Según Visa en 2023, las inversiones de la empresa en Inteligencia Artificial y prohibición de
Las tecnologías antifraude detuvieron 80 millones de transacciones fraudulentas, por un valor global de 40.000 millones de dólares. 40.000 millones de dólares.
Cuando se trata de la seguridad de los pagos y el riesgo de fraude al llegar el año 2025, la aplicación de la IA es más importante de lo que era tiempo atrás. Los directivos de las organizaciones empresariales del sector financiero destacan que sus sistemas corren el riesgo de sufrir ciberataques realizados mediante técnicas modernas.
Las soluciones de seguridad clásicas no bastan para contrarrestar estas amenazas emergentes; de ahí la necesidad de integrar sistemas de inteligencia artificial en los sistemas de seguridad. En este artículo se analizan la seguridad de los pagos y la prevención del fraude con ayuda de la IA, así como sus retos y consideraciones.
Comprender la IA en la seguridad de los pagos
La inteligencia artificial no es más que la simulación de la capacidad de la inteligencia humana a través de máquinas, incluidos los sistemas informáticos. En la seguridad de los pagos, los sistemas de IA también aprenden de los numerosos datos transaccionales para buscar patrones de transacciones anómalas.
Algunos de estos sistemas forman parte de la inteligencia artificial o IA. Con la ayuda del aprendizaje automático, estos sistemas seguirán aprendiendo de los nuevos datos que reciban y mejorarán su capacidad para detectar algo concreto.
Mejorar la detección del fraude con IA
Dado que la IA tiene la capacidad de reconocer patrones en campos de big data a un ritmo muy elevado, tarda muy poco tiempo en identificar actividades fraudulentas. Los sistemas de IA deben ser capaces de identificar transacciones anómalas para que el fraude se detecte con la suficiente antelación antes de que muchas personas sean estafadas.
Por ejemplo, puede establecerse un criterio según el cual, cuando el hábito de gasto del cliente difiere mucho del hábito de gasto anterior, el sistema emite una señal para que se siga investigando.
Además, las soluciones de detección de fraudes asistidas por IA pueden funcionar basándose en las nuevas estrategias de detección de fraudes y no requieren calibración humana. Esta característica es importante dados los constantes cambios en las tácticas utilizadas por los piratas informáticos con los que luchan los operadores de ciberseguridad.
Una encuesta realizada en 2024 indicaba que 85% de los profesionales de pagos identificaron la detección del fraude como el caso de uso más significativo para la IA, lo que refleja bien la preocupación de los bancos por el despliegue de la IA para mejorar la detección del fraude y salvaguardar los datos de pago.
Soluciones de OmniPayments basadas en IA
OmniPayments, proveedor de soluciones de conmutación de software para los sectores monetario y minorista, ha estado a la vanguardia de la extensión de la IA a la seguridad de los pagos. Tiene aplicaciones en el desarrollo de sistemas compuestos y adaptativos.
servicios empresariales que pueden mejorarse y aplicarse de forma sencilla para llegar antes al mercado y mejorar la experiencia del cliente.
Se integra con las actuales aplicaciones internas y de terceros y ofrece una solución holística a la cuestión de la seguridad de los pagos. Gracias a la integración de la IA, los sistemas de OmniPayments pueden procesar hasta 5000 transacciones por segundo, detectando cualquier comportamiento fraudulento en tiempo real, sin afectar al rendimiento de las transacciones ni a la experiencia de los clientes.
El futuro de la IA en la seguridad de los pagos
Previendo la tendencia hacia 2025, la IA en la seguridad de los pagos se va a integrar aún más profundamente. Se verá que los futuros sistemas de IA incluirán estructuras de aprendizaje automático más complejas para analizar jerarquías de comportamiento, además de poder detectar y prevenir el fraude.
En el mismo sentido, la adopción de la tecnología de IA en las actuales tecnologías avanzadas como blockchain y biometría garantizará una doble capa o una medida de seguridad más reforzada. Estas fuerzas combinadas irán aún más lejos para eliminar las aperturas que los defraudadores aprovechan para infiltrarse en los sistemas de pago y ayudar a las entidades comerciales y a los compradores.
Retos y consideraciones
A pesar de todas las ventajas que se han esbozado con respecto al uso de la IA en la cuestión de la seguridad de los pagos, no ha sido una navegación tranquila. Hay que dar prioridad a la calidad de los datos, ya que el modelo de IA utiliza los datos de entrada para derivar predicciones. Las recomendaciones, los requisitos legales, los reglamentos y las normas éticas son importantes para mantener la confianza de los clientes y evitar las infracciones de la ley.
Las entidades financieras también deben tener en cuenta que, aunque los sistemas de IA son capaces de detectar fraudes, también son capaces de detectar transacciones legítimas y enmarcarlas como fraudes. Garantizar la seguridad sin comprometer demasiado la comodidad de los clientes es una de las cuestiones más difíciles a la hora de implantar soluciones de IA.
Conclusión
La aplicabilidad de la IA en la ampliación de la seguridad de los pagos y la detección de actividades fraudulentas también aumentará en 2025. Organizaciones como OmniPayments están a la vanguardia de la gestión para incorporar la IA dentro de sus servicios, proporcionando marcos de seguridad fiables y flexibles que pueden ser capaces de contrarrestar las ciberamenazas complejas.
En este sentido, las instituciones financieras y las empresas tienen que adoptar la seguridad de los pagos basada en la IA para ser competitivas en materia de seguridad. Trabajar con líderes como OmniPayments puede proporcionarle los conocimientos y herramientas necesarios para proteger sus transacciones y conservar la confianza de sus clientes en un mundo cada vez más dependiente de la tecnología. Visite el sitio web de OmniPayments para obtener más información sobre cómo la marca puede ayudarle a proteger su negocio y evitar el fraude.
