Combatiendo el crimen financiero con IBM Watson

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IBM organizó recientemente un conjunto de paneles virtuales sobre el tema de los delitos financieros, donde los panelistas discutieron las nuevas y emocionantes herramientas de inteligencia artificial que los bancos y otras instituciones financieras están utilizando para combatir el lavado de dinero, la evasión fiscal, el tráfico de drogas y personas, y una serie de otras actividades criminales.

 

Un tema emergente fue la convergencia de las prácticas Conozca a su cliente (KYC), que generalmente ocurren cuando se está abordando un nuevo cliente, y las prácticas contra el lavado de dinero (AML), que continúan durante todo el ciclo de vida del cliente. KYC generalmente proporciona una instantánea del riesgo de un cliente en un momento específico. Esos datos, en el pasado, generalmente se almacenaban por separado de su comportamiento como cliente.

 

Este enfoque fragmentado es vulnerable al fraude y evita que las instituciones mantengan un retrato preciso y dinámico de un cliente, lo que limita su capacidad de proporcionar el más alto nivel de servicio.

 

 

COVID-19 y su ola de estafas

 

Los datos están en el centro de esto y los bancos necesitan conocer a sus clientes. Necesitan conocer el comportamiento de sus clientes. Todo eso está respaldado por datos. La buena noticia para las startups de fintech y los neobancos es que, por lo general, ya han puesto a la vanguardia la recopilación y el análisis de datos.

 

IBM RegTech ofrece un enfoque innovador, que combina KYC y AML y los sobrecarga con herramientas de inteligencia artificial como procesamiento de lenguaje natural, automatización de procesos robóticos y aprendizaje automático. Esta poderosa combinación mejora la precisión de la predicción y reduce el costo de la gestión humana.

 

Si bien la industria financiera se ha movido gradualmente hacia la automatización durante años, la pandemia actual de COVID-19 y su ola de estafas asociada ha acelerado la necesidad de que los bancos intensifiquen sus capacidades de detección de delitos financieros.

 

 

 

 

La repentina oleada de dinero del estímulo del gobierno dará como resultado una explosión de actividades fraudulentas. Ella ha visto un aumento en los ataques de fraude de aplicaciones en el lado de los préstamos y en las aplicaciones de cuentas de mulas que se aprovechan de las personas desempleadas.

 

“Los estafadores prosperan en el caos y la confusión” citando trastornos como la actual migración masiva de la fuerza laboral. “Una vez que haya realizado su KYC, necesita segmentación dinámica y otras herramientas para observar la actividad continua del negocio. Esa será la clave para detectar parte del fraude que inunda el sistema”.

 

“Lo que estamos tratando de hacer como industria”, dice Austin Wells del equipo de Financial Crimes Insight de IBM, “es comprender el riesgo potencial que cada entidad y grupo de entidades representa para la institución financiera desde la primera vez que los vemos en la última vez que los vemos “.

 

 

 

Documentación y evidencia

 

Wells describe dos problemas que impidieron que este cambio hacia soluciones automatizadas apareciera hasta ahora. El primero fue un cuello de botella tecnológico. Encontrar, recopilar, normalizar y analizar datos para extraer su significado requiere mucha computación y una infraestructura de nube robusta, que solo recientemente ha sido posible.

 

El segundo fue la falta de confianza por parte de los operadores y reguladores en la capacidad de la IA para realizar evaluaciones y predicciones precisas. Pero a medida que la tecnología de IA ha mejorado con medidas para mitigar la deriva y el sesgo de los datos, y ahora se ha probado en el mercado, los reguladores y las instituciones financieras ahora están listos para abrazar el inevitable futuro automatizado.

 

El vicepresidente de IBM, Líder Global en Delitos Financieros, Clark Frogley, se hace eco de este sentimiento: “Atrás quedaron los días de la caja negra “, dice. “Necesita evidencia y documentación de respaldo. No puede simplemente decir ‘El modelo me dijo que eso era lo que teníamos que hacer”. La transparencia y la aplicabilidad son imprescindibles, y deben avanzar rápidamente con nuestra capacidad de ingerir grandes cantidades de datos.

 

 

 

 

Donna Dillenberger, miembro de IBM, agrega algunas tecnologías de IA más prometedoras a la lista. Ahora tenemos IA con capacidades anti-sesgo. Los últimos conjuntos de herramientas pueden usar técnicas de aprendizaje de IA para decidir los tipos más apropiados de modelos de IA para aplicar a un conjunto de datos en particular, en función de las necesidades del profesional.

 

Y la IA empresarial puede ayudarlo a proporcionar seguridad con Hyperprotect Containers que pueden proteger contra ataques a modelos y datos de IA. Los investigadores de IBM incluso están mirando tan lejos como la seguridad informática cuántica, con la tecnología de cifrado cuántico seguro.

 

Otra innovación es el uso de gráficos de datos de múltiples capas, que pueden usar redes neuronales con datos limitados. No todos los datos deben etiquetarse, y el gráfico aprende patrones sin supervisión humana. Se escala más grande y aprende más rápido que otros gráficos en el mercado.

 

“Para un gráfico de mil millones de nodos, podemos hacer análisis gráficos en 15 minutos. La plataforma gráfica más cercana por ahí lleva horas ”, dice ella.

 

Los gráficos de varias capas permiten a los profesionales encontrar patrones que habrían sido difíciles de determinar con los métodos tradicionales de análisis de datos. Como ejemplo, Dillenberger comparte un escenario hipotético en el que un banco usa inteligencia artificial para rastrear transacciones bancarias, lo compara con las noticias de COVID-19 y luego aplica una tercera capa que analiza los datos de la cadena de suministro. Los gráficos multicapa le permiten al profesional rastrear muchos tipos de puntos de datos a la vez y usar toda esa información para tomar una decisión más informada, todo mientras ayuda a reducir el nivel de analistas humanos necesarios para el proceso.

 

“Muchos de ellos defendieron sus funciones de AML y fraude como una función mucho más holística e integrada”, dice Conroy. “Frente a los silos que aún tienen muchas de las instituciones financieras tradicionales. Eso les proporciona una capacidad más integrada para cumplir tanto las obligaciones de KYC como la integración de aquellos con un enfoque muy estricto para la prevención del fraude de aplicaciones ” Pero las instituciones heredadas se están poniendo al día, no pueden darse el lujo de no hacerlo.

 

Vamos a estar en un entorno persistentemente bajo de tasas de interés por algún tiempo. Va a deprimir los ingresos netos por intereses. El control de costos será cada vez más importante para nuestros clientes en el futuro. Controlar esos costos de una manera que cumpla con las expectativas reguladoras en torno a la AML será la máxima prioridad para muchas instituciones, y la IA será clave para lograrlo.

 

 

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IBM WATSON – Sistemas Akúbica

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