instituciones financieras reaccionen rápidamente ante nuevas oportunidades, descubran comportamientos sospechosos, identifiquen a los delincuentes con mayor precisión y eviten más fraudes.

En otras palabras, RiskOps permite a las instituciones financieras abordar sin problemas los desafíos de identidad, datos en tiempo real y colaboración entre equipos y sistemas para brindar servicios mejores y más confiables a los clientes.

Los 3 pilares de RiskOps

Las plataformas de RiskOps están respaldadas por tres pilares principales:

Arquitectura Integral.

Los bancos confían en datos de múltiples fuentes, en múltiples formatos, dirigidos a múltiples sistemas para tomar decisiones informadas. Pero los bancos necesitan procesar estos datos que son muy dispares en velocidad y escala.

RiskOps funciona en tiempo real, proporcionando una ubicación única y centralizada para la ingesta e interpretación de datos.

Lo que esto significa para los bancos: la arquitectura integral de una plataforma RiskOps brinda a los bancos un eje centralizado para identificar amenazas de fraude emergentes, nuevas necesidades comerciales e información sobre las experiencias de los usuarios y el rendimiento operativo.

Los bancos pueden predecir dónde deberían estar sus prioridades en lugar de esperar para reaccionar a las últimas tendencias.

Inteligencia artificial centrada en el ser humano.

Un efecto secundario desafortunado de la tecnología es que es fácil pensar en los clientes como puntos de datos en lugar de personas. Si los clientes del banco no se califican en función de su comportamiento individual, pueden agruparse injustamente en cohortes y sufrir fricciones innecesarias.

Las plataformas de RiskOps emplean datos multidimensionales que permiten a los bancos poner a los clientes en el centro de la inteligencia artificial. Las plataformas crean perfiles de riesgo hiperprecisos basados ​​en comportamientos de clientes individuales, lo que permite a los bancos detectar cambios de comportamiento más fácilmente y prevenir delitos financieros.

Lo que esto significa para los bancos: tener vistas muy precisas de cómo se comportan y realizan transacciones los clientes permite una incorporación de clientes más fluida y puede reducir el riesgo de que un cliente se desconecte. Estos conocimientos también pueden reducir el desgaste de los clientes y reducir la amenaza del sesgo de la IA al tratar a un cliente como un individuo en lugar de como parte de una cohorte.

Conjunto de análisis colaborativo.

Es muy común que existan silos entre los equipos de prevención de fraude, antilavado de dinero (AML) y riesgo. Cada departamento se enfoca en su función respectiva, lo que genera brechas de comunicación. Las plataformas de RiskOps eliminan estos silos al proporcionar un lugar único para que todo el personal del banco acceda a los datos que necesitan y abren nuevas puertas para la comunicación y la colaboración en toda la organización.

Lo que esto significa para los bancos: permitir que los usuarios internos trabajen juntos de manera más eficiente permite a los equipos reducir las pérdidas por fraude, prevenir más delitos financieros y mejorar las experiencias de los clientes. También permite que los equipos de prevención de fraude y lavado de dinero trabajen de manera más inteligente, lo que resulta en una mayor satisfacción laboral y un cumplimiento más estricto de las prácticas contra el lavado de dinero.

5 consejos para implementar RiskOps

Ahora que está familiarizado con las plataformas RiskOps, su arquitectura y cómo cambia la gestión de riesgos, la siguiente pregunta es: ¿Cómo puede preparar a las instituciones financieras para que la adopten? Aquí hay cinco pasos que los bancos pueden tomar para comenzar su viaje de RiskOps.

1. Evalúe el apetito por el riesgo de autoservicio de su institución financiera

Históricamente, la gestión de riesgos ha requerido que los bancos implementen una variedad de soluciones puntuales para satisfacer cada necesidad comercial individual. RiskOps elimina las ineficiencias que surgen al depender de múltiples soluciones puntuales mediante la consolidación de datos y el suministro al equipo de un conjunto de herramientas de colaboración. El resultado es que los equipos se apropian más de la estructura de riesgo de la organización. La plataforma permite una mayor coordinación entre equipos y personal para ejercer más control sobre sus destinos. Establecer cuánto control se debe ejercer y por qué equipos por adelantado contribuirá en gran medida a que las plataformas de RiskOps funcionen de manera más efectiva.

2. Oportunidades de identidad previamente ignoradas por su banco

Enfocar el riesgo como una forma de arte puede tener un impacto serio en los resultados de un banco.

Estamos aquí para actuar como su socio mientras da este importante paso en la transformación digital de su banco. Estamos listos para poner nuestros años de experiencia a trabajar para usted, permitiendo que su banco luche contra el fraude de manera más efectiva y compita de manera efectiva en el espacio de la banca digital.

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¿Por qué las estafas son tan comunes ahora?

Las estafas se están volviendo muy comunes en la industria en este momento, y hay algunas razones clave para esto.

Si miramos hacia atrás en los últimos tres o cuatro años, las principales amenazas de fraude en la industria son el robo de cuentas (ATO) y el phishing, y ambos tipos pueden ocurrir a través de Whastapp, correo electrónico, malware, llamadas telefónicas.

Como resultado, los bancos respondieron a esto incorporando tecnología que les permitió detectar de manera efectiva el control de cuentas atípico y las transacciones que están lejos del estándar habitual.

Pero a medida que los bancos se han vuelto más exitosos con sus métodos de detección, los estafadores se han adaptado.
Los bancos deben ayudar a sus clientes antes, durante y después de verse afectados por estos tipos de fraudes.

Los estafadores buscan la parte más débil de la cadena, que ya no es el sistema de defensa contra el fraude del lado del banco. Ahora, es el cliente.

Entonces, los defraudadores han comenzado a apuntar a los clientes, que ahora son la parte más débil de la cadena, y están teniendo más éxito.

Las estafas han evolucionado.
Las estafas ya no se presentan en forma de premios de lotería falsos o príncipes extranjeros. Se han vuelto mucho más sofisticados al jugar con el miedo, desconocimiento, distracción o la oportunidad de recompensa para el cliente y, a menudo, reflejan eventos actuales.

Estos son eventos con impactos económicos globales.

¿Qué tipos de estafas existen?

“Estafa” es en gran medida un término genérico. Escuchará todo tipo de subcategorías, como estafas de suplantación de identidad, estafas románticas o estafas de criptomonedas. Hay una plétora de ellos por ahí. Las estafas que se hacen pasar por un banco, en particular, funcionan cuando el estafador se hace pasar por una persona en un puesto de confianza.

Llaman a la víctima y le dicen: “Oye, te llamo del banco. Hubo un problema con una de tus cuentas. Necesitamos asegurar esta cuenta”. Esto está jugando con la emoción de miedo de la víctima. A menudo, el estafador le dará un número para que el usuario llame para confirmar el problema en el banco, en este caso, el estafador retiene la línea del usuario.

Cuando el usuario llama al banco, otra persona ingresa confirmando que hay un problema con el banco Una vez que el defraudador haya convencido a la víctima de que es quien dice ser y que está en ese puesto de confianza, la víctima actuará siguiendo las instrucciones del defraudador.

Una vez que la víctima hace esto, el estafador cuelga el teléfono y mueve el dinero buscando el método más fácil para retirarlo.

¿La edad de la víctima afecta su susceptibilidad a las estafas?

Una idea errónea común es que los clientes mayores y más vulnerables tienen más probabilidades de ser víctimas de estafas. Esto simplemente no es cierto. El análisis de datos muestra tanto a las generaciones más jóvenes como a las más antiguas y a todos los que están en el medio que pueden sucumbir a las estafas.

Hay varias hipótesis de por qué esto es así. Pero fundamentalmente, los bancos deben estar preparados para comprometerse con clientes de todas las edades y antecedentes para defender con éxito sus activos.

Hay algunas cosas de las que somos conscientes cuando se trata de respuestas generacionales a las estafas.

Otra estafa muy famosa en la región es la estafa de Whatsapp falso. América Latina en su conjunto ha adoptado a Whatsapp como el comunicador instantáneo preferido por los usuarios. Los estafadores al saber esto, recopilan a través de las redes sociales o incluso mediante datos filtrados en la web oscura. En posesión de una fotografía de un usuario de whatsapp, el estafador se hace pasar por otra persona, a menudo con mensajes genéricos, diciendo que la persona ha cambiado de número, y le pide que elimine el contacto antiguo y registre el nuevo contacto en la agenda.Después de unos momentos, el estafador dice que tiene un problema debido al cambio de número y que no puede pagar una factura o hacer una transferencia.

El estafador pasa un número de cuenta para hacer un depósito, y listo, el dinero ha sido malversado.

Cuando el fraude es con personas más jóvenes, ellos tienden a sucumbir al fraude relacionado con la recompensa y la distracción.

En este caso, el estafador envía un mensaje de texto, o un correo electrónico diciendo que al registrarse en un enlace, el joven tendrá acceso a cupones de descuento, o le pide al usuario que recomiende amigos a la campaña, y que al indicar los amigos, ganará un brindis. Para ganar la recompensa, el usuario hace clic en un enlace que puede dar acceso a su teléfono celular, su correo electrónico, redes sociales o incluso su cuenta bancaria.

Vivimos en una cultura donde la gente quiere las cosas ahora y quiere ganar dinero rápido. Este suele ser uno de los atractivos de la criptografía. Las estafas con criptomonedas son realmente atractivas, pero a menudo parecen demasiado buenas para ser verdad.

¿Cómo pueden los bancos combatir las estafas?

Hay tres cosas que los bancos pueden hacer para detener las estafas. Adopte la tecnología adecuada. Esto es crítico. Hay una gran cantidad de tecnologías de fraude disponibles en el mercado. No todos son efectivos para detectar el fraude. Los bancos deben ser selectivos y elegir el camino correcto para tener éxito.

Usa los datos correctamente.

En algunos casos, un banco empleará tres o cuatro soluciones puntuales diferentes. Pero estas diferentes soluciones esencialmente se convierten en islas que no interactúan entre sí.

Lo que el banco realmente necesita hacer es tener un servicio central que les permita utilizar esos datos en un solo lugar y obtener el máximo valor de esos datos.

Otro consejo es educar a los clientes.

La educación y la concientización son absolutamente fundamentales para el éxito de cualquier campaña de detección de estafas.

Las estafas son tan comunes que la educación y la concientización deben tomar diferentes formas.

Etiquetar los datos de fraude es muy importante

El etiquetado es importante no solo para detener las estafas, sino también para detener el fraude en general.
Feedzai es una plataforma dirigida por inteligencia artificial, lo que significa que utiliza el aprendizaje automático para proteger mejor a sus clientes y sus activos.
Hay un viejo adagio dentro del aprendizaje automático que dice que si ingresa datos incorrectos, obtendrá malos resultados.
La clave para ingresar buenos datos y asegurarse de no caer en esa trampa es etiquetar sus datos de fraude.

Eso puede venir en una de dos maneras. Uno, una etiqueta de fraude binario para decir: “Esta transacción es un fraude o no lo es”.

¿Pero es eso suficiente?

No. Es importante aplicar una categoría de fraude a esta etiqueta.
Esos fraudes ocurren de maneras muy diferentes. Por lo tanto, es importante que los modelos y las reglas puedan diferenciarse a ese nivel para obtener mejores resultados.
El beneficio del etiquetado desde la perspectiva del banco es que la entrada de buenos datos equivale a mejores resultados de una herramienta como Feedzai.

Eso da como resultado mejores tasas de detección y menos falsos positivos, los cuales son KPI centrales de cualquier estrategia de fraude.

¿Cómo se mantiene Feedzai a la vanguardia de la tecnología?

Hay dos cosas aquí cuando se trata de que Feedzai se mantenga al tanto de las nuevas estafas.

En primer lugar, invertimos el 26 % de los ingresos de la empresa en I+D.

¿Que significa eso?

Esto significa que las ideas de vanguardia que estamos creando en los laboratorios pueden viajar a través del ecosistema de desarrollo de productos y terminar en manos de nuestros clientes. Esto permite a nuestros clientes utilizar constantemente los mejores recursos disponibles en el mercado para proteger mejor a sus propios clientes de las estafas y proteger sus presupuestos y resultados contra el fraude.

En segundo lugar, Feedzai tiene la suerte de trabajar con algunos de los bancos más grandes del mundo. Esto significa que obtenemos información fantástica sobre cómo se lleva a cabo el fraude. Esta información nos permite no solo realizar nuestra propia I+D desde nuestro propio laboratorio y nuestra propia investigación, sino también compartir esta inteligencia entre nuestra base de clientes.

Feedzai puede reaccionar ante nuevas formas de estafas y fraudes de forma rápida y alertar de manera proactiva a otros clientes de que esto es lo que estamos viendo en la industria y es muy probable que se presente en su camino.

Así es como funciona el fraude.

Debes prepararte y protegerte mejor ahora. Con nosotros, su institución pasa de un estado de fraude reactivo a un estado de fraude proactivo, que es absolutamente el lugar clave para estar cuando se trata de una detección sólida.

Si está buscando una solución contra el fraude que ofrezca una fuerte protección contra las estafas, nos encantaría ayudarlo.

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¿Qué es la observabilidad de la inteligencia artificial?

La observabilidad de la inteligencia artificial (también conocida como IA observable) es un mecanismo que proporciona continuamente información sobre cómo funciona un sistema de inteligencia artificial o un modelo de aprendizaje automático en la producción a lo largo del tiempo. Funciona mediante la recopilación de datos en un sistema de inteligencia artificial, incluidos los datos de entrada, las predicciones del modelo y las etiquetas de entrada (como las devoluciones de cargo) para crear un ciclo de retroalimentación para las partes interesadas relevantes. Por lo tanto, la observabilidad, que está en la teoría de control, es una medida de qué tan bien se pueden inferir los estados de un sistema a partir del conocimiento de sus salidas externas. La observabilidad y controlabilidad de un sistema son conceptos matemáticos duales.

Las partes interesadas confían en estos conocimientos para realizar una evaluación de 360 ​​grados de si un sistema de producción está actuando de manera coherente y se está desempeñando como se espera en una amplia gama de criterios. De lo contrario, las partes interesadas pueden colaborar de forma proactiva para introducir las mejoras o los ajustes necesarios. Por lo tanto, las habilidades de observación promueven la supervisión, la responsabilidad y la adaptabilidad humanas. Como dice el refrán, “no se puede gestionar lo que no se puede medir”.

La observabilidad de la inteligencia artificial es un habilitador clave de las iniciativas de inteligencia artificial responsable de las instituciones financieras, ya que proporciona una mayor transparencia y visibilidad sobre cómo el sistema impacta a los usuarios finales a lo largo del tiempo en entornos de producción dinámicos en lugar de configuraciones estáticas fuera de línea.

Por qué las instituciones financieras deberían preocuparse por el silencioso fracaso de la Inteligencia Artificial.

Los sistemas de inteligencia artificial predicen si las transacciones entrantes son fraudulentas o legítimas en función de las características de la transacción y una combinación de puntajes de modelo y reglas codificadas. Sin embargo, semanas después, al revisar los KPI o durante una verificación manual ad-hoc del sistema, el banco descubre que las pérdidas por fraude han aumentado debido a un aumento en el fraude no detectado. En otras palabras, una gran parte de las transacciones fraudulentas pasaron desapercibidas.

Tenga en cuenta que el sistema estuvo en pleno funcionamiento durante este período. La pregunta en cuestión está relacionada con la calidad de los resultados del sistema. En consecuencia, el banco descubre que su sistema ha fallado silenciosamente.

Hay varias razones por las que los resultados del sistema pueden diferir del comportamiento esperado. Quizás los datos hayan cambiado con el tiempo, repentina o gradualmente. O quizás los defraudadores han descubierto una nueva táctica que el sistema no ha podido detectar. Alternativamente, incluso si el comportamiento general del sistema cumple con las expectativas, pueden ocurrir problemas para segmentos o ubicaciones de clientes específicos y, por lo tanto, no se pueden observar en el nivel superior.

Cualquiera sea la razón, sin una visión continua del rendimiento del modelo de inteligencia artificial en producción, el banco sufre mayores pérdidas por fraude. Críticamente, el problema se vuelve evidente después de que el sistema produce resultados no deseados. En este punto, los equipos de ciencia de datos deben volver a la mesa de dibujo para averiguar por qué falló el sistema y solucionarlo, a menudo con datos insuficientes sobre lo que está sucediendo en vivo.

 4 etapas de un circuito de retroalimentación

El fracaso silencioso puede ser costoso porque las partes interesadas no lo saben hasta que es demasiado tarde. Esto puede afectar la calidad del servicio al cliente y resultar en pérdidas financieras, multas por cumplimiento y daños a la reputación. La observabilidad de la inteligencia artificial aborda esto mediante la introducción de ciclos de retroalimentación continua que transmiten información importante sobre la integridad y la calidad de los datos, el modelo y las decisiones de un sistema.

Vea cómo funcionan los bucles de retroalimentación.

Paso 1: Monitoreo

El primer paso es recopilar los datos necesarios para monitorear cómo se comporta un sistema de inteligencia artificial a lo largo del tiempo. La recopilación de datos debe cubrir una variedad de señales, incluidas las entradas del sistema (p. Ej., Datos brutos), salidas (p. Ej. Decisiones del sistema) y todos los pasos intermedios relevantes (p. Ej., Ingeniería de recursos, activadores de plantillas y reglas).

Paso 2: Metrificación

El siguiente paso es detectar cambios inesperados en el comportamiento del sistema. La observación de inteligencia artificial requiere métricas dedicadas que expresen cómo cambia el comportamiento del sistema durante semanas, meses o ventanas más largas una vez que el modelo está en producción. La combinación de métricas debe proporcionar una vista de 360 ​​° del sistema con un nivel apropiado de granularidad.

Paso 3: Alarmista

Una vez que se detectan desviaciones significativas, es fundamental alertar a las partes interesadas. Una implementación típica presenta de manera proactiva el alarmismo de modo que las desviaciones significativas (por ejemplo, cambios en los datos, patrones emergentes) desencadenan alarmas relevantes para los equipos.

Paso 4: Explicaciones

Finalmente, el circuito de retroalimentación debe producir explicaciones interpretables para métricas y alarmas. La usabilidad es un componente crucial de la supervisión humana y esencial para acelerar las acciones correctivas. Las técnicas de visualización adecuadas facilitan la comprensión y el tratamiento de los problemas en cuestión. Las partes interesadas pueden revisar continuamente los indicadores del sistema y determinar el mejor curso de acción.

¿Por qué es importante la observabilidad de la inteligencia artificial?

Estas son algunas de las principales razones por las que la observabilidad de la inteligencia artificial debería ser una consideración importante en los servicios financieros.

Detecte nuevos patrones de fraude más rápido

Desafortunadamente, la industria de servicios financieros atrae a actores hostiles que buscan eludir los sistemas de prevención de delitos financieros. Tan pronto como los sistemas de detección de fraude basados ​​en inteligencia artificial detectan un patrón de fraude, los estafadores comienzan a probar otros nuevos.

La observabilidad de la inteligencia artificial es un ajuste natural para un entorno tan dinámico porque identifica cambios en los datos y la respuesta del sistema. La monitorización continua de un sistema de inteligencia artificial es el primer paso hacia la adaptabilidad y garantizar un alto rendimiento a lo largo del tiempo.

Un ejemplo notable de patrones cambiantes ocurrió cuando actores legales e ilegales ajustaron su comportamiento debido a la pandemia de COVID-19. Sin una observabilidad adecuada de la inteligencia artificial, los sistemas de inteligencia artificial pueden ser opacos, lo que dificulta la comprensión del impacto de estos cambios.

Atrapar más errores

Los sistemas de inteligencia artificial suelen interactuar con muchos otros sistemas. Por lo tanto, los cambios de interfaz, los casos extremos imprevistos y otros problemas son comunes. Aunque estos problemas no restan valor a las capacidades predictivas del sistema, pueden afectar su calidad. Si estos errores afectan el sistema de inteligencia artificial, es posible detectar rápidamente el problema y alertar a las partes interesadas.

Cerrar la brecha de la etiqueta de fraude

Es común medir el rendimiento de un modelo comparando sus predicciones con los resultados finales, conocidos como etiquetas. El problema con este enfoque es que las etiquetas de fraude no son claras de inmediato. Por ejemplo, las instituciones financieras no se dan cuenta de que algunas transacciones son fraudulentas hasta que un cliente lo informa a su banco. Los bancos eventualmente realizarán una revisión y etiquetarán retroactivamente estas transacciones como fraude.

Esto significa que la evaluación del rendimiento del modelo debe considerar transacciones legítimas conocidas, transacciones fraudulentas conocidas y transacciones para las que se desconoce la etiqueta. La observabilidad de la inteligencia artificial para las instituciones requiere técnicas de monitoreo continuo que puedan cerrar la brecha de etiquetas.

Cumplir con las expectativas de la inteligencia artificial responsable

Los bancos y las instituciones financieras que implementan inteligencia artificial también deben comprometerse a garantizar que sigan los principios de inteligencia artificial responsable.

Los prejuicios humanos y los problemas sociales sistémicos pueden infiltrarse en los sistemas de inteligencia artificial incluso sin querer. El resultado puede ser decisiones financieras injustas que afectan de manera desproporcionada a ciertos grupos de personas en función de su raza, género, edad o nivel socioeconómico.

La observación de inteligencia artificial permite a las instituciones financieras comprender cómo sus sistemas tratan a las personas a lo largo del tiempo. Las partes interesadas pueden responder rápidamente a los patrones de sesgo de la Inteligencia artificial antes de que se conviertan en problemas mucho mayores. Esto es esencial para abordar los problemas de inteligencia artificial responsable una vez que se implementa un modelo.

Los desarrollos inesperados, como la degradación del modelo, los patrones de fraude emergentes o los cambios en los datos, pueden degradar el rendimiento de un sistema de inteligencia artificial. La observabilidad de la inteligencia artificial brinda a las partes interesadas visibilidad sobre si los sistemas de inteligencia artificial se están comportando como se espera o deben ajustarse, lo que permite un mantenimiento proactivo.

Al implementar principios de inteligencia artificial responsable, las instituciones financieras pueden asegurarse de que su inteligencia artificial esté alineada con sus valores éticos. Pero, ¿cuáles son los riesgos y beneficios involucrados? Siga nuestro contenido y aprenda más sobre el tema.