Aprovechar las capacidades de los agentes autónomos de IA en la gestión de fraude y riesgo puede revolucionar la forma en que las organizaciones abordan sus operaciones de riesgo, ofreciendo una estrategia más matizada, eficiente y proactiva.
Los agentes generativos o asistentes virtuales que utilizan modelos de lenguaje grande son la próxima frontera en los algoritmos de aprendizaje automático. Aunque la promesa de la inteligencia artificial general aún puede estar distante, los agentes inteligentes pueden seguir proporcionando beneficios empresariales tangibles a las organizaciones que los implementan.
De hecho, Markets and Markets informa que el mercado de agentes autónomos crecerá de 4,8 mil millones de USD en 2023 a 28,5 mil millones de USD para 2028.
Un agente autónomo (o más bien una red de asistentes virtuales) puede ayudar a un usuario humano a lograr sus objetivos cotidianos, ya que pueden ejecutar tareas por sí mismos, reduciendo el tiempo invertido en tareas repetitivas por parte de los operadores humanos. Además, estos robots inteligentes pueden trabajar en conjunto con otros agentes adecuados para diferentes tareas, logrando de manera autónoma los objetivos de su departamento u organización bajo la supervisión de operadores humanos.
En el mundo de la gestión de fraude y riesgo, estamos acostumbrados a lidiar con diferentes tipos de sistemas automatizados para enfrentar el conjunto casi infinito y siempre cambiante de desafíos que son peculiares de nuestra industria.
Pero con los agentes autónomos, avanzamos más allá de los simples modelos de aprendizaje automático hacia un territorio de inteligencia casi humana, en el cual el rol del gerente de fraude cambia de ser un mero operador de un sistema de gestión de fraudes a ser el comandante de una flota de robots inteligentes.
La plataforma de decisión de riesgo de IA pionera de Oscilar utilizará tales agentes para ayudar a nuestros clientes a emplear la tecnología de IA generativa a la vanguardia en la lucha contra el fraude.
Por lo tanto, este artículo lo guiará, con ejemplos, sobre cómo los agentes autónomos de IA están transformando la gestión de fraude y riesgo, y cuáles son sus ventajas sobre los sistemas tradicionales basados en reglas o en aprendizaje automático.
Los temas que discutiremos son:
La evolución de la gestión de riesgos: de los sistemas basados en reglas a los agentes autónomos
Comprendiendo los agentes autónomos de IA
El renacimiento en la gestión de fraude y riesgo
Integración de agentes para una estrategia cohesiva
La importancia de una red de agentes en la planificación de tareas
El camino por delante: integrando agentes autónomos en la gestión de riesgos
Comencemos.
La evolución de la gestión de riesgos: de los sistemas basados en reglas a los agentes autónomos
Tradicionalmente, la gestión de riesgos y fraudes se apoyaba en sistemas basados en reglas para contrarrestar a los malos actores y sus diversos esquemas de fraude. Con el tiempo, estos sistemas fueron reforzados por innovaciones en aprendizaje automático, escalando estos sistemas basados en reglas para satisfacer las demandas de nuestra vida cada vez más conectada.
Sin embargo, tales tecnologías de detección de fraude, que podemos llamar Riesgo 1.0 y 2.0 respectivamente, se encuentran limitadas cuando enfrentan nuevos escenarios imprevistos, incapaces de aprender o adaptarse más allá de su programación original, limitando así su trayectoria evolutiva.
Ahora estamos en un punto crucial en la evolución de las tecnologías de gestión de riesgos con la introducción de IA generativa en la detección de fraudes: Riesgo 3.0.
En la gestión de fraude y riesgo, la IA Generativa emerge como una fuerza dinámica, capaz de analizar patrones de datos complejos y adaptarse a amenazas emergentes con agilidad. Puede prever potenciales vías de fraude analizando conjuntos de datos más amplios, incluidas las tendencias del mercado y los comportamientos de los clientes, ofreciendo una postura proactiva en la mitigación de riesgos y protección de activos organizacionales.
Además, la IA generativa puede ser desplegada de manera confiable en forma de agentes autónomos, un tipo de asistente virtual desarrollado con un caso de uso específico en mente y capaz de actuar tanto como copiloto y como un programa inteligente que puede automatizar tareas repetitivas.
Para entender los aspectos tecnológicos de este cambio, lea nuestro artículo sobre casos de uso de IA generativa en servicios financieros.
Ahora profundicemos en el mundo de los agentes autónomos de IA y sus potenciales aplicaciones en gestión de fraude y riesgo.
Comprendiendo los agentes autónomos de IA
Los agentes autónomos en IA son sistemas inteligentes capaces de realizar tareas con mínima intervención humana. Estos agentes pueden analizar conjuntos de datos complejos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en su análisis.
En el contexto de la gestión de fraude y riesgo, estos agentes pueden ser instrumentales en la identificación y mitigación de riesgos potenciales antes de que escalen, ofreciendo un enfoque proactivo para la gestión de riesgos.
Agentes autónomos en la gestión de fraudes
Agente de análisis de causa raíz
El análisis de causa raíz (RCA) es una técnica de prevención de fraudes en la gestión de riesgos que apunta a descubrir la fuente principal o causa de un problema.
La versión abreviada comúnmente conocida es observar un síntoma, como una transacción fraudulenta o un falso positivo, y hacer la pregunta '¿Por qué?' cinco veces para descubrir qué realmente llevó a ese resultado.
RCA suele desplegarse ya sea en análisis post-evento para descubrir vulnerabilidades sistémicas, o como medida preventiva para prepararse contra amenazas hipotéticas, permitiendo a las organizaciones desplegar estrategias de mitigación con anticipación.
Como los agentes autónomos de IA tienen acceso a datos de diversas fuentes, están diseñados para señalar las causas subyacentes de los problemas, ayudando a las organizaciones a prevenir futuras ocurrencias.
Por ejemplo, los agentes RCA pueden responder preguntas relacionadas con aumentos recientes en actividades fraudulentas, o descubrir medidas de seguridad mal configuradas que están declinando transacciones que son legítimas.
La gran ventaja de confiar en agentes autónomos de IA para RCA es que, aunque la técnica es el pan y la mantequilla de la gestión de riesgos, las máquinas pueden realizar dicho análisis mucho más rápido que los operadores humanos.
RCA requiere reconocimiento de patrones, análisis temporal y multifactorial, y los agentes de IA sobresalen en dichas tareas, mientras que los humanos tienen que consultar diferentes bases de datos, revisar datos y realizar el análisis manualmente.
Agente de etiquetado
El etiquetado de datos, en su esencia, se refiere al proceso de etiquetar o anotar datos (a menudo crudos) para hacerlos utilizables para modelos de aprendizaje automático. En la detección de fraudes, las transacciones pueden etiquetarse como "fraudulentas" o "no fraudulentas" basado en registros históricos.
La identificación de características, que también se realiza a través del etiquetado, es necesaria para identificar con precisión qué partes de los datos son relevantes para el caso de uso dado para ponderar el modelo con precisión.
Los agentes autónomos de IA pueden ayudar con este proceso que consume mucho tiempo de varias maneras.
Utilizando el aprendizaje activo, los agentes pueden usar un pequeño conjunto de datos etiquetados para juzgar el resto del conjunto, dejando solo casos ambiguos para revisión humana. Con la capacidad de hacer aprendizaje de transferencia, un modelo de IA entrenado en detección de fraudes puede etiquetar rápidamente datos en un conjunto de datos no relacionado pero similar para el mismo caso de uso.
Además, los agentes de IA sobresalen en la creación de datos sintéticos para mejorar los conjuntos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático, reduciendo la necesidad de datos reales etiquetados por completo.
Como el etiquetado de datos consume mucho tiempo, los agentes de etiquetado pueden hacer el proceso más rápido, volviéndose más precisos con el tiempo y requiriendo cada vez menos supervisión humana.
Agente de atención al cliente
Si bien la tecnología de chatbot ha estado con nosotros durante años, la nueva generación de tecnología de IA generativa mejora significativamente sus habilidades. Ya que automatizar tareas de atención al cliente y especialmente conversaciones con clientes fue uno de sus principales casos de uso, los agentes autónomos de IA son una opción natural para tales funciones.
La capacidad de entender el contexto y lidiar con la ambigüedad permite a los agentes de IA tener conversaciones más naturales que los chatbots tradicionales y guiados por guiones de la era anterior. También pueden ser alimentados con datos de clientes, permitiéndoles crear experiencias más personalizadas para los clientes, lo cual es cada vez más importante en áreas como las finanzas.
Los agentes autónomos de IA también son multifuncionales, lo que significa que pueden configurarse para manejar una multitud de tareas especializadas de servicio al cliente, como proporcionar soporte para documentación, ayudar a los clientes con la solución de problemas, o cumplir funciones de preguntas frecuentes.
Agente de visualización
La visualización de datos en la gestión de fraude y riesgo es una técnica fundamental, tanto para obtener una 'imagen general' de las tendencias recientes, como para profundizaciones relacionadas con el análisis de causa raíz. Actualmente, los científicos de datos trabajan con gerentes de fraude para consultar las bases de datos relevantes y crear visualizaciones para el análisis de datos y entender qué está sucediendo bajo la superficie.
Los agentes autónomos que se especializan en visualización transformarán este proceso.
Un analista puede hablar con el agente y solicitar visualizaciones, resúmenes e incluso análisis. El agente luego transforma datos complejos en formatos visuales, ayudando a los analistas a identificar patrones y tendencias que puedan indicar actividades fraudulentas.
Agente de red
Funcionando dentro de entornos de red, estos agentes de IA pueden monitorear activamente, aprender y responder a amenazas potenciales en tiempo real. Los agentes de red pueden monitorear una cantidad de información mucho mayor que los agentes humanos, detectando irregularidades que pueden ser indicativas de ataques de fraude o violaciones de seguridad (como detectar un gran número de intentos de ATO automáticamente).
Los agentes autónomos también pueden monitorear el comportamiento en toda la red, estableciendo una línea base de acciones y transacciones esperadas y rápidamente señalando desviaciones de la norma.
Además, al aprovechar el análisis de gráficos, los agentes de detección de fraudes en la red pueden detectar conexiones ocultas o difíciles de detectar entre diferentes entidades en el sistema (un modus operandi común de sofisticados anillos de fraude), y recomendar acciones automáticamente.
Como el agente está integrado en el conjunto de detección de fraudes, estas acciones pueden variar desde bloquear ciertos atributos (como tarjetas de crédito o direcciones IP) hasta establecer nuevas reglas o marcar diferentes casos para revisión manual, como en la monitoreo de transacciones automatizadas.
Agente de conocimiento
Los gerentes de fraude y riesgo experimentados son conocidos por su extenso conocimiento de casos históricos, mejores procedimientos, información regulatoria y de cumplimiento, así como conocimiento mundano.
Un agente de conocimiento es un repositorio de información, que tiene acceso a todos los datos relevantes en el sistema y entendimientos, y puede servir como copiloto cuando se trata de la toma de decisiones en todos los niveles. Los analistas experimentados pueden confiar en ellos para recopilar toda la información relevante respecto a un caso, así como aconsejar sobre qué decisiones tomar, mientras que los colegas más nuevos reciben el beneficio de capacitación.
Agente de mapas
Los datos geoespaciales son invaluables cuando se trata de la gestión de fraude y riesgo, ya que pueden usarse para detectar anomalías basadas en el espacio (distancia) y el tiempo.
Los agentes de mapas utilizan datos geográficos para analizar patrones y tendencias en casos de fraude, ayudando en la identificación de anillos de fraude que operan en regiones específicas, o detectando comportamientos anómalos a nivel geográfico.
La IA para la prevención de fraudes puede descubrir nuevas áreas de alto riesgo que son favorecidas por bandas de fraude que apuntan a su empresa, o detectar actores de amenazas que actúan de manera sincronizada en diferentes regiones.
Agente de identidad
La verificación de identidad de clientes se basa en una multitud de herramientas desde procesos de verificación KYC hasta tecnología avanzada que va desde el análisis de comportamiento hasta sistemas de reconocimiento biométrico y facial.
Los agentes de identidad de IA vinculan los datos de estos sistemas, permitiéndoles realizar análisis, y tomar decisiones apropiadas, convirtiéndolos en herramientas invaluables para combatir el fraude relacionado con la identidad.
El renacimiento en la gestión de fraude y riesgo
La metamorfosis de sistemas basados en reglas y aprendizaje automático a IA Generativa y agentes autónomos ha catalizado un renacimiento en el campo de la gestión de fraude y riesgo.
Estamos entrando en una nueva era de detección proactiva de fraudes y mejora en la toma de decisiones caracterizada por profundidad intelectual y agilidad.
Profundicemos en los matices de esta transformación:
Detección proactiva de fraudes: una nueva frontera
Mientras que los sistemas tradicionales de prevención de fraudes operan basado en reglas predefinidas, identificando actividades fraudulentas basadas en datos históricos, la IA generativa anuncia una nueva frontera en la detección proactiva de fraudes.La detección de fraudes impulsada por IA puede predecir posibles patrones de fraude antes de que se manifiesten, analizando y aprendiendo de un conjunto de datos más amplio y más complejo, incluidas las tendencias y patrones emergentes.
Una postura proactiva es crucial para mitigar riesgos en una etapa embrionaria, potencialmente protegiendo a las organizaciones de pérdidas financieras y de reputación sustanciales.
Mejora en la toma de decisiones: el enfoque intelectual
La IA generativa facilita un enfoque más intelectual para la toma de decisiones en la gestión de riesgos. Puede descomponer vastos conjuntos de datos, descubrir patrones ocultos y proporcionar profundos entendimientos que ayudan en la toma de decisiones estratégicas y bien informadas.
La destreza intelectual es un salto significativo desde la IA tradicional, que está confinada a un conjunto fijo de reglas y no puede adaptarse a la fluidez de patrones o tendencias cambiantes.
Respuesta dinámica a amenazas emergentes: el defensor ágil
La agilidad es un activo valioso en el paisaje siempre cambiante de amenazas cibernéticas y fraudes. La gestión de riesgos de agentes de IA, con sus capacidades de aprendizaje y adaptación, encarna esta agilidad, evolucionando sus estrategias y soluciones en tiempo real para ofrecer una defensa robusta contra esquemas de fraude sofisticados y continuamente en evolución.
Comprensión y análisis contextual: la inmersión profunda
La IA generativa introduce un nivel más profundo de comprensión en la gestión de fraudes y riesgos al analizar el contexto detrás de los datos y transacciones. Puede identificar patrones complejos y sutiles en datos que serían imposibles o extremadamente lentos de detectar para un humano o IA tradicional.
La comprensión contextual permite un enfoque más matizado para la gestión de riesgos, donde las decisiones se basan en una comprensión más profunda de los factores subyacentes e implicaciones potenciales.
Automatización de procesos complejos: el maestro eficiente
La gestión de fraudes con agentes de IA se erige como un maestro en la automatización de procesos complejos que anteriormente requerían intervención humana. Puede manejar tareas multifacéticas, analizar estructuras de datos complejas y generar ideas, haciendo el proceso más eficiente y menos propenso a errores humanos.
Integrando agentes para una estrategia cohesiva
En el esquema general de las cosas, estos agentes no son simplemente entidades individuales operando en aislamiento. Son engranajes en una máquina más grande, cada uno contribuyendo a una estrategia cohesiva destinada a revolucionar las operaciones de fraude y riesgo.
Por ejemplo:
El agente de red podría identificar una posible violación de seguridad
Trabajar en conjunto con el agente de identidad para verificar las identidades involucradas
Mientras que el agente de conocimiento proporciona ideas para ayudar en la toma de decisiones.
Un enfoque colaborativo asegura una estrategia más robusta y completa, donde las tareas complejas son manejadas eficientemente, allanando el camino para una gestión de riesgos autónoma.
El nombre de esta estrategia se llama red de agentes autónomos, que orquesta los diferentes tipos de agentes para trabajar en conjunto hacia el logro de sus objetivos.
La importancia de una red de agentes en la planificación de tareas
Si bien un agente de IA individual puede ser una herramienta poderosa, estos inteligentes asistentes realmente brillan en una red de agentes bien organizada.
La red de agentes sirve como la columna vertebral de una estrategia cohesiva, donde varios agentes trabajan en armonía para completar tareas complejas que requieren enfoques multifacéticos y esfuerzos colaborativos. Exploremos los aspectos críticos que subrayan la importancia de una red de agentes en la planificación de tareas:
Delegación y autonomía
Una red de agentes de IA eficiente prospera a partir de principios de delegación y autonomía. Los agentes son asignados con roles específicos basados en sus fortalezas y capacidades, lo que les permite centrarse en aspectos particulares de una tarea.
La delegación de tareas asegura que cada agente pueda operar dado una lista de tareas autónomamente dentro de su dominio, contribuyendo a la meta principal sin supervisión constante, acelerando así el proceso y mejorando la eficiencia.
Comunicación inter-agentes
Para que una red funcione sin problemas, la comunicación entre agentes es vital. Los agentes necesitan intercambiar información, compartir ideas y colaborar para tomar decisiones informadas.
El diálogo inter-agentes facilita un enfoque cohesivo para la resolución de problemas, donde las ideas de un agente pueden ayudar a otros a cumplir con sus roles más eficazmente.
Evitar comportamientos recursivos y alucinaciones
Una red de agentes bien diseñada está equipada con mecanismos para evitar errores como el comportamiento recursivo, donde un agente podría atascarse en un bucle, repitiendo las mismas acciones sin progresar.
Del mismo modo, los agentes están programados para evitar alucinaciones, donde podrían percibir patrones o tendencias inexistentes. Estas protecciones aseguran que los agentes permanezcan enfocados en sus tareas, contribuyendo positivamente a la estrategia general.
Mantener conversaciones largas y esfuerzos colaborativos
En el contexto de la gestión de fraudes y riesgos, las tareas a menudo requieren esfuerzos sostenidos y largas conversaciones entre agentes. Los agentes necesitan mantener un diálogo, discutir desarrollos y compartir ideas por períodos prolongados.
La comunicación continua asegura que los agentes puedan adaptarse a las circunstancias cambiantes, modificando sus estrategias basadas en la información más reciente, y trabajar juntos para lograr el objetivo común.
Colaboración entre múltiples equipos
Las tareas complejas a menudo requieren la participación de varios equipos, cada uno aportando un conjunto único de habilidades y perspectivas a la mesa.
En una red de agentes, esta colaboración se facilita a través de un enfoque estructurado, donde los equipos trabajan juntos, complementando los esfuerzos de cada uno y contribuyendo a una estrategia integral.
La colaboración entre múltiples equipos es vital para abordar problemas complejos, ofreciendo un enfoque más completo para la gestión de fraudes y riesgos.
Al fomentar la delegación, autonomía, comunicación y colaboración, esta red asegura un enfoque cohesivo y eficiente para la resolución de problemas.
A medida que avanzamos más en este dominio, el papel de las redes de agentes indudablemente se volverá más pronunciado, ofreciendo una vía prometedora para la innovación y el progreso en la lucha contra el fraude y el crimen financiero.
Equilibrando control y autonomía: ¿serán fiables los agentes autónomos alguna vez?
A medida que nos adentramos más en el ámbito de los agentes autónomos, surge una pregunta pertinente: ¿Podemos confiar en estos agentes para tomar decisiones críticas de manera autónoma?
La respuesta reside en el equilibrio entre control y autonomía. Mientras que estos agentes están diseñados para operar independientemente, un cierto nivel de supervisión humana es esencial para asegurar confiabilidad y prevenir posibles abusos.
Por ejemplo, en el sector financiero, un agente autónomo en la gestión de fraudes podría ser utilizado para monitorear transacciones e identificar posibles casos de fraude.
Sin embargo, la decisión final sobre si marcar una transacción como fraudulenta aún podría requerir intervención humana, asegurando un equilibrio entre automatización y juicio humano.
¿Qué significa que un agente de IA sea creíble y parecido a un humano?
A medida que avanza la tecnología de IA, la línea entre humano y máquina se vuelve cada vez más difusa.
En el contexto de servicio al cliente, por ejemplo, los agentes de IA ahora son capaces de entender y responder a consultas complejas de una manera que es casi indistinguible de un agente humano.
Tales capacidades similares a las humanas no solo mejoran la experiencia del cliente, sino que también añaden una capa de seguridad, ya que estos agentes pueden ser entrenados para identificar y responder a intentos de fraude potenciales de una manera más matizada.
La innovación en la gestión de fraudes y riesgos usualmente refleja innovaciones en técnicas de fraude. Los agentes autónomos de IA que ayudan a los gerentes de riesgos del futuro llegan en un momento en que los mismos agentes inteligentes estarán ampliamente disponibles para actores nefastos también.
Los estafadores han utilizado bots y tecnología de automatización desde tiempos inmemoriales para escalar sus ataques, y la IA generativa les permitirá lanzar nuevos ataques de bots con comportamiento similar al humano, aumentando la efectividad de los ataques de phishing e ingeniería social.
En el futuro, esto significará un aumento en el número de amenazas para el resultado final de las empresas, lo que significa que aumentar los analistas de riesgos a través de la misma tecnología de agentes pronto se convertirá en una necesidad para lidiar con el creciente volumen de ataques sofisticados.
El camino por delante: integrando agentes autónomos en la gestión de riesgos
A medida que navegamos por el complejo paisaje de la gestión de fraude y riesgos, la integración de agentes autónomos de IA presenta una prometedora vía para la innovación y eficiencia.
Al aprovechar las capacidades de estos agentes, las organizaciones pueden desarrollar estrategias más robustas y proactivas, ayudando a proteger sus activos y clientes de las amenazas siempre cambiantes del fraude y el crimen financiero.
El camino por delante es prometedor, y con el enfoque correcto, la integración de agentes autónomos de IA puede revolucionar el campo de la gestión de fraude y riesgos, allanando el camino para un ecosistema financiero más seguro y protegido.
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