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Crecimiento de fintech eleva exigencias de prevención de fraude
Los modelos analíticos que operan en tiempo real permiten ajustar reglas y parámetros conforme evolucionan los patrones de fraude y las conductas delictivas, en lugar de depender exclusivamente de esquemas estáticos de control.
El crecimiento de las fintech está incrementando la presión sobre sus capacidades para prevenir fraudes, detectar operaciones relacionadas con lavado de dinero y administrar riesgos de crédito, al tiempo que mantienen la velocidad de crecimiento y operación que caracteriza a este tipo de entidades, de acuerdo con SAS, empresa especializada en analítica de datos e Inteligencia Artificial.
“Cuando aumentan los volúmenes transaccionales las plataformas desarrolladas internamente pueden enfrentar problemas de estabilidad, escalabilidad y trazabilidad”, dijo Iván Domínguez, líder de soluciones de riesgos financieros para Latinoamérica de SAS.
El directivo explicó que los modelos analíticos que operan en tiempo real permiten ajustar reglas y parámetros conforme evolucionan los patrones de fraude y las conductas delictivas, en lugar de depender exclusivamente de esquemas estáticos de control.
La firma señaló que las necesidades de gestión de riesgos difieren entre los distintos modelos de negocio del ecosistema financiero digital. Por un lado, las plataformas de pago y medios de pago enfrentan desafíos relacionados principalmente con la detección de transacciones sospechosas, la autenticación de usuarios y la prevención de fraude en tiempo real.
Por otro lado, los neobancos y otras entidades financieras en expansión deben atender una agenda más amplia que incluye, además de la prevención del fraude, la evaluación de solicitudes de crédito; la determinación de tasas de interés y la medición de los posibles efectos de cambios macroeconómicos sobre el desempeño de sus carteras.
De acuerdo con SAS los procesos donde las instituciones financieras todavía enfrentan oportunidades de automatización es la originación de crédito.
La empresa indicó que en diversas organizaciones la evaluación de solicitudes sigue dependiendo de la revisión manual de documentos como estados financieros, facturas, garantías y otros soportes utilizados para evaluar la capacidad de pago de una persona o empresa.
De acuerdo con la compañía, las herramientas de Inteligencia Artificial permiten contrastar información procedente de diversas fuentes.
En prevención de fraude y lavado de dinero, SAS afirmó que las entidades financieras requieren integrar múltiples fuentes de información para mejorar sus capacidades de detección.