Actualmente, el comercio electrónico es uno de los formatos de negocios que sigue en constante crecimiento y evolución en distintas regiones del mundo, ya que cada vez son más los usuarios que adoptan los medios de pago digitales para adquirir productos y servicios o para venderlos. En ese sentido, lo cierto es que no son muchos los internautas que saben qué tan seguros son esos procesos de transacción y de qué manera la IA puede reducir la cantidad de fraudes que se cometen.
Según un informe elaborado por el Centro de Operaciones de Seguridad (SOC) de Appgate en Perú, la cantidad de casos que se asocian a fraudes cibernéticos se incrementó en un 74% durante el segundo semestre del pasado 2023, una muestra que genera una latente preocupación. Por lo mismo, surgen soluciones de ciberseguridad que se potencian con inteligencia artificial para llegar a duplicar la detección de fraudes y reducir los falsos positivos (compras más seguras).
Asimismo, un reporte de la Defensoría del Pueblo de mayo de 2023, señala que las denuncias por "ciberdelincuencia" se cuadruplicaron entre el 2018 y 2021. Además, solo el año pasado, la Policía Nacional del Perú (PNP) detectó que se realizan un aproximado de 107 intentos de ataques cibernéticos por minuto, una cifra que sigue en ascenso y resulta cada vez más alarmante.
Al respecto, ya existen herramientas basadas en inteligencia artificial, machine learning y análisis conductual que se aplican en pagos con tarjetas y en canales digitales, como tus apps bancarias o plataformas de home banking.
Por ejemplo, en el caso de Mastercard, se sabe que en las transacciones con tarjetas tienen un protocolo que eleva los filtros de seguridad al generar información detallada para cada operación, en el cual comparan las compras con el perfil de consumos del usuario. Por otro lado, también disponen de recibos más específicos con datos de qué se consumió, en qué lugar, en qué horario e incluso muestran el logo del comercio con la finalidad de evitar gastos no reconocidos. Son procesos de validación simples para agilizar la experiencia de uso, una que sea más segura.
Adicionalmente, las herramientas integran tecnologías como NuData, RiskRecon, EMV 3DS, Brighterion, Ethoca, Safety Net y otros más. “Utilizamos herramientas basadas en inteligencia artificial, machine learning y análisis conductual, que se aplican en pagos con tarjetas como en el uso de apps bancarias y plataformas de home banking”, nos señaló Nereo Sánchez, Gerente de Cyber and Intelligence Solutions de Mastercard.