El fraude con tarjetas de crédito está aumentando rápidamente, y es probable que tú o alguien que conozcas haya sentido su impacto. Se proyecta que las pérdidas globales por fraude alcanzarán los 35.67 mil millones de dólares en 2023, y solo en EE. UU., las pérdidas para los consumidores han aumentado a más de 10 mil millones de dólares este año, un aumento del 14% respecto al año pasado.
La IA está en el centro de este problema. Por un lado, mejora la detección de fraudes, identificando patrones de transacciones inusuales en tiempo real y atrapando actividades fraudulentas antes de que afecten tu cuenta. Pero también es una herramienta para los ciberdelincuentes. Los hackers ahora utilizan algoritmos avanzados de IA para automatizar y escalar ataques, haciendo que el fraude sea más sofisticado y difícil de detectar con la seguridad tradicional.
Hoy, mientras las tácticas de fraude se vuelven más complejas, el papel de la IA en el procesamiento de pagos con tarjeta de crédito es esencial para mantener tus transacciones seguras. Con los nuevos sistemas impulsados por IA, bancos y compañías de tarjetas de crédito pueden reducir las falsas alertas y detectar el fraude con precisión, ayudando a proteger tus cuentas y tu tranquilidad financiera.
La IA ha cambiado las reglas del juego en el procesamiento de pagos con tarjeta de crédito al añadir capas de seguridad que son tanto rápidas como adaptables. Entonces, ¿cómo funciona?
La detección de fraude con IA se basa en reconocimiento de patrones y detección de anomalías. Imagina que cada vez que haces una compra, la IA la analiza en comparación con tus patrones habituales de gasto. Con el tiempo, crea un perfil basado en dónde compras, cuánto gastas e incluso la hora del día en que normalmente realizas compras. Esta línea base ayuda a detectar actividades inusuales, como una transacción repentina de alto valor en el extranjero.
Cuando detecta algo fuera de lo común, el sistema lo marca al instante, muchas veces antes de que la transacción sea aprobada. De hecho, la IA puede escanear y analizar miles de puntos de datos en milisegundos, lo que la hace mucho más efectiva que los métodos tradicionales, que dependen de reglas fijas y revisiones manuales.
Desglosamos los principales tipos de IA usados en la detección de fraude y por qué son efectivos.
El aprendizaje automático es un componente central de la IA en la detección de fraude. Así es como ayuda:
El análisis predictivo estima el riesgo de fraude antes de que ocurra una transacción. A cada transacción se le asigna un puntaje de riesgo basado en datos pasados, como tu historial de gastos o la actividad habitual asociada con tu cuenta. Puntajes más altos indican una mayor probabilidad de fraude, por lo que si una transacción parece riesgosa, el sistema puede marcarla para revisión o bloquearla directamente.
Esta capacidad de predecir fraudes permite a los bancos tomar medidas preventivas, lo que significa que pueden proteger tu cuenta antes de que se produzca el daño, reduciendo problemas y pérdidas.
La detección de fraude impulsada por IA no es solo teórica, sino que está siendo utilizada actualmente por la mayoría de los procesadores de pagos.
Visa ha desarrollado el Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score, una herramienta de IA diseñada específicamente para combatir los ataques de enumeración. Estos ataques ocurren cuando los delincuentes usan scripts automatizados para adivinar detalles válidos de tarjetas, probando diferentes combinaciones hasta encontrar una que funcione. Esta táctica es muy perjudicial, causando grandes pérdidas financieras y problemas operativos tanto para bancos como para consumidores.
El puntaje VAAI de Visa combate esto mediante:
Mastercard utiliza soluciones antifraude impulsadas por IA que se centran en minimizar las cancelaciones de transacciones legítimas mientras mejoran la seguridad.
El impacto de la IA va más allá de solo prevenir fraudes. Así es como mejora la experiencia diaria para los usuarios de tarjetas de crédito:
Un beneficio importante de la IA en la detección de fraude es que no depende únicamente de tus datos personales. Combina datos individuales de transacciones con tendencias más amplias, por lo que aunque conoce tus hábitos, no necesita recopilar información personal excesiva. Este equilibrio entre privacidad y protección es una ventaja crucial de la tecnología IA en el procesamiento de pagos con tarjeta de crédito y transacciones financieras en comercio electrónico.
Si prefieres un enfoque más equilibrado entre privacidad y seguridad – PayTower, un proveedor líder de soluciones de pago, enfatiza la eficiencia, confiabilidad y seguridad en sus servicios. La empresa se enfoca en la ‘seguridad reforzada’ para proteger las transacciones financieras de amenazas externas y fraudes.
A medida que las técnicas de fraude se vuelven más avanzadas, se espera que la IA evolucione con la misma rapidez. Aquí hay algunas tendencias que podrían moldear el futuro de la prevención del fraude:
En un mundo donde el fraude se vuelve cada día más sofisticado, la IA ofrece un escudo vital para consumidores e instituciones financieras. Desde detectar patrones sospechosos hasta bloquear fraudes en tiempo real, los sistemas impulsados por IA proporcionan una defensa sólida sin comprometer la comodidad de usar tarjetas de crédito.
A medida que la tecnología de pagos avanza, también mejorarán las capacidades de la IA, asegurando que tus transacciones financieras permanezcan seguras. Para los consumidores, esto significa transacciones más fluidas, menos interrupciones y tranquilidad al saber que sus cuentas están protegidas por lo último en seguridad impulsada por IA.
Al mantenerse al día con estas innovaciones, los bancos y procesadores de pagos pueden proteger mejor tus finanzas, permitiéndote comprar y gastar con confianza.
