Durante los días 14 y 17 de octubre de 2024 tuvo lugar la CMS Finance Week, una semana repleta de contenido organizada por CMS People, que aunó a sectores relevantes del panorama financiero: Crédito, Innovación Financiera, Auto Finance, Telco & Utilities, y Ciberseguridad, Risk y Fraude. En su primera edición presentando este formato único, el evento reunió a más de 1200 directivos en Barcelona y en Madrid, quienes asistieron a las jornadas para compartir conocimiento y reflexiones de la mano de más de 190 ponentes.
Alberto López, Vicepresidente de Cyber & Intelligence Solutions Product Lead en Mastercard Europa, fue uno de los panelistas que participó en las jornadas del encuentro. El profesional participó en dos mesas de debate. Por un lado, el panel “Utilizando datos para identificar Fraude y Crímenes Financieros, Money Mules y nuevas tendencias“. Asimismo, más tarde moderó la mesa “Transformación con Inteligencia Artificial y Machine Learning en el sector financiero: Del Back Office al Front Office“.
En el marco del evento, Open Hub News tuvo la oportunidad de entrevistar a Alberto López para explorar cómo Mastercard utiliza inteligencia artificial para combatir el fraude y el lavado de capitales, destacando herramientas innovadoras y resultados positivos.
¿Cómo está aplicando Mastercard la IA en la lucha contra el fraude?
Mastercard lleva trabajando más de 10 años en la lucha contra el fraude utilizando la inteligencia artificial. En ese sentido, nos fijamos no solo en la transacción, sino también lo que ocurre antes de la transacción, de tal manera que analizamos quién está detrás de la pantalla, quién es el que está realizando la compra online, analizando parámetros como la biometría del comportamiento. Gracias a la inteligencia artificial, podemos ser capaces de identificar si eres tú realmente quien está haciendo la compra o es alguien que está intentando suplantarte.
Aparte de ese momento, también obviamente analizamos en tiempo real la propia transacción. Analizamos distintos parámetros para identificar si esa transacción puede ser sospechosa de fraude o no. En caso de serlo, incluso podemos llegar a poder bloquear esa transacción para evitar que eso ocurra. Y adicionalmente, estamos incorporando también la inteligencia artificial generativa para ayudar a detectar también patrones de comportamiento anómalos e identificar tarjetas que han podido estar comprometidas en la red.
¿Cómo se pueden aplicar esas técnicas para la prevención del lavado de capitales?
Las técnicas son más o menos parecidas. La clave es evidentemente analizar mucha información, muchos datos y poder ser capaces de generar esos patrones. En 2015, empezamos en UK a hacer ese análisis en tiempo real de lo que podrían ser transacciones de lavado de capitales, aplicado en este caso a las transacciones bancarias, al cuenta a cuenta. Estábamos mirando en tiempo real más de 100 parámetros diferentes para ver si esa transacción podía ser una transacción normal, de yo envío un dinero porque estoy comprándome un vehículo, o, por contra, podría ser un lavado de capitales con un patrón concreto. Entonces, eso es una de las cosas técnicas que estamos aplicando en Inglaterra.
Hace no mucho hemos lanzado también una solución para ayudar a los bancos a identificar comportamientos anómalos en la compra de criptomonedas. Las criptomonedas tienen una funcionalidad evidentemente totalmente legítima, pero también es un caso en el que muchos criminales las utilizan para el lavado de capitales. De hecho, en UK el 65% de todas las transacciones de lavado de capitales terminan en la compra de criptomonedas en uno o en dos saltos, con lo cual es uno de los elementos que tenemos que analizar y estamos ayudando a las entidades a identificar el riesgo de esas compras de criptomonedas con tarjetas.
Este mismo año hemos lanzado un último servicio que viene a complementar los dos anteriores para ayudar a las entidades financieras a identificar comportamientos inusuales o anómalos o sospechosos cuando usamos una tarjeta bancaria, porque normalmente las tarjetas se usan para muchas cosas, pero también hemos detectado que pueden empezar a usarse para comportamientos relacionados con el lavado de capitales.
“Gracias a la inteligencia artificial, podemos ser capaces de identificar si eres tú realmente quien está haciendo la compra o es alguien que está intentando suplantarte”
¿Cuáles son los resultados que habéis obtenido al aplicar esta tecnología?
La verdad es que los resultados han sido muy positivos. Hablando del caso concreto de UK, hemos conseguido incrementar la detección de cuentas mula en más de un 64%, con lo cual es un hito realmente importante, ya que hemos conseguido disminuir muchísimo el uso del lavado de capitales.
Con respecto al fraude, también en UK, hemos incrementado en un 21% la detección de fraude, que en el caso de Reino Unido calcula el propio ecosistema, no Mastercard, que pudiera llegar a suponer más de 100 millones de libras de ahorro o de evitar fraude en las cuentas. Y en el caso concreto de las tarjetas que comentábamos al principio, el año pasado nuestra solución de SafetyNet fue capaz de parar más de 20 mil millones de dólares en transacciones supuestamente sospechosas antes incluso de que ocurrieran.
Y por último, esta nueva tecnología de inteligencia artificial generativa nos ha permitido incrementar en más del doble el número de tarjetas que hemos identificado, que han sido comprometidas y que, por lo tanto, van a poder ser utilizadas en un futuro para cometer algún tipo de fraude o estafa. Hemos reducido en un 200% los falsos positivos que dichas tarjetas podrían llegar a generar, y hemos incrementado en un 300%, que es una auténtica barbaridad, la velocidad en la que somos capaces de detectar comercios que puedan haberse visto afectados por este tipo de fraude o estafa.
¿Qué os aporta el evento de CMS y qué os lleváis de esta edición?
Es realmente un evento importante porque podemos ver en el mismo sitio a muchos clientes, a muchos proveedores. Podemos también exponer cuáles son las soluciones que Mastercard está imponiendo en el mercado y participar en diferentes mesas rondas. De hecho, yo ahora voy a participar en dos mesas, una como panelista y otra como moderador, para compartir un poco el conocimiento que tenemos.
Yo creo que la clave, y eso es una de las cosas que luego comentaré en una de las mesas, para evitar este tipo de fraude o lavado de capitales, es la compartición. La compartición tanto de conocimiento como de la información de la que disponemos.
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