Mundo Financiero Seguro
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La IA generativa en la gestión de fraude
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En este episodio exploramos cómo la inteligencia artificial generativa está revolucionando la prevención del fraude en el sector financiero. Ante un panorama de amenazas en constante evolución y mayores exigencias regulatorias.
Introducción al mundo financiero seguro
Speaker 1Mundo Financiero Seguro , tu espacio para estar a la vanguardia en ciberseguridad , prevención de fraude , aml , fintech y gestión de riesgos . Descubre las últimas amenazas , innovaciones y herramientas clave para construir un futuro financiero más seguro . Únete a la conversación y transforma los desafíos en oportunidades . El fraude financiero evoluciona constantemente , presentando nuevos desafíos para las instituciones que se enfrentan a mayores exigencias regulatorias y la necesidad de optimizar sus procesos para detectar y prevenir fraudes de manera más eficiente . En este contexto , la inteligencia artificial generativa emerge como una herramienta fundamental no solo para automatizar tareas repetitivas , sino también para fortalecer los sistemas de prevención y cumplir con las normativas de manera más efectiva . Bienvenidos todos a Mundo Financiero Seguro . Soy Juan José Ríos .
Speaker 1En este episodio vamos a explorar juntos cómo la inteligencia artificial generativa está transformando la gestión de fraude en las entidades financieras . Vamos juntos a analizar cómo esta tecnología puede ofrecer soluciones innovadoras para anticipar fraudes , mejorar la detección y adaptación a nuevas amenazas Y , en última instancia
Desafíos actuales en prevención de fraude
Speaker 1, mejorar la seguridad en el sector . Para profundizar en este tema , me acompañan dos expertos Álvaro Arzayuz , gerente de Producto de Prevención de Fraude Digital en Plusti , con más de 15 años de experiencia en prevención y control de fraude en el sector financiero . Por el otro lado , william Vinasco , especialista en inteligencia artificial generativa y su aplicación en entornos de seguridad . Ambos bienvenidos . Gracias por acompañarnos .
Speaker 2Gracias , juan José . Muy agradecido por esta invitación Y vamos a hablar sobre este mundo interesante de lo que es la inteligencia artificial generativa y cómo se utiliza o cómo se está gestionando con los modelos de gestión de fraude .
Speaker 3Muchas gracias , Gracias , juan José , por la invitación al podcast . Durante estos últimos dos años me he dedicado a estudiar la inteligencia artificial generativa , desde que empezó su concepto de democratización , y ver cuál es su aplicabilidad en los entornos financieros y muy especial en los entornos de fraude . Gracias nuevamente .
Speaker 1Entremos en materia . Entonces Comienzo contigo , álvaro , con tu experiencia trabajando con gerentes de prevención de fraude y , por supuesto , observando de primera mano cómo han evolucionado los desafíos en este campo . ¿cuáles dirías que son las principales limitaciones de los métodos tradicionales frente a estas amenazas actuales ? Pero además quiero preguntarte ¿cómo pueden las instituciones financieras adaptarse a este entorno que está en constante cambio , adaptarse ?
Speaker 2a este entorno que está en constante cambio . Gracias , juan José Mira . Durante la carrera a nivel profesional que he tenido en instituciones financieras , donde he estado hace unos años , y ahora , más recientemente ya del otro lado , trabajando con un partner , con nuestros clientes del sector financiero , efectivamente lo que veo consistente es que hay una serie de desafíos importantes donde las condiciones de riesgo y amenazas han evolucionado de una manera drástica . Hoy en día , las áreas de monitoreo , prevención y ciberseguridad efectivamente se están enfrentando a modelos mucho más especializados , donde los estafadores utilizan tecnologías que cada vez son más avanzadas , usan la misma inteligencia artificial , utilizan los mismos sistemas de machine learning para mejorar sus modelos de ataques . Entonces esto realmente crea todo un ecosistema de amenazas que , por supuesto , está cambiando de manera permanente y hay que ser realistas . Los métodos tradicionales de detección , pues , se están quedando un poco cortos con respecto a esta evolución que estamos viendo . Entonces digamos que , en líneas generales , es lo que podemos decir en este punto .
Speaker 1Muy interesante lo que nos comparte S Álvaro . Sin duda estamos atravesando cambios importantes . William , por tu lado , desde tu experiencia en la IA , sabemos que la inteligencia artificial generativa puede crear modelos predictivos y adaptarse continuamente a nuevas amenazas . Quiero
IA generativa: Ventajas contra métodos tradicionales
Speaker 1solicitarte que nos expliques cómo funciona este proceso y qué ventajas ofrece frente a estos enfoques tradicionales de detección de fraude .
Speaker 3Bueno , juan José , hay varios puntos que podemos analizar acá . Lo primero es que la guía generativa puede crear , como lo planteas , modelos predictivos y puede generar simulaciones de escenarios de fraude en tiempo real . O sea , ya podemos estar ante un ataque de fraude y puedo estar revisando , analizando qué es lo que está pasando exactamente en ese momento , que no lo podíamos tener con la IA tradicional . La IA tradicional requiere una serie de información y demás para poder procesar resultados . Acá , en el momento mismo en que estamos viviendo puedo , mediante estos modelos , estar estableciendo nuevos patrones , nuevas amenazas , nuevas situaciones de riesgo que se estén presentando en el área de monitoreo . Entonces tenemos una ventaja enorme porque vamos a poder estar trabajando en tiempo real lo que está pasando con el fraude .
Speaker 1Es alarmante ver el aumento de fraudes que están causando pérdidas millonarias en varios bancos . En este episodio vamos a abordar cuatro áreas claves , si les parece . Para comenzar , hablemos de la visión estratégica ¿Qué consideran que necesitan los líderes en este aspecto ? Escuchemos primero a Álvaro Adelante
Visión estratégica y equilibrio presupuestario
Speaker 1.
Speaker 2Desde el punto de vista , digamos , estratégico , pues hay varios temas a tener en cuenta . El primero es , como ya lo decíamos anteriormente , el aumento alarmante , digamos , en fraudes con las nuevas tecnologías . Estamos viendo cómo los delincuentes utilizan el deepfake , por ejemplo , o están utilizando los bots , que son esos ataques automatizados donde ya prácticamente programan ataques masivos a instituciones o , como decíamos en el caso del deepfake , todas estas características de simulación de la voz o de los videos de las personas . como tal . Ese es uno de esos puntos . Otra característica también que se puede estar viendo y que es importante tenerlos en cuenta es el tema de los presupuestos .
Speaker 2La experiencia , digamos , nos dice que normalmente las instituciones , cuando están haciendo sus procesos de evaluación de presupuestos , las áreas de ciberseguridad o monitoreo transaccional dependen o están adscritas a las áreas de tecnología .
Speaker 2Entonces , para dar el contexto , si una institución decide que va a asignar del 100% del presupuesto , un 20% posiblemente va a ir al área de TI y como de esa área de TI dependen las áreas de ciberseguridad y monitoreo , de ese porcentaje , solamente en los foros donde hemos estado y en la experiencia prácticamente es un 3 , 4% , si a mucho .
Speaker 2Eso obviamente define un reto importantísimo , porque los directores de estas áreas van a tener que equilibrar bastante ese presupuesto , saber exactamente cómo distribuir ese presupuesto que es limitado en las diferentes herramientas y soluciones . Y también hay un tema importante que debemos tener en cuenta y es que es importante equilibrar la protección y la experiencia del cliente . Tenemos casos donde se fricciona de una manera excesiva el cliente con demasiados controles , pero tampoco podemos ser tan laxos porque obviamente va a incrementar el riesgo . Entonces lo importante acá en este desafío es poder tener un balance entre los modelos de control y prevención y la experiencia del usuario final , que no sea tan excesiva que empiece a generar fricción con el cliente por demasiados procesos de validación o que tampoco sea tan laxa que genere un incremento del riesgo .
Speaker 3Acá , álvaro , realmente la inteligencia artificial generativa lo que hace es transformar todos los desafíos que estás planteando en oportunidades . El primer punto básico es que la generativa puede crear nuevos escenarios de ataque a un costo bastante bajo y con una intervención humana también bastante bajo . Eso que nos permite entrenar nuevas variantes para los sistemas , nuevos modelos de fraude que se estén generando , y puedo entrenar mis sistemas . No necesito tener una gran expertise en conocimiento de data y demás . Eso es como lo primero . Lo segundo hay un potencial enorme en la creación de modelos sintéticos , en la creación de data sintética . Uno de los grandes problemas que tiene las entidades financieras es la consecución de la data para probar todos estos modelos . Y ya , cuando trabajamos con la idea generativa , yo puedo generar datos sintéticos a partir de los datos reales de las situaciones de los clientes , de los datos reales de las situaciones de los clientes . Entonces eso es lo que nos permite definir dónde podemos invertir o dónde dará mayor impacto cada peso de inversión que tengamos .
Speaker 3Hoy el mundo se mueve alrededor de un 70% de data sintética y un 30% de data real . Entonces los bancos , a partir de esa palanca , van a tener una cantidad de información que de otra forma no la tendrían . Y un punto muy importante y es la parte que se va generando con la idea generativa que es el concepto de los gemelos . Yo puedo generar un gemelo digital de mi cliente , de cada uno de los clientes que tengo en la entidad financiera , lo que me va a permitir a mí personalizar , como tú dices , los controles de acuerdo al conocimiento del cliente , generando la menor fricción posible . Recordemos que controles no es no fricción , controles es hacerlo realmente necesario sin afectar al cliente . Ese modelo de crear gemelos digitales , pues permite trabajar con el cliente , entender al cliente y demás que bajo los modelos actuales es bastante difícil de lograr .
Speaker 1Tenemos muy claro que equilibrar la protección y la experiencia del cliente continúa siendo un desafío clave . Otro aspecto importante en este contexto , señores , son las operaciones antifraude . ¿Cuáles consideran entonces que son las prioridades operativas en este ámbito ? Te escuchamos , álvaro .
Speaker 2Sí , juan José . Mira , yo creo que hay varios aspectos a tener en cuenta . Lo primero es los altos volúmenes de información . Se procesan millones de operaciones y a eso sumémosle que cada una de las operaciones lleva mucha información incorporada . Día adicional a la operación per se como tal , se están incorporando los datos del dispositivo , el entorno , conexión , la geolocalización , el comportamiento del usuario . Eso obviamente es mucha información y pues , obviamente eso genera una carga importante de análisis de datos que se tienen que hacer con esos recursos limitados que hablamos anteriormente . Esa es una de las primeras características . Otra de las características es que se generan muchos falsos positivos . Como tenemos tantas operaciones son miles de operaciones entonces los indicadores de falso positivo pueden llegar a ser una tasa o un porcentaje importante de las alertas que se están generando en las áreas de monitoreo y de prevención de fraude . Y hay otro contexto importante también a tener en cuenta y es que estas áreas se enfrentan a la especialización de la delincuencia . Así como en las instituciones y a partir de lo que nos está comentando William , se está empezando a utilizar modelos y algoritmos que permiten identificar con mayor granularidad esas condiciones de riesgo .
Speaker 2El delincuente también está aprendiendo a identificar y a tratar de hacer un bypass de esos controles que tiene la institución . Tiene la institución , es decir si yo estoy utilizando modelos para identificar mis procesos o mis modelos de perfilamiento de clientes , cuáles son las compras , cuáles son los hábitos , pues el delincuente está haciendo lo propio . Y eso , lo que va a permitir es que se ajuste el delincuente . Y ya , por ejemplo , si va a ser una transacción de 15 mil dólares , el delincuente ya sabe que ese tipo de montos los tienen ya catalogados en los sistemas de monitoreo y prevención para que genera alertas .
Speaker 2Entonces , en vez de generar una transacción de 15 mil , pues posiblemente van a generar tres transacciones de 5 mil . Eso es con el fin de evadir esa detección y esos controles , esos umbrales que se tienen hoy en día en los modelos tradicionales . Por eso es que es tan importante , pues , obviamente , entrar a contar con esquemas que sean mucho más dinámicos , que no sean contextos y umbrales estáticos , porque el delincuente posiblemente lo va a identificar . Y ahí es donde es importante lo que nos está comentando William y que , pues , obviamente vamos a seguir profundizando en este punto .
Speaker 3Álvaro , aquí es bien importante lo que estás planteando , sobre todo para la parte de la delincuencia , la capacidad que va a tener también de utilizar estos modelos . Ya , muchos autores están planteando que será una guerra entre algoritmos el algoritmo que tiene el bandido y el algoritmo que tiene la entidad financiera para desvenderse de estos posibles ataques que se van a estar presentando . Eso hace que la inteligencia artificial generativa , dado sus costos y dada su democratización , pues va a estar en manos de la delincuencia mucho más fácil . Ya , empezamos a ver , por ejemplo , lo que pasó con las CIA chinas . Ya , empezamos a ver , por ejemplo , lo que pasó con las IA chinas , que tienen un bajo costo de construcción y de operación , que nos puede estarose en tiempo real y permite hacer análisis de lo que puede estar pasando en el último día y encontrar conexiones de lo que está pasando en el último día , en el último día . Así , en esa forma , se va a ir adaptando a las tácticas emergentes que van a ir implementando los bandidos .
Speaker 3Si el bandido se apalanca en la idea generativa , pues va a tener muchas opciones y va a atacar de diferentes formas . Entonces , de esa misma manera , pues la entidad financiera va a tener que defenderse y va a tener que entrar en un análisis muy rápido para hacer la defensa . Un segundo punto que es muy importante es que nos permite dar una explicabilidad de la alerta , ya no solamente , como tú decías Álvaro , contar la alerta , sino el por qué se está generando la alerta y si esa misma alerta tiene conexiones ocultas con otro tipo de transacciones ocultas , con otro tipo de transacciones , entonces eso ya , el analista de monitoreo no va a tener que entrar a buscar en muchos sitios sobre el por qué se está presentando una alerta , sino que la misma alerta va a venir con esa explicabilidad , dando detalles de por qué se está generando . Cuando yo entiendo ese detalle , pues puedo , como lo dije anteriormente , puedo estar entrando en definición de tácticas emergentes para una prevención del fraude .
Speaker 3Adicionalmente , la inteligencia artificial generativa nos va a permitir generar informes , nos va a permitir generar análisis mucho más profundo , nos va a poder permitir generar informes con conexiones a situaciones que se han presentado anteriormente . Un analista podría tomarse uno o dos días generando un informe . Si utiliza la inteligencia artificial generativa , los debidos prompts y la debería de información , pues puede estar simplificando esto a una hora o media hora de trabajo . Entonces , en conclusión , la IA generativa sí necesariamente va a transformar las operaciones a un tifraude que las entidades deben tomar como defensa .
Speaker 1Bueno , sin duda alguna tenemos muy claro que los equipos enfrentan una enorme carga operativa al procesar millones de transacciones con recursos limitados . Y por supuesto , hay que hablar de la avalancha de falsos positivos que solo complica aún más la situación . Y de esto obvio , sabemos que van a haber desvíos de recursos valiosos . En ese contexto hablemos , si les parece , ahora de formación continua . ¿qué consideran ustedes que es lo más necesario en esta área para los profesionales del sector ? Mira , juan .
Speaker 2José , las instituciones financieras tienen cientos
Operaciones antifraude y falsos positivos
Speaker 2de empleados que tienen diferentes roles y perfiles dentro de la organización y obviamente tienen diferentes niveles de exposición al fraude , diferentes niveles de exposición al fraude . Sin embargo , uno de los temas que se puede ver es que , si se hacen procesos de concienciación , si se hacen procesos de capacitación , lo que hemos podido observar es que de alguna manera son genéricos , el entrenamiento que se brinda es el mismo para un especialista en ciberseguridad , que un especialista en monitoreo o que un gestor comercial o un tesorero , para dar un ejemplo . Vamos a suponer que se va a dar una charla , una capacitación sobre temas de phishing . Entonces no es lo mismo el contexto que se le debe impartir al señor de la tesorería o al comercial , donde a él realmente lo que le interesa es el concepto general ¿Qué es el phishing , ¿cuáles son esas características o esas condiciones que normalmente se dan ? Ese sería un contexto adecuado para ese tipo de roles o perfiles , a diferencia de pronto , del especialista en ciberseguridad , que a él ya le interesa más conocer la parte técnica . Cómo es que están elaborando los portales , de dónde están obteniendo la información , cómo la están publicando , cómo le llegan al cliente ?
Speaker 2Entonces , como vemos , son perfiles diferentes y ahí es donde es importante que esa formación sí , obviamente , se realice de manera continua , pero muy enfocada a los roles y perfiles de la organización El señor de monitoreo transaccional , pues a él es importante que conozca el concepto , muy parecido al que va a conocer el señor comercial , porque es su perfil y su rol , y a diferencia del técnico , pues que obviamente necesita ir mucho más a detalle de en la parte técnica y de la tipología del ataque .
Speaker 2Entonces , en resumen , digamos de lo que le estoy comentando es que el entrenamiento y la formación continua es muy importante , pero tiene que estar muy focalizada en relación a los roles y a los perfiles que tienen las personas dentro de la institución Y , por supuesto , que también se tengan medidas y métricas claras de esa capacitación , que se ejecuten procesos que son típicos en esos modelos , los famosos laboratorios , donde se le pueda demostrar a las personas cómo es que realmente se ejecutan esas acciones de ataques , para que la persona vea que eso que están viendo en la charla realmente sí sucede y que no es solamente una teoría en una presentación . Entonces , formación continua orientada a roles y perfiles específicos y preferiblemente con unas métricas y unos laboratorios que permitan evidenciar que eso que se está brindando en la capacitación realmente sucede y los laboratorios son la manera adecuada para hacerlo .
Speaker 3Acá , álvaro y Juan José , la inteligencia artificial realmente brilla . Una de las grandes capacidades que tienen estos modelos es la personalización . Entonces , como tú lo planteas , álvaro , yo ya puedo de un mismo formato de capacitación , yo puedo preparar la capacitación para la alta gerencia , la capacitación para la gerencia media , la capacitación para los empleados que están en primera línea . Entonces eso sí me permite , ya la inteligencia artificial Me permite que a cada cual le dé la información que necesita para prevenir el fraude , de acuerdo al rol que se ejecute . Lo segundo , que es muy importante , es que me permite crear simuladores y me permite hacer simulación de escenarios de fraude . Para qué ? Para que nuestros equipos de monitoreo transaccional o los equipos de primera línea de defensa , pues , entiendan y aprendan cómo es que los bandidos nos van a atacar . Entonces ya no es solamente con la teoría , sino que yo puedo estar generando simuladores para que el empleado se capacite y se entrene en situaciones reales , no solamente desde una capacitación teórica . Entonces estos simuladores van a ir en forma de voz conversacional , es lo más seguro y donde yo puedo estar entrando a analizar , por ejemplo , ingeniería social .
Speaker 3Entonces , cómo los bandidos me pueden estar trabajando a mis clientes sobre ingeniería social o cómo pueden estar trabajando a los empleados con ingeniería social y les va a permitir tocar mejor los conceptos . Lo segundo es que yo puedo generar deepfakes personalizados , puedo producir documentos falsificados , puedo crear escenarios de phishing sintéticos específicos , o sea , yo puedo montar , como tú lo planteas , álvaro , un laboratorio enfocado a capacitar al banco en cómo trabajan y operan los bandidos , pero en una forma donde yo lo toco , donde yo lo veo , donde yo lo siento , donde la misma inteligencia artificial , de acuerdo a las respuestas que yo esté dando , me genera nuevos escenarios o me complejiza los escenarios en la medida que yo estoy interactuando y dando respuesta . Lo último es que , adicional a todo esto que lo vemos , yo puedo estar generando nuevos módulos de acuerdo a cómo se comporta el empleado en las capacitaciones . Si entiende , no entiende , cómo responde en los laboratorios , cómo acciona , entonces yo , con esa misma información , yo puedo estar evolucionando los laboratorios permanentemente . Eso en otra época era muy costoso , hoy realmente está en la mano el hacerlo .
Speaker 3Entonces yo puedo generar un escenario de fraude simultáneo con unos patrones emergentes , yo puedo hacer el análisis y de acuerdo a cómo respondí en ese momento del laboratorio , pues puedo generar nuevamente nuevos módulos , nueva información , para que al final nuestro empleado esté todo el tiempo sensibilizado y los sistemas también estén sensibilizados con estas nuevas prácticas que vayan ejecutando los bandidos .
Speaker 1El entrenamiento sigue siendo muy genérico . Como mencionó Álvaro , los traudes varían considerablemente y esto también lo tenemos muy claro según la región y el tipo de la sucursal , lo que nos resalta la necesidad de un enfoque más personalizado en la formación . Para ir concluyendo , hablemos de las pareces de innovación . ¿cuáles consideran ustedes que deberían de ser las principales prioridades en el ámbito de innovación , álvaro ?
Speaker 2Sí , juan José , mira , yo lo veo . Veámoslo desde el punto de vista de un reto , porque la innovación , efectivamente , y la creatividad están vigentes , pero la implementación de las mismas es un reto importante para las instituciones . Nueva tecnología , antes de invertir en la misma , ¿no Hay muchas soluciones que están rondando en el mercado ? y cuál sería la manera de poder validar si es efectivamente lo que yo necesito como institución , si eso que se está presentando realmente me va a servir a mí para hacer los procesos de mitigación y contención de fraude , antes de hacer inversiones importantes ? Ese es un tema a tener en cuenta , es un reto importante desde el punto de vista de innovación de qué manera se puede hacer evaluaciones o procesos o simulaciones previas antes de hacer esas inversiones ? Otro tema también importante y que se vuelve un reto es el tema regulatorio .
Speaker 2Todas las instituciones y los países como tal están muy orientados a la ley de protección de datos .
Speaker 2Entonces eso se vuelve un tema importante porque , como lo hemos visto , los modelos de la inteligencia artificial generativa y los modelos de Machine Learning utilizan mucha cantidad de información . Entonces un reto importante empieza a ser el tema de los aspectos regulatorios , como lo estamos diciendo . Y hay un tercer punto que creo que se debe tener muy en cuenta y es que las instituciones y las gerencias están abordando el tema desde el punto de vista reactivo . Estamos siempre reaccionando ante las situaciones que se nos están presentando y yo creo que uno de los temas importantes a tener en estos modelos que hemos estado tratando es la prevención . La orientación y el enfoque tiene que ser hacia los modelos que sean predictivos , anticipativos y que me permitan identificar esas condiciones antes de que tengamos que reaccionar ante una condición de riesgo Hacia allá debería estar orientado esos modelos de innovación y creatividad , principalmente desde el punto de vista de cómo validarlos , que no afecten los modelos de protección de datos y que sean muy preventivos y anticipativos muy preventivos y anticipativos .
Speaker 3Bueno , acá la inteligencia artificial . En todos los estudios que se han venido realizando en diferentes industrias , el tema de la creatividad y la innovación es un aporte bastante importante , la que hace la inteligencia artificial generativa . Lo primero que uno debe hacer , en los laboratorios que hablábamos ahora y en los laboratorios de innovación y demás , es traer la inteligencia artificial generativa a la mesa , invitarla como un elemento más del equipo que va a participar en las innovaciones . Tormenta de ideas , la inteligencia artificial generativa es capaz de generar tres o cuatro veces más ideas de la que pueden estar generando los humanos . Con los prongs debidos y las preguntas debidas , entonces es un compañero que va a apoyar y va a mirar frentes diferentes , alternativas diferentes , va a permitir encontrar soluciones a esa necesidad de proactividad que a lo mejor el mismo gerente o el mismo equipo no los encuentran tan fácil .
Speaker 3Entonces , invitar a la inteligencia artificial como un miembro más del equipo de innovación es bien importante . Lo segundo es que la inteligencia artificial , dado estos modelos de innovación pues me permite generar escenarios , simular escenarios , hacer ejercicios de qué puede pasar si un bandido nos ataca de una forma u otra forma me genere , de acuerdo a mi situación transaccional , qué vulnerabilidades puedo tener , qué situaciones se
Formación personalizada y simuladores avanzados
Speaker 3me pueden presentar . Por qué ? Porque al final me va a permitir personalizar la innovación a lo que es mi organización . Entonces , realmente , como generador de ideas , como generador de escenarios , es muy importante tener la idea generativa como miembro más del equipo . Ahora , si yo le pido a la generativa que me dé ideas altamente innovadoras , que me dé ideas disruptivas , que me dé ideas que a lo mejor son , son irreales y que se puedan presentar , y que se puedan presentar , entonces la inteligencia artificial no le cuesta absolutamente nada generarnos las ideas Y a partir de ese momento yo puedo interactuar como gerente en un diálogo permanente entre la IA , el gerente y el equipo de innovación Y al final nos va a llevar a tener unas mejores soluciones , unas mejores ideas que a lo mejor el equipo , por estar inmerso en su día a día o en lo que está pasando día a día , pues no las encuentra .
Speaker 3Entonces , de los aportes más importantes que puede uno definir y de lo que he estudiado en estos dos últimos años , es que la IA generativa da un aporte importantísimo en lo que son los conceptos de innovación para las entidades financieras , en el campo en que se encuentren , ya sea en el diseño y desarrollo de producto , en la experiencia de clientes , en la simplificación de procesos , en la creación de nuevos productos y , como en el caso que nos toca , en la creación de nuevas simulaciones y situaciones emergentes que se puedan dar .
Speaker 1Bueno , simplemente fascinante , útil conocer que la inteligencia artificial generativa tiene ese potencial de transformar la gestión del fraude Al generar millones de escenarios hipotéticos . obviamente puede anticipar ataques que aún no se han producido y crear defensas preventivas . A esta altura del podcast , ¿qué mensaje les darían a los responsables de gestión de fraude para enfrentar los desafíos actuales ? seguridad ?
Speaker 2monitoreo y prevención es que es necesario comprender las actuales amenazas y las nuevas amenazas del negocio en los contextos que estamos viendo hoy en día , en el contexto digital . Entonces lo primero , entender cómo estamos y cuáles son las actuales amenazas y las nuevas . Y otro tema es importante volver a evaluar los riesgos del negocio . Los análisis de riesgo que se hicieron hace unos años son totalmente diferentes a los que tenemos hoy en día . Esos escenarios de riesgo , ya lo vimos , hace unos años nadie escuchaba hablar de inteligencia artificial generativa ni modelos de machine learning especializados . Entonces hay que volver a evaluar los riesgos del negocio . Otro tema importante también es aclarar que los métodos tradicionales siguen siendo valiosos . Por supuesto El delincuente va a seguir usando los escenarios de ataque de menor fricción . Entonces los modelos tradicionales siguen siendo valiosos , pero es necesario evolucionarlos a las nuevas modalidades de ataque que se están viendo , de ataque que se están viendo .
Speaker 2Establecer un modelo de seguridad integrado , multicapa , que incorpore todas estas nuevas líneas que estamos viendo de inteligencia artificial generativa , de modelos de machine learning especializados , de información e inteligencia con los datos . Pues obviamente es un tema bastante interesante , importante , por supuesto , focalizar . Ya vimos que tenemos unos problemas de presupuesto , de capacidades . Entonces ahí la recomendación es identificar esas áreas de mayor riesgo y enfocar , por supuesto , los procesos de mitigación hacia esas áreas que están con un nivel mayor de exposición hoy en día . Y ya para el cierre , evaluar esas tecnologías que estamos viendo y que nos ha estado comentando William . Hay que usarlas , hay que aprovecharlas y potenciarlas en los sistemas existentes . El fraude va a continuar evolucionando y por eso es importante que las instituciones y nosotros , los proveedores , los partners de negocios , podamos también evolucionar a la par con la tecnología . Gracias , juan José .
Speaker 3Yo acá , como recomendación final , yo los invito a que empecemos realmente a trabajar con la idea generativa y empecemos a trabajar con ella todo el tiempo . Hay estudios que dicen que al menos debe trabajar 30 minutos diarios con la idea generativa e ir aprendiendo e ir viendo cómo es la evolución de estos modelos . Ya vemos cómo en tres años o en los tres o en los dos últimos años , han venido saliendo modelos de guía generativa HGPT , cloude , deepseq , etc . Gemini que van evolucionando casi cada tres meses . Entonces la situación que vivíamos y los modelos que teníamos hace dos años pues no son los mismos modelos que tenemos ahora . Y si yo no trabajo con ellos , pues difícilmente voy a ir entendiendo cuál es la evolución y cuál es el potencial que me van entregando cada vez . Permitir a los empleados que utilicen la IA generativa , obviamente con las restricciones y demás de política que define la entidad , pero permitir que la usen , guiarlos en el uso , aprender en el uso , experimentar con el uso de la IA generativa Es la única forma que al final vamos a aprender y vamos a poder potenciar toda esta tecnología que nos está llegando rápidamente , nos llega cada tres meses , cada dos meses tenemos una evolución de los modelos Y si yo no he venido aprendiendo y entendiendo cómo se comportan , pues difícilmente voy a poder potenciar lo nuevo que me está llegando .
Speaker 3Ayer veíamos que la evolución de Charky BT a nivel de imagen fue impresionante . Entonces el que no lo haya trabajado , pues no va a entender cuál fue ese cambio y cuál es el potencial de uso de este nuevo modelo de imágenes que acaban de lanzar . Vemos también cómo empiezan los modelos a razonar y demás . Entonces si yo no aprendí a los modelos anteriores que no razonaban y no los utilicé , pues se me va a ser mucho más difícil entender los nuevos que ya tienen razonamiento .
Speaker 3Entonces , en conclusiones , hay que traerlo a la mesa , hay que trabajar con la idea generativa . Es un tema que no va a parar , es un tema que evoluciona . Vemos como las grandes tecnológicas , las que más valen en el mundo , están basadas en idea generativa . Entonces este es un camino que no se va a devolver , pero si es un camino que hay que empezar a explorar y hay que trabajarlo día a día , media hora al día , trabajando en el tema , colocándose retos , buscando información , haciendo ejercicios prácticos sobre lo que realizamos y sobre las tareas que realizamos , pidiéndole que nos ayude a generar ideas , pidiendo que nos ayude a generar un texto , un correo , una capacitación personalizada , un taller personalizado , pues será el camino para potenciar y usar la idea generativa .
Speaker 3Es realmente la herramienta de uso general más importante que ha salido en los últimos tiempos Y la democratización y su bajo costo pues hacen que al final tengamos que aprender a usarla . Y lo
Innovación y anticipación de nuevas amenazas
Speaker 3que si queda claro es que si nosotros no la usamos , los bandidos . Si entonces , para podernos colocar a tono , vamos a tener que trabajar en la idea generativa , vamos a tener que estudiar en la idea generativa y , como decimos acá , solamente practicando y ejecutando todos los días pues voy a aprender a usarlas . Los manuales que hay son relativamente eficientes , no son todo lo que uno quisiera que le permitan entender . Entonces la única forma es practicar todos los días , encontrar cuál es esa frontera del conocimiento donde tiene un límite de aporte a una persona la IA generativa , cómo los modelos van corriendo esa frontera y generando nuevos conocimientos , nuevas posibilidades .
Speaker 1Bueno , en resumen y en conclusión , a la IA , debemos convertirla en nuestra compañera de trabajo y , sobre todo , como decías William , muy importante estar día a día en su evolución . Gracias a ambos por compartir su conocimiento y , por supuesto , brindarnos una visión clara sobre las necesidades del sector . A ti , álvaro , que eres un experto en prevención de fraude , por exponer los desafíos que enfrentan los carentes financieros . A William , bueno , pues , que eres un especialista en IA generativa , gracias por mostrarnos cómo la tecnología puede ofrecer soluciones innovadoras . La combinación de experiencia en fraude y tecnología avanzada está redefiniendo estarán de acuerdo conmigo la seguridad en el sector financiero . A ustedes , nuestros oyentes , gracias por acompañarnos en un episodio más de Mundo Financiero Seguro , el podcast de Plus Tip . No se olviden estar atentos a nuestros próximos episodios , donde continuaremos explorando los retos , pero también estrategias claves para un sector financiero más seguro . Soy Juan José Ríos . Hasta la próxima .