- La biometría del comportamiento reduce el fraude en la banca en línea
- Es capaz de analizar métricas y patrones reiterados de comportamiento digital
El fraude en la banca digital sigue aumentando en frecuencia y gravedad, provocando pérdidas financieras impactantes todos los años.
Más del 50% de los consumidores afirma que se enfrenta a una estafa, al menos, una vez por semana, según indica el Informe Global sobre el Estado de las Estafas 2024, de la Global Anti-Scam Alliance (GASA).
Según el estudio True Cost of Fraud 2023 de LexisNexis, una transacción fraudulenta cuesta tres veces el valor de la transacción original. Si la mayoría de los cargos fraudulentos se detectaran a tiempo o se evitaran por completo, podrían ahorrarse millones de dólares.
Ahora que los hackers cuentan con inteligencia artificial, las medidas de seguridad tradicionales ya no son suficientes. La biometría del comportamiento puede dar respuesta eficiente ante este desafío.
Biometría del comportamiento: cómo funciona
La biometría del comportamiento utiliza tecnología de aprendizaje automático (machine learning) para analizar los movimientos físicos del usuario, interacciones en línea y patrones de pensamiento con el fin de determinar si la actividad de las cuentas es legítima o fraudulenta.
Cómo funciona la biometría del comportamiento?
Funciona gracias a que una IA analiza en tiempo rea las acciones. Como procesa grandes volúmenes de información rápidamente, puede gestionar múltiples usuarios al mismo tiempo. Supervisa el uso del mouse, teclado o pantalla táctil y rastrea métricas que identifican discrepancias en tu comportamiento.
El modelo de ML puede seguir la velocidad, los gestos, la voz, la orientación y la presión. Por ejemplo, puede saber que un cliente usa la mano derecha para deslizar y el dedo índice para desplazarse. Construye un perfil de usuario agregando información sobre los patrones físicos, digitales y cognitivos. Así mantiene una base de referencia actualizada para detectar fraudes.
Aunque los algoritmos específicos de biometría del comportamiento varían, generalmente emplean un sistema de puntuación que cambia en función de factores predefinidos. Cuanto más baja sea la puntuación, el proveedor de servicios bancarios puede entonces hacer preguntas de seguridad extra, o bloquear temporalmente una cuenta.
Biometrías alternativas
El fraude online está aumentando en frecuencia y severidad. Los tres tipos de autenticación existentes pueden ser fácilmente vulnerados mediante técnicas de phishing. Aunque las biometrías tradicionales solían ser seguras, la IA generativa lo ha cambiado todo: hay fraudes de identidad hasta con clips de audio.
Hoy en día, la protección estándar de cuentas ya no basta. Aunque los expertos recomiendan usar contraseñas diferentes para cada cuenta y cambiarlas cada tres meses: la IA generativa puede falsificar también esos datos biométricos.
Estas son los ataques más frecuentes que sufren los clientes financieros:
- Pago autorizado fraudulento
Cuando el estafafor se hace pasar por una empresa o persona legítima: es un tipo común de ataque de phishing.
- Robo de cuenta (account takeover)
Cuando el hacker realizr ataques probando miles de combinaciones hasta acertar las contraseñas. - Robo de identidad
Mediante phishing, un estafador hace que el usuario revele datos personales. También pueden usar datos filtrados en la dark web. - Apertura de cuentas falsas
Los estafadores pueden usar información robada o filtrada para abrir cuentas bancarias. Así pueden solicitar préstamos, generar deudas o transferir fondos.
La biometría del comportamiento reduce el fraude
No es sorpresa que esta tecnología esté ganando terreno. Se estima que el valor de mercado de la IA en el sector bancario crecerá a 64 mil millones de dólares para 2030. Su principal atractivo es su eficacia contra el fraude.
La biometría del comportamiento:
- Detecta a los estafadores
Un modelo de ML reconoce pequeñas inconsistencias que le permiten detectar fraudes. Por ejemplo, aunque es normal dudar al ingresar un número de tarjeta, no lo es salir de la página y luego copiar y pegar un apellido. - Busca el patrón único
A diferencia del reconocimiento facial o huellas, la biometría del comportamiento funciona todo el tiempo en segundo plano. Un hacker tendría que estudiar los movimientos y hábitos inconscientes del usuario para engañar al sistema. - Detecta bots
Los bots no actúan como humanos. Incluso detalles como la orientación del dispositivo pueden delatar a un actor malicioso. - Comodidad
Ell 33% de las personas dice no usar autenticación multifactor porque les resulta molesta. La biometría del comportamiento no fastidia al usuario.
En otras industrias
Otro sector que está a la vanguardia del uso de la biometría conductual es el automotriz. La inversión en este campo está creciendo rápidamente, con un mercado proyectado de 3.04 mil millones de dólares para 2030. Al igual que muchos dispositivos pueden desbloquearse con comandos de voz, huellas digitales o reconocimiento facial, algunos autos ya están utilizando esta tecnología para encender motores y abrir puertas. Otros incluso han comenzado a incorporar sensores que monitorean signos vitales del conductor, como el ritmo cardíaco, la respiración, las expresiones faciales, los patrones del habla y los niveles percibidos de estrés.
