Se calcula que los bancos sufrieron unos 1.500 ciberataques en 2020

La IA, una aliada para la convergencia de la gestión de riesgos de las instituciones financieras

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Inteligencia Artificial

Con el creciente uso de servicios financieros digitales, el número de ciberataques se ha triplicado en la última década y el sector financiero sigue siendo el principal objetivo de los ciberdelincuentes. Así lo puso de manifiesto un estudio del Fondo Monetario Internacional (FMI) publicado en diciembre del año pasado y en el que advertía que “la ciberseguridad se ha convertido en una amenaza para la estabilidad financiera”.

Según este organismo, dada la gran interconexión tecnológica y financiera, un ataque a una entidad financiera de relevancia podría propagarse con rapidez por todo el sistema financiero, “causando una perturbación generalizada”.

“Las transacciones no se llevarían a cabo porque la liquidez estaría retenida, y los hogares y empresas podrían perder el acceso a los depósitos y los pagos. En casos extremos, los inversionistas y depositantes podrían exigir la retirada de sus fondos o tratar de cerrar sus cuentas u otros servicios y productos que suelen utilizar”, alertó el FMI, que calcula que en 2020 se produjeron alrededor de 1.500 ciberataques a bancos, frente a los 400 de 2012.  

El organismo también defendió que el problema es que ahora las herramientas de piratería informática son más baratas, más sencillas y más potentes, “lo que permite que piratas informáticos con menos habilidades consigan hacer un daño mayor con tan solo una parte de lo que costaba anteriormente”. Además, apuntó que sus posibilidades de éxito han aumentado con la expansión de los servicios móviles.

“Los atacantes se fijan como objetivo instituciones grandes y pequeñas, países ricos y pobres, y operan sin fronteras. La lucha contra la ciberdelincuencia y la reducción del riesgo debe ser, por tanto, una empresa compartida entre países y dentro de estos”, avisó el FMI.

La convergencia que se está creando en la gestión de riesgos de las instituciones financieras

Tradicionalmente, la ciberseguridad de las instituciones financieras se ha gestionado en silos por equipos separados de fraude, riesgos y TI que solo colaboran después de sufrir una brecha de seguridad. Sin embargo, el mayor uso de la inteligencia artificial y el auge de la transformación digital que se ha producido en los últimos años están creando una convergencia de estas funciones a través de medidas de seguridad sustentadas en la tecnología, que también pueden ayudar a hacer frente a las barreras de seguridad física.

“Lo que ha estado sucediendo en los últimos dos años es que los administradores de riesgos de las organizaciones financieras están analizando múltiples aspectos tanto del riesgo como de la inteligencia artificial para comprender cómo crear una visión mejor y más holística del riesgo”, indicó Forbes en un artículo con fecha del pasado mes de septiembre.

Desde Verint Fraud & Security Solutions tienen claro que la aplicación de inteligencia artificial y un enfoque basado en riesgos puede ayudar a administrar las vulnerabilidades de seguridad y a detectar y predecir amenazas antes de que ocurran, protegiendo los resultados finales. La compañía considera que combinando las fortalezas de la seguridad física y la inteligencia artificial, y permaneciendo siempre alerta, los bancos pueden prevenir posibles pérdidas financieras y evitar daños en su reputación asociados con los delitos de fraude.

“Se debe analizar cómo la IA y la tecnología en general pueden ayudar a reducir el riesgo”

En el mencionado artículo de Forbes, el director general de Verint, Matt Tengwall, resaltó que aunque la banca en persona está disminuyendo, es fundamental que se tenga en cuenta la seguridad física de la infraestructura de las sucursales así como de la banca móvil.

“Los dispositivos móviles han cambiado enormemente la forma en que los clientes interactúan con las organizaciones financieras. Sin embargo, incluso con esos, las estructuras físicas y otros puntos de contacto siguen siendo importantes. Los gestores de riesgos deben analizar ampliamente cómo la tecnología en general, y la inteligencia artificial en particular, pueden ayudar a reducir el riesgo“, señaló Tengwall.

Consejos para evitar el fraude

El director general de Verint Fraud and Security Solutions también manifestó que la industria bancaria continúa evolucionando hacia un mercado cada vez más móvil/online y que establecer estos pasos como parte de una implementación de convergencia puede ayudar a evitar el fraude:

  • Inteligencia artificial: La IA es clave para detectar alteraciones de comportamiento que, de otro modo, no se controlarían, lo que permite a los bancos aprovechar e identificar las tendencias globales de fraude y tomar medidas antes de verse comprometidas. Si bien no niega la necesidad de interacción humana, los dos pueden trabajar juntos, verificar si hay errores y ayudar a aumentar las capacidades de cada uno.
  • Compilación de datos: Durante la última década, la cantidad de datos dentro de las instituciones financieras ha crecido exponencialmente. Tratar de obtener información crítica de varios sistemas consume recursos y es costoso. Los datos adecuados, combinados con conocimientos y acciones humanas, permiten que una institución cumpla sus objetivos comerciales y, al mismo tiempo, ahorre tiempo y dinero.
  • Analítica en tiempo real: El tiempo es dinero. Pero el tiempo también es especialmente importante para los bancos y las cooperativas de crédito a la hora de proteger la información de los clientes y combatir el fraude. El análisis en tiempo real proporciona una detección inmediata de anomalías, lo que proporciona una capa de precisión que permite a los líderes tomar medidas cuando y donde sea necesario.

En Escudo Digital, hemos querido conocer más sobre esta convergencia por la que apuesta desde Verint y próximamente profundizaremos más al respecto en una entrevista a Alex Johnson, su director sénior de análisis y estrategia.

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El número de ciberataques contra el sector financiero se ha triplicado en la última década, según datos del Fondo Monetario Internacional (FMI).
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