Introducción
Las finanzas integradas empoderan a los usuarios integrando productos financieros en interfaces digitales como aplicaciones de fidelización de clientes, monederos digitales y software de contabilidad. Esta integración sin fisuras permite a los usuarios realizar transacciones financieras sin salir de la aplicación que están utilizando, creando una experiencia más fluida e intuitiva. Por ejemplo, los monederos digitales integrados en plataformas de comercio electrónico permiten a los usuarios pagar al instante sin tener que introducir repetidamente los datos de la tarjeta, lo que aumenta la comodidad y la seguridad. Del mismo modo, los programas de contabilidad con servicios financieros integrados simplifican la facturación y los pagos. software flexible para el procesamiento de pagos, ahorrando tiempo y reduciendo errores.
Importancia de la detección del fraude en FinTech
El crecimiento de la financiación incorporada es especialmente notable en el sector B2B. Las empresas aprovechan la financiación integrada para agilizar los cobros y las transacciones. Por ejemplo, las empresas utilizan soluciones de pago asequibles para permitir a los clientes pagar las facturas directamente a través de sus sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), acelerando el flujo de caja y mejorando la gestión financiera. Esta integración no sólo aumenta la eficiencia operativa, sino que también proporciona a las empresas un software de pago rentable de pago. Además, las finanzas integradas permiten software de pago económico para las pequeñas y medianas empresas (PYME), haciendo accesibles los servicios financieros avanzados a un público más amplio.
Aprendizaje automático: Se basa en algoritmos que aprenden de datos históricos etiquetados para identificar patrones entre transacciones fraudulentas y auténticas.
Análisis de Big Data: Big Data gira en torno a la analítica de datos, que utiliza técnicas para detectar y mitigar diversos tipos de fraude, como el robo de identidad, la malversación, las reclamaciones falsas, el fraude con tarjetas de crédito, etc.
Biometría: La biometría se está convirtiendo en el principal método de autenticación en la actualidad. Esto incluye la identificación a través de diversas características únicas, como el reconocimiento facial, las huellas dactilares y la detección de la vitalidad.
IA y ML en la detección del fraude
Los siguientes puntos muestran cómo la IA y el ML ayudan en la detección del fraude:
Los algoritmos de IA y ML pueden identificar anomalías en tiempo real. Estos modelos aprenden de los datos históricos y pueden detectar señales de alarma, como importes de transacciones inusualmente altos o intervalos de tiempo irregulares entre transacciones.
Estos modelos analizan una plétora de factores para identificar con precisión las transacciones fraudulentas. Por ejemplo, analizan el historial de transacciones de los bancos, los datos de localización y el comportamiento de los usuarios.
La IA puede incluso hacer frente a los crecientes casos de fraude por falsificación profunda, que incluye la usurpación de identidad. Esto se consigue mediante avances en la detección de anomalías.
Conclusión
En resumen, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático están avanzando rápidamente, y el sector FinTech se está adaptando al cambiante mundo de la IA y el ML para mejor. Aunque estas herramientas pueden ayudar a detectar fraudes y evitar pérdidas a todos los participantes del sector FinTech, las empresas y los inversores también deben ser conscientes de los avances de la tecnología y de cómo pueden suponer un problema para ellos. Por ahora, FinTech parece estar cambiando de dirección y avanzando a mejor. En este cambio de paradigma Omnipayments ofrece sistemas de pago de alta disponibilidad, escalables, seguros y sistemas de pago configurables según las necesidades de su negocio. Ofrece en tiempo real soluciones de pago multifuncionales para ayudar a captar todas las oportunidades de negocio. Concierte una llamada con nosotros para obtener más información.
