Cruzar variables para encontrar comportamientos de consumo que salen del estándar de un determinado cliente. Esta es la principal elemento de la Inteligencia Artificial (IA) en el combate a fraudes financieros, un aspecto de aplicación de esta tecnología que cada vez gana más territorio entre empresas públicas y privadas.
Imagina a una persona que vive en Brasil y que el 60% de sus compras son por internet vía Smartphone, después de las 20:00 horas, y que acostumbra a tener un ticket en promedio de mil Reales, la mayoría de las veces dividido en 4 pagos. Este es un perfil de consumo. He aquí, que este mismo cliente aparece en el sistema de compra, en algún otro país de Sudamérica, realizando una transacción por Smartphone a mitad de la tarde, pero pagando al momento por un producto que valía seis veces más de lo que el promedio estándar de este cliente.
Posiblemente la venta no se realice por que será bloqueada tanto por la operadora de la tarjeta de crédito, como por la tienda donde el producto se está adquiriendo. Es así que la Inteligencia Artificial se coloca como herramienta auxiliar en el combate a fraudes financieros, sumando esfuerzos en la protección, tanto del dueño de la tarjeta de crédito, como del vendedor al por menor.
Los bancos se apoyan con gran intensidad de la IA, especialmente para monitorear comportamientos anormales, como por ejemplo el mencionado arriba. Por el sistema de la institución, es posible saber la IP del cliente, los dispositivos con los cuales se conecta, los horarios más comunes en que acostumbra realizar pagos y transacciones en sus cuentas de ahorro, así como las funciones de sus aplicaciones que más utiliza.
Si hubiese un cambio muy brusco en este estado, una alerta se activa y el cliente comienza a ser monitoreado con mayor intensidad, ya que el sistema está programado para detener alguna acción que pueda perjudicar al cliente.
Además de los fraudes financieros, la IA también contribuye en el combate a los fraudes corporativos. Es lo que sucede, por ejemplo con el Ministerio de Transparencia, que utiliza esta tecnología para identificar servidores públicos y abastecedores corruptos.
En caso de los servidores, los investigadores ofrecen a las máquinas datos de empleados ya expulsados por corrupción, junto con informaciones de otros colaboradores todavía activos para que, con base en su estándar de comportamiento, estas intenten identificar a los mal intencionados.
La IA identificó 90% de los ex servidores y a partir de ajustes, es posible aumentar ese índice, monitoreando constantemente patrones de comportamiento para anticipar posibles casos de fraudes. La máquina crea una fórmula con tabuladores diferentes para cada característica que aumentan o disminuyen la probabilidad de que una persona sea expulsada de la administración pública y que calcula el riesgo de corrupción individualmente.
En el caso de los abastecedores, la programación sigue la misma premisa: ofrece a la máquina datos históricos de empresas que fueron castigadas y de contratos que fueron cancelados por los órganos públicos por algún motivo y crean una regla de desvío de conducta para aumentar la vigilancia sobre los que participan en contratos con el gobierno. En las pruebas, la tasa de acierto fue de 85%.
En un país en el que un quinto de toda la energía eléctrica producida es robada cuando llega a las redes de distribución al cliente, como en Brasil, la Inteligencia Artificial es utilizada como solución para encontrar oscilaciones muy bruscas de los relojes de energía. Los famosos “gatos” (diablitos) en la red eléctrica pueden ser encontrados a partir del historial de consumo en determinados barrios y residencias.
A cada instante se desarrollan softwares que crean información de patrones de comportamiento, apuntando actitudes a partir de datos estadísticos, que son recogidos, almacenados y calificados. Los programadores definen lo que es un procedimiento ideal e instruyen a las máquinas para encontrar lo que se escapa de ese modelo. Con pequeños ajustes en los sistemas y cada vez más inversiones en tecnologías enfocadas a la Inteligencia Artificial, la eficiencia en el combate a todos los tipos de fraude tiende a aumentar.