Nuestra CEO y cofundadora, Neha Narkhede, fue recientemente destacada en The Barefoot Innovation Podcast, donde habló sobre cómo la IA está transformando la gestión de riesgos en los servicios financieros. La anfitriona Jo Ann Barefoot también explora cómo la plataforma unificada de tomas de decisiones de riesgo de IA de Oscilar™ ayuda a las instituciones financieras a gestionar mejor el fraude, cumplimiento y riesgo crediticio.
Aspectos Clave
El enfoque unificado de Oscilar: Proporciona un conjunto completo de soluciones para la toma de decisiones de riesgo (KYC/KYB, evaluación de crédito, fraude, cumplimiento AML) en una plataforma impulsada por IA
Alcance del cliente: Atiende a los principales bancos, cooperativas de crédito y fintechs, incluyendo Dave, Nuvei y Happy Money en Norteamérica, Reino Unido y América Latina
Inteligencia compartida: Crea una visión de 360° de los perfiles de riesgo del usuario procesando miles de señales en milisegundos y compartiendo inteligencia a través de todos los puntos de contacto del cliente
Combatiendo IA con IA: Uso de técnicas avanzadas para combatir intentos de fraude sofisticados como identidades sintéticas y deepfakes
Perspectivas regulatorias: Equilibrar los requisitos de explicabilidad con la detección efectiva de fraudes, abogando por marcos regulatorios centrados en resultados
Paisaje de amenazas en crecimiento: El fraude de identidad sintética (70-80% de todo el fraude), estafas de ingeniería social y fraude de pagos push representan las amenazas de más rápido crecimiento
Consejos para reguladores: Énfasis en la innovación colaborativa, enfoques basados en principios, diálogo estructurado en la industria, y reconocer el papel de la tecnología en mejorar el cumplimiento
Transcripción del Episodio Completo
Jo Ann Barefoot: Tenemos un fabuloso programa hoy. Mi invitada es Neha Narkhede, quien es la cofundadora y CEO de Oscilar. Neha, gracias por unirte a mí.
Neha Narkhede: Muchas gracias por tenerme aquí, Jo Ann.
Jo Ann Barefoot: Estamos haciendo mucho trabajo en el ámbito del crimen financiero y el fraude. Parece ser un tema que se dispara en todo el mundo, así que estamos deseando escuchar sobre lo que están haciendo en Oscilar. Pero primero, cuéntanos sobre ti. ¿Cuál es tu trayectoria y cuál es el camino que te llevó a este trabajo?
Neha Narkhede: Mi experiencia está en tecnología de datos e IA. Oscilar es mi segunda empresa. Mi primera empresa, Confluent, hace software de datos en tiempo real e IA. Como parte de llevar a Confluent a la bolsa, tuve la oportunidad de trabajar con grandes instituciones financieras, dado el gran alcance de Confluent. Descubrí que el riesgo de fraude y el cumplimiento eran realmente los mayores casos de uso de datos e IA en el mundo moderno. Lo que identifiqué fue una brecha crítica en el mercado, que es la fragmentación. Soluciones puntuales centradas en aspectos muy individuales de la gestión de riesgos. No comparten señales a lo largo del ciclo de vida del cliente, a través de productos. Por ejemplo, si detectas riesgo de identidad sintética durante la incorporación, esa valiosa señal no puede informar decisiones de fraude en pagos en la etapa de transacción. Fundé Oscilar para cerrar esta brecha creando una plataforma unificada y en tiempo real de toma de decisiones de riesgo impulsada por IA que proporciona una visión más completa del perfil de riesgo del usuario a lo largo de todo el viaje del cliente.
Jo Ann Barefoot: Cuéntanos más sobre Oscilar. ¿Cuándo la fundaste? ¿Cuál es el alcance actual de lo que haces? Luego profundizaremos en las soluciones que está proporcionando.
Neha Narkhede: Sí. Oscilar fue fundada hace un poco menos de cuatro años. Lo que hacemos es básicamente proporcionar un conjunto completo de soluciones para la toma de decisiones de riesgo desde KYC, KYB, riesgo de incorporación hasta riesgo de evaluación de crédito, riesgo de fraude y cumplimiento AML en una plataforma impulsada por IA, y nuestro enfoque es muy pragmático y responsable en el uso de IA para resolver todo este fraude generado por IA que está ocurriendo hoy.
Jo Ann Barefoot: ¿Quiénes son tus... o danos algunos ejemplos de los tipos de entidades que son tus clientes?
Neha Narkhede: Nuestros clientes van desde los 60 principales bancos hasta bancos comunitarios regionales, principales cooperativas de crédito, fintechs de rápido crecimiento como Dave, Nuvei, Happy Money, y por lo tanto abarca un amplio espectro de todo el espacio fintech.
Jo Ann Barefoot: ¿Están en los EE.UU. o son globales o internacionales?
Neha Narkhede: Comenzamos operando en Norteamérica, y ahora he expandido Oscilar al Reino Unido y América Latina.
Jo Ann Barefoot: Cuéntanos sobre el nombre, Oscilar.
Neha Narkhede: Sí. Es una gran pregunta. Me preguntan eso todo el tiempo. Pensé, a medida que estudiaba más el espacio de riesgo, que el riesgo nunca es algo estático. Siempre oscila entre dos extremos de un espectro. En un lado hay mayor aprobación, menor fraude. En el otro lado, menor aprobación. Lo que vi es que el riesgo sigue oscilando entre los dos extremos del espectro, y por eso se me ocurrió el nombre Oscilar.
Jo Ann Barefoot: Me encanta eso. Genial. Cuéntanos más sobre cómo funciona. Estoy fascinada por esta capacidad de permitir que las señales se compartan. Nos ha parecido durante mucho tiempo que una de las razones por las que los criminales y lavadores de dinero y defraudadores están ganando contra las buenas fuerzas en tal medida es que es muy difícil compartir información en este espacio porque tiene que mantenerse privada, segura, y hay muchas barreras para el flujo de la información. ¿Cómo han resuelto el problema de compartir las señales?
Neha Narkhede: La tecnología de Oscilar, tal vez debería explicar un poco cómo funciona. Funciona conectando puntos que los sistemas tradicionales pasan por alto porque operan en aislamiento. Los sistemas tradicionales de fraude examinan una porción muy estrecha de datos. Aquellos que verifican identidades solo miran las señales de identidad en el momento de la incorporación o solo las señales de transacción más adelante en el momento de la transacción. Pero simplemente dicho, en palabras muy simples, son como guardias de seguridad que miran cada entrada sin comunicarse con el otro. Oscilar en cambio crea una visión unificada procesando miles de señales en milisegundos, desde huellas digitales de dispositivos hasta biometría de comportamiento y historiales de comportamiento de transacciones. Luego construimos firmas cognitivas únicas, es lo que las llamamos, para cada usuario basándonos en cómo los buenos usuarios interactúan, para poder así detectar a los malos una vez que entendemos cómo se comportan los buenos usuarios. Monitoreamos de forma continua a través de todo el recorrido del cliente desde la creación de una cuenta hasta el inicio de sesión y las transacciones, así como la monitorización posterior a la transacción para buscar AML.
Compartimos esa inteligencia a través de todos los puntos de contacto del recorrido dentro de la compañía. El riesgo detectado en una etapa informa las decisiones en la otra, lo cual simplemente razonando desde los primeros principios tiene sentido para mí. Utilizamos modelos de IA avanzados y explicables para usar esta inteligencia compartida, esta visión de 360°, para tomar decisiones bien fundamentadas y precisas para todos los tipos de problemas de riesgo en línea. Por ejemplo, si se detectan anomalías sutiles en el dispositivo durante la incorporación cuando estás creando la cuenta o registrándote, esa señal se recuerda y se contempla en la decisión de riesgo de transacción más tarde. De hecho, hemos visto a nuestros clientes atrapar un 60% más de tomas de control de cuentas utilizando solo este enfoque. Esta es la plataforma que se adapta a nuevas amenazas en tiempo real en lugar de confiar en reglas estáticas, haciendo a Oscilar particularmente efectivo contra intentos de fraude impulsados por IA como identidades sintéticas e incluso deepfakes.
Jo Ann Barefoot: A medida que se comparte la información, ¿necesitan trabajar en encriptación y otras medidas de privacidad mientras fluye? Porque sé que muchas compañías financieras, parte de la razón por la que segregan la información es que no sienten que estén libres para compartir el monitoreo de riesgos AML con el monitoreo de fraudes, aunque parezca lógico hacerlo. Dentro de la compañía financiera, ¿es fácil compartir información de identidad real e información personalmente identificable?
Neha Narkhede: Dentro de la compañía, sí. La forma en que Oscilar está diseñado es con la privacidad y seguridad primero. La forma en que está diseñado es que los datos para una compañía en particular no salen de la instalación de esa compañía a otra compañía. Ese es un aspecto. Pero incluso dentro de la compañía, un usuario toca diferentes partes del producto en diferentes momentos, y expone diferentes formas de riesgo en cada punto de tiempo. Si eso no está utilizando una visión de 360° fundamentada completa de quién es el usuario, cómo se comporta, cómo se compara eso con el comportamiento de buenos usuarios versus malos usuarios, eso es realmente una gran oportunidad perdida. Eso es lo que está causando falsos positivos muy altos. Interfiere con buenos usuarios, pero también está reduciendo la tasa de detección de fraudes debido a todas estas oportunidades perdidas, dado que los defraudadores simplemente irrumpen en diferentes aspectos del recorrido porque saben que las señales no están compartidas.
Jo Ann Barefoot: Sí, absolutamente. El problema de los falsos positivos es un problema tan grande en este espacio, así como los falsos negativos, como estás diciendo. ¿Encuentras que surjan problemas que se relacionan con los marcos regulatorios, ya sea en AML o en otros aspectos de lo que haces? ¿Hay áreas en las que podríamos hacer un mejor trabajo contra el fraude si tuviéramos algunos cambios en el enfoque regulador?
Neha Narkhede: Sí. Puedo darte mi visión sobre el marco regulatorio actual en torno a la IA y los servicios financieros y si está mantenido al ritmo con el avance tecnológico o no. Pero en mi opinión, creo que estos marcos regulatorios para la IA en los servicios financieros todavía están evolucionando. Se enfrentan a desafíos para mantenerse al paso con la tecnología a medida que la tecnología cambia tan rápidamente justo frente a nuestros ojos. El panorama actual varía bastante globalmente también. El Acto de IA de la UE y las directrices de la CFPB en EE.UU. están haciendo progresos en el establecimiento de estos límites, pero todavía hay brechas significativas. Los reguladores están particularmente enfocados en la explicabilidad y el cumplimiento, esencialmente asegurando que las decisiones de IA sean transparentes, pero particularmente en el riesgo de crédito. Ahora, esto crea un acto de equilibrio para las instituciones financieras a medida que necesitan adoptar IA avanzada para combatir fraudes cada vez más sofisticados impulsados por IA, como identidades sintéticas, mientras siguen asegurando que sus modelos sigan siendo interpretables y cumplan con las normas.
Lo que hemos hecho en Oscilar es diseñar nuestra plataforma con lo que llamo regulaciones basadas en IA desde el principio. Nuestros modelos son explicables, tienen registros completos de auditoría. Construimos la transparencia en la toma de decisiones de riesgo, por lo que siempre puedes rastrear por qué se tomó una decisión particular. Creo que este enfoque permite a las instituciones financieras aprovechar esta IA avanzada para una mejor detección de riesgos mientras mantienen el cumplimiento regulatorio. Creo que el camino más efectivo adelante implica un diálogo entre innovadores y reguladores para establecer marcos pragmáticos que protejan a los consumidores, pero sin sofocar las tecnologías necesarias para combatir este crimen financiero impulsado por IA en evolución.
Jo Ann Barefoot: Interesante. El problema de la explicabilidad es obviamente importante, pero parece que es un factor limitante. La capacidad de explicar las cosas al nivel de comodidad del regulador puede limitar la capacidad de obtener todo lo que podríamos de las herramientas. ¿Es eso cierto?
Neha Narkhede: Eso es cierto para algunos problemas. Para el riesgo de crédito, creo que está completamente justificado tener un cierto nivel de explicabilidad. Ahí es donde realmente importa la imparcialidad. Sin embargo, en el lado del fraude, es un poco más matizado. En el lado del fraude, hay ciertos problemas de fraude donde simplemente es realmente difícil de detectar si solo dependías de las reglas estáticas o de los modelos de aprendizaje automático al estilo antiguo que son puramente predictivos. Creo que estamos moviéndonos hacia un mundo donde se necesitan miles de señales que sean procesadas a través de múltiples algoritmos, y solo las técnicas de aprendizaje automático y IA pueden hacer eso. Algunos de ellos no son explicables. En realidad, ese es el verdadero dilema que enfrentamos hoy como están las cosas. No todos esos modelos son explicables. Ahora estás limitado a usar solo esos modelos de IA que son explicables para incluso detectar fraudes, donde cierto subconjunto de fraudes simplemente no... No es impactante usar el conjunto limitado de modelos de IA.
Jo Ann Barefoot: Sí. ¿Puedes hablarnos sobre qué tipos de fraude están creciendo más rápidamente y por qué?
Neha Narkhede: Sí. Creo que el fraude de identidad sintética creo que representa entre el 70 y el 80% de todas las formas de fraude, y está creciendo extremadamente rápido, especialmente en Europa. El segundo, estafas. Las estafas de ingeniería social están en un absoluto aumento. Son un enorme problema a nivel global, pero también en geografías específicas y el fraude de pagos push de la cuenta APP está ahora en su auge. Diría que no ha alcanzado los niveles de fraude de identidades sintéticas y estafas, pero es absolutamente una de las formas de fraude de más rápido crecimiento dado que estamos moviéndonos hacia más pagos en tiempo real.
Jo Ann Barefoot: Sí. Acabas de responder quizás a lo que iba a preguntar, que era, ¿está creciendo el fraude de pagos push? Está bien. ¿Qué puedes compartir con nosotros sobre las soluciones más allá de la detección? ¿Oscilar informa sobre actividad sospechosa a FinCEN en EE.UU., y así sucesivamente, directamente o equipa a su cliente para hacerlo?
Neha Narkhede: Sí. Oscilar ha construido características tecnológicas para el reporte 314(a), 314(b). Facilitamos a nuestros clientes, los bancos, las fintechs, no solo presentar informes SAR fácilmente, sino también reportar entidades que necesitan ser reportadas para diversas sanciones, etc., en un solo clic. Eso es algo que hemos hecho para facilitar las cosas. También, en el lado del reporte SAR, creo que los operadores de riesgo pasan cerca del 80% simplemente revisando datos. Tal vez pierden ciertos datos para agregarlos a un informe SAR, pero estamos usando un Copilot, un copilot basado en IA generativa llamado Oscilar AI, que simplemente pre-llena todo, ahorra una enorme cantidad de tiempo para que el humano simplemente vaya y revise las cosas y luego presione enviar. Hay algunas mejoras muy importantes tanto operacionales como específicas de características que hemos hecho en esa zona.
Jo Ann Barefoot: Está bien. Genial. ¿Tienes una perspectiva sobre si las fuerzas del orden están logrando algún avance para llegar a las fuentes de fraude? Tus clientes deben detectarlo y ya sea prevenir que la entidad fraudulenta entre en su institución, o si ya está allí, encontrar los problemas que están ocurriendo e informarlos y cerrarlo. Pero cuando pensamos en las tendencias globales en este ámbito, ¿hay cosas que crees que el gobierno podría estar haciendo que realmente estarían creando un desincentivo suficiente para que podamos cambiar el rumbo?
Neha Narkhede: Sí. Creo que deberíamos facilitar el intercambio seguro de inteligencia cuando se trata de fraude. El crimen financiero explota los vacíos entre instituciones, por lo que crear canales protegidos para compartir estos patrones emergentes de fraude ciertamente puede ayudar a que todo el ecosistema responda mucho más rápido mientras se mantienen los controles de privacidad. Absolutamente pienso que esta red de intercambio de inteligencia, respaldada por las fuerzas del orden, es extremadamente eficaz para realmente frenar las formas de fraude porque el fraude no solo impacta a una organización o a una persona. Ese defraudador en particular en realidad ataca a cientos de organizaciones a través de miles de usuarios. Si una entidad lo hubiera reportado, entonces al menos las otras entidades podrían haberse ahorrado mucho esfuerzo.
Jo Ann Barefoot: ¿Tienes una opinión sobre si las capacidades de protección de la privacidad son lo suficientemente robustas como para permitir ese intercambio más amplio? Porque eso es lo que siempre escuchamos es si eres un banco o si eres una entidad de la ley, tienes que proteger la privacidad de las personas inocentes que podrían estar reflejadas en los datos que estarías compartiendo, y tienes que proteger la integridad de una investigación si hay una. Tienes que limitar la exposición de esa información o encriptarla o hacer algo que no solo la comparta ampliamente. ¿Cuáles son las soluciones para eso hoy?
Neha Narkhede: Sí. La criptografía ha progresado bastante hasta el punto en que los protocolos de encriptación que estarán en uso, ya sea que estás compartiendo los datos en vuelo o que estás almacenando los datos en reposo, esos protocolos de encriptación están en su lugar y listos para usarse si fueras a hacer este tipo de intercambio de inteligencia. Piensa en crear una firma para un usuario en particular y su, digamos, dispositivo y no tener que compartir la PII particular del usuario en absoluto, sino solo compartir esa firma, que es generada criptográficamente, eso en sí mismo será diferente para dos dispositivos diferentes, por lo que esos tipos de tecnologías de encriptación pueden ponerse en efecto para realmente compartirlo de una manera de privacidad de datos.
Jo Ann Barefoot: Interesante. ¿Tienes una opinión sobre si deberíamos estar moviéndonos hacia una infraestructura de identidad digital más avanzada como una oportunidad de privacidad, intercambio de datos y acceso financiero? Sé que te estoy llevando un poco más allá de tu alcance principal, pero eres tan reflexiva en todas las soluciones aquí.
Neha Narkhede: ¿Por identidad digital, te refieres a la verificación basada en API de licencias de conducir o pasaportes y cosas así?
Jo Ann Barefoot: Sí, probablemente.
Neha Narkhede: Sí. Absolutamente. Creo que si tuviéramos una infraestructura como llamémosla verificación de identidad para licencias de conducir, para pasaportes, a la que las entidades simplemente pudieran llamar y obtener una respuesta. En última instancia, eso va a frenar el fraude de identidad sintética como nada más lo hará. Creo que si hiciéramos eso, estaríamos muchos pasos adelante de los defraudadores. En ausencia de eso, tienes que usar muchas otras técnicas. Aún puedes detener el fraude de identidad sintética, pero se convierte en una inversión tecnológica bastante grande.
Jo Ann Barefoot: Esto es fascinante. ¿Qué no hemos hablado que quisieras agregar?
Neha Narkhede: Vamos a ver. Creo que una cosa que podría ser útil es cómo equilibra Oscilar la necesidad de este análisis de datos integral con preocupaciones de privacidad y regulaciones por el otro lado.
Jo Ann Barefoot: ¿Cómo lo haces?
Neha Narkhede: En Oscilar, equilibramos este análisis de datos integral con privacidad a través de tanto arquitectura técnica como prácticas de gobernanza que tenemos en su lugar. En primer lugar, diseñamos nuestra plataforma con principios de privacidad por diseño. Por ejemplo, al analizar la inteligencia de dispositivos y los datos de comportamiento, nos centramos en patrones y anomalías en lugar de PII. Nuestros modelos están entrenados para detectar señales de fraude sin requerir datos personales excesivos. Eso es uno. El segundo es que mantenemos una estricta segregación de datos. Como mencionaba, nuestra plataforma unificada conecta los clamores de riesgo entre el viaje del cliente, pero establece los controles apropiados sobre qué datos pueden ser compartidos incluso entre diferentes funciones de riesgo en una organización. Esto asegura el cumplimiento de los requisitos regulatorios mientras sigue permitiendo esta vista holística del riesgo que hace efectivo nuestro enfoque. Tercero y último es que aseguramos que todos los modelos de IA sean transparentes y explicables. Las instituciones financieras deben justificar sus decisiones tanto a consumidores como a reguladores, por lo que nuestra tecnología puede proporcionarles vías de auditoría claras de por qué, cuándo, qué sucedió y mostrarles exactamente qué factores influyeron en cada decisión o evaluación de riesgo. Creo que la clave es tratar la privacidad no como un obstáculo, sino como un requisito de diseño fundamental.
Jo Ann Barefoot: ¿Estás viendo... A medida que vemos la adopción rápida de IA generativa en particular hoy en día, sé que muchas, muchas personas en la industria están estableciendo o cambiando sus enfoques de gobernanza y estándares alrededor del uso de IA. ¿Estás encontrando más de eso como una línea de preguntas o es solo la tradicional revisión del enfoque del riesgo del proveedor al que estás pasando? Parece que hay dos corrientes de cambio, una siendo la adopción de nuevos tipos de herramientas como la tuya, y la otra siendo este enfoque general en muchas instituciones sobre la gobernanza de IA.
Neha Narkhede: Sí. Nuestros clientes más grandes se preocupan y hacen preguntas sobre nuestros uso de la tecnología de IA generativa y cómo la estamos utilizando, a dónde van los datos, si esos datos están encriptados o no. Estas preguntas están surgiendo legítimamente y deberían. Nuestros clientes más pequeños, por supuesto, tienen más comprensión de la última tecnología, por lo que están menos preocupados por eso. Pero trabajamos mucho en la educación a nuestra base de clientes sobre cómo estamos usando esa tecnología. Por ejemplo, no solo pegamos cosas en ChatGPT y obtenemos respuestas. ¿Verdad? Eso no es seguro. Esa no es una forma segura de usarlo.
Primero debes activar funciones empresariales en algunas de estas herramientas que podrías estar usando donde realmente no retienen datos más allá de una pequeña ventana. Eso es uno. Los datos están encriptados sobre el cable mientras los envías utilizando protocolos como TLS, y luego están encriptados en reposo usando protocolos como AES-256 y así sucesivamente. Hay formas en las que puedes usar las tecnologías generativas de IA que las hacen muy seguras, muy privadas y muy prácticas de usar también. Pero para responder a tu pregunta, las preguntas sí surgen en nuestros clientes un poco más grandes y más tradicionales.
Jo Ann Barefoot: ¿Esperas, Neha, hacia dónde nos dirigimos en digamos, la gestión de riesgos en servicios financieros y cumplimiento? Tu empresa está a la vanguardia de usar datos y tecnología de maneras nuevas y mejores. ¿Crees que nos estamos moviendo hacia un sistema en el que los gestores de riesgo realmente tendrán la buena información que necesitan y las buenas herramientas analíticas que necesitan para hacer una gran diferencia en los problemas de riesgo que enfrentan las compañías financieras y los problemas de cumplimiento? Me preocupa que estemos en una carrera perdida actualmente donde los riesgos están aumentando rápidamente y la mayoría de las herramientas tradicionales tanto de los reguladores como de los gerentes de riesgo de la industria no están equipadas para mantenerse al día con esos riesgos porque la información es demasiado fragmentada, como dices, demasiado desconectada, demasiado vieja, demasiado difícil de acceder. ¿Prevés que nos estamos moviendo hacia un sistema mucho, mucho mejor en los próximos años?
Neha Narkhede: Sí. Absolutamente. Creo que la visión que tuve también hace un poco menos de cuatro años fue que el espacio se está moviendo hacia la dirección de la consolidación, no la fragmentación, y el espacio se está moviendo hacia un uso pragmático de la IA, no utilizando reglas estáticas como lo solíamos hacer. ¿Qué he visto en los últimos cuatro años? Bueno, Oscilar ha crecido tremendamente rápido, así que ese ha sido el mayor indicador en mi opinión sobre si estas dos apuestas están dando frutos. Esa es una señal que vemos. La segunda cosa es que sí, muchas de las grandes instituciones financieras están atrapadas en tecnologías que están fragmentadas y que no tienen idea de cómo usar lo último, lo mejor en IA. Tomará algún tiempo suplementarlas. Tomará algo de tiempo actualizarlas o eliminarlas. Ese proceso va a tomar un par de años, pero absolutamente veo a las organizaciones de todas formas y tamaños yendo tras la visión de la consolidación y el uso pragmático de la IA, incluyendo la IA generativa.
Jo Ann Barefoot: ¿Tienes consejos para reguladores y responsables políticos mientras piensan en tratar de ayudarnos a movernos hacia ese tipo de modelo mejor?
Neha Narkhede: Sí. Creo que hay algunas tendencias emergentes que los reguladores e instituciones financieras deberían estar preparándose ahora. Hay tres tendencias críticas emergentes, creo, en el crimen financiero que requieren atención ahora. La primera es que el fraude de identidad sintética impulsado por IA está acelerándose. Los defraudadores están usando estas herramientas de IA generativa para crear identidades falsas de apariencia realista, completas con fotos de deepfake e historias fabricadas. Estas identidades pueden pasar controles KYC tradicionales, pero en realidad dejan inconsistencias sutiles a través de interacciones de dispositivos, comportamientos de aplicaciones, lo que es el lado positivo. Ahí es donde la tecnología que mencioné antes, como el tratamiento de huellas digitales de dispositivos, la biometría de comportamiento, si lo empleas, entonces incluso el riesgo de identidad sintética es detectable.
Las instituciones financieras necesitan ese tipo de inteligencia de comportamiento avanzada para detectar estos ataques sofisticados, al menos cuando se trata de identidad sintética, que es enorme. El segundo es que el fraude multicanal está creciendo más coordinado. Los criminales han descubierto que hay fragmentación, pero hay anillos de fraude enteramente que explotan brechas entre diferentes sistemas en la misma organización. Usar la información recopilada en un canal para ejecutar fraudes en el otro es un gran problema. Esto es lo que requiere romper silos dentro de las organizaciones para crear esa vista unificada para no tener ninguna regulación que interfiera en eso. Tercero es que mencionaba que el fraude de pagos en tiempo real está aumentando globalmente y los sistemas de pago instantáneo están expandiéndose rápidamente. Esa es exactamente la futura de los pagos que queremos. Estos ataques dejan casi no hay tiempo para una revisión manual, lo que hace que la prevención impulsada por IA sea absolutamente esencial. Estamos viendo un enfoque particular, esquemas sofisticados en regiones donde los pagos en tiempo real están bien establecidos, especialmente en Europa. Los reguladores e instituciones deben centrarse en desarrollar estos equipos y enfoques multifuncionales, implementando capacidades de monitoreo continuo y estableciendo marcos para IA explicable que puede adaptarse [inaudible 00:31:13] la velocidad de estas amenazas emergentes.
Jo Ann Barefoot: Eso es fascinante. ¿Hay algo que quieras agregar de lo que no hemos hablado?
Neha Narkhede: Sí. Me gustaría dejar algunos pensamientos o algo para compartir con los reguladores y responsables de políticas que están escuchando el podcast sobre cómo todos podemos prepararnos mejor para el futuro de la tecnología financiera.
Jo Ann Barefoot: Adelante.
Neha Narkhede: Mi mensaje para los reguladores y responsables de políticas sería abrazar la innovación colaborativa en lugar de la supervisión adversarial. Los marcos regulatorios más efectivos que hemos visto comparten tres características, ¿verdad? Primero, se centran en resultados y principios en lugar de requisitos técnicos prescriptivos. Esto permite que la innovación florezca mientras se mantienen fuertes protecciones al consumidor. En segundo lugar, crean un diálogo estructurado entre la industria y los reguladores temprano en el proceso de desarrollo. Cuando en Oscilar compartimos nuestro enfoque para la gobernanza de modelos y la explicabilidad durante la fase de desarrollo en lugar de después del despliegue, en realidad ha construido confianza y ha evitado costosos rediseños.
El tercero es que reconocen que la tecnología puede crear un cumplimiento fortalecido, no solo crear nuevos riesgos. El monitoreo en tiempo real, la documentación automatizada, la IA explicable son todas cosas que nosotros como vendedores pueden mejorar la supervisión regulatoria mientras se reduce esa carga operativa. Finalmente, lo que quiero decir es que el paisaje del fraude está evolucionando rápidamente, y los ataques impulsados por IA son cada vez más sofisticados. Al trabajar juntos para desarrollar marcos que permiten esta innovación responsable, podemos realmente darle la vuelta a los criminales financieros y crear un sistema financiero mucho más seguro e inclusivo.
Jo Ann Barefoot: Me encantan esos puntos. Quiero de hecho reforzar el punto que has hecho sobre avanzar hacia enfoques basados en principios y resultados, especialmente resultados. Ha habido un debate durante muchos años entre enfoque por principios versus requisitos basados en procesos y regulación prescriptiva, y ambos tienen sus pros y contras. Pero al entrar en una era en la que hay mucha capacidad para medir resultados, creo que tenemos trabajo por hacer en definir qué apariencia tiene un buen resultado. ¿Por qué estamos regulando esta cosa y qué queremos ver? Luego no preocuparse tanto por cómo se logra como si se logra, si podemos mejorar esas métricas de desempeño de resultados. No tenemos mucho de eso en servicios financieros porque hasta hace poco, generalmente no ha sido posible realmente medirlo. Pero creo que si trabajamos colectivamente, como dices, y colaborativamente, podemos avanzar hacia un sistema mejor como ese, mejores resultados.
Neha Narkhede: Sí.
Jo Ann Barefoot: Sí.
Neha Narkhede: Absolutamente.
Jo Ann Barefoot: Eso es maravilloso. ¿Dónde pueden obtener información sobre Oscilar?
Neha Narkhede: La mejor manera de contactarnos es a través de nuestra página web. Allí hay un formulario para contactarnos mediante o correo electrónico a hi@oscilar.com.
Jo Ann Barefoot: Está bien. Genial. Neha Narkhede, muchas gracias por ser nuestra invitada hoy. Ha sido fascinante.
Neha Narkhede: Muchas gracias por tenerme, Jo Ann. Realmente lo disfruté.
