4 formas en que la IA en la gestión de riesgos lo cambiará todo

La IA en la gestión de riesgos puede marcar una diferencia positiva de las siguientes maneras:

1. Gestión de los riesgos de seguridad de la información: un caso de uso clave de la IA en la gestión de riesgos

La gestión de la seguridad de la información plantea desafíos para todas las empresas. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) pueden ayudar a las empresas a mitigar los riesgos de privacidad y seguridad de los datos.

Desafíos que enfrentan las organizaciones cuando intentan proteger sus datos confidenciales e información confidencial

Las empresas de todo tipo almacenan una gran cantidad de datos confidenciales. Estos datos incluyen información corporativa confidencial, así como datos confidenciales de los clientes.

Los ciberdelincuentes y los piratas informáticos se dirigen habitualmente a la red de TI y los servidores de las empresas para robar estos datos. Ya no son “lobos solitarios”. Los ciberdelincuentes están altamente organizados. Como Informes de McAfeeel ciberdelito impone altos costos.

En algunos casos, los empleados dentro de las organizaciones se burlan de la ética de los datos. Estos factores ponen en riesgo los datos confidenciales y sensibles.

Las violaciones de datos exponen información confidencial corporativa y datos confidenciales de los clientes. Esto pone en riesgo a empresas y clientes. Estos también representan riesgos para la reputación de las empresas.

La gravedad y la frecuencia de las filtraciones de datos hicieron que los reguladores también endurecieran su postura. Muchas industrias deben cumplir con estrictas normas de privacidad y seguridad de la información. La industria bancaria, la industria de servicios financieros y la industria de la salud son ejemplos.

Las empresas que operan en estos sectores también suelen tener altos costos de cumplimiento relacionados con las regulaciones. En resumen, asegurar datos confidenciales y sensibles implica un alto riesgo.

Las empresas también deben enfrentarse a los siguientes desafíos genéricos de ciberseguridad:

Por qué las soluciones tecnológicas tradicionales no pueden afrontar algunos de los nuevos desafíos relacionados con la seguridad de la información

Si bien las soluciones tradicionales de seguridad de la información hacen un gran trabajo, también tienen algunas limitaciones. Estos son los siguientes:

• Los ciberdelincuentes actualizan continuamente sus herramientas y técnicas. Las soluciones tradicionales de seguridad de la información tienden a prevenir los riesgos de ciberseguridad conocidos. Es posible que no mitiguen los nuevos riesgos.

• Las empresas deben ser proactivas en lo que respecta a la supervisión de riesgos de seguridad de la información. Por lo tanto, necesitan conocer los riesgos potenciales relacionados con la ciberseguridad. Las soluciones tradicionales de seguridad de la información pueden encontrar muy difícil esa identificación de riesgos.

• La identificación de posibles riesgos de ciberseguridad requiere un análisis exhaustivo del entorno. Puede existir mucha información en los datos no estructurados. Sin embargo, las soluciones tradicionales de seguridad de la información no pueden obtener información de dichos datos.

• Las empresas deben realizar un esfuerzo manual considerable para analizar varios indicadores para identificar posibles riesgos de seguridad de la información. Les resulta difícil asignar la mano de obra necesaria para esto.

Cómo las tecnologías de IA y los modelos de ML pueden ayudar a las empresas a mitigar algunos de los nuevos riesgos en el espacio de la seguridad de la información

Los sistemas de IA pueden recopilar una gran cantidad de datos del entorno operativo de una empresa. Las empresas pueden usar modelos de aprendizaje automático para recopilar información procesable de estos vastos conjuntos de datos rápidamente. Los sistemas de IA pueden mejorar la ciberseguridad de las siguientes maneras:

• Los sistemas de IA y ML detectan patrones que son relevantes para la superficie de ataque de una empresa.

• Las empresas pueden utilizar procesos automatizados basados ​​en IA para obtener un inventario completo y actualizado de sus activos de TI por criticidad.

• Los sistemas de IA y ML pueden analizar grandes cantidades de datos relevantes para recopilar información sobre las amenazas emergentes a la ciberseguridad. Esto ayuda a la alta dirección de la empresa a comprender cuáles son sus vulnerabilidades de seguridad de la información. Los sistemas AI y ML también identifican las vulnerabilidades que es probable que exploten los piratas informáticos.

• Los administradores de riesgos de seguridad de la información en su empresa pueden usar herramientas de IA y ML para descubrir las fortalezas y debilidades de sus soluciones de ciberseguridad.

• Las soluciones de IA y ML pueden identificar los activos de TI vulnerables en su organización.

• Puede utilizar iniciativas de IA y sistemas de ML para mejorar los procesos y herramientas de respuesta a incidentes de seguridad de la información.

Nota: Google, IBM y Juniper Networks son solo algunas de las empresas que utilizan sistemas de IA y ML para reforzar su postura de ciberseguridad.

2. Uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para gestionar y reducir los riesgos empresariales

Administrar y reducir el riesgo empresarial no es fácil, sin embargo, AI/ML puede ayudar.

¿Por qué las empresas encuentran difícil la gestión de riesgos?

La gestión de riesgos es compleja por las siguientes razones:

• Las incertidumbres en los mercados a menudo están vinculadas a eventos y tendencias globales. Incluso a los expertos les resulta difícil predecir muchos de ellos.

• Las empresas enfrentan desafíos de seguridad de la información todo el tiempo. Si bien muchos de ellos son externos, algunos de estos desafíos son internos.

• La complejidad de infraestructura, técnica y de procedimiento de una empresa aumenta a medida que crece. La gestión de riesgos en un negocio de este tipo se vuelve más compleja ya que los gestores de riesgos deben gestionar muchas «partes móviles».

• Las decisiones relacionadas con cuestiones como las estrategias de inversión y la cobertura de seguros son inherentemente complejas. Naturalmente, la gestión de riesgos para tales decisiones tiende a ser compleja.

Las limitaciones de las soluciones tecnológicas tradicionales en la gestión de riesgos empresariales

Las soluciones tecnológicas tradicionales para la gestión de riesgos pueden obtener información de los datos estructurados. Pueden utilizar estos conocimientos para la gestión de riesgos. Sin embargo, no pueden procesar datos no estructurados.

Para cualquier empresa, hay una gran cantidad de datos no estructurados dentro y alrededor de su entorno operativo. Hay mucha información oculta en estos datos no estructurados. Sin embargo, no pueden recopilar estos conocimientos utilizando sus productos de software de gestión de riesgos tradicionales.

Cómo ayudan la IA y el ML en la gestión de riesgos

IA y ML pueden obtener ideas a partir de datos no estructurados. Las empresas deben realizar algunos pasos preparatorios antes de poder procesar datos no estructurados. Estos pasos son los siguientes:

Luego pueden usar herramientas de inteligencia artificial para comprender estos datos. Estas herramientas podrían ser herramientas de análisis de texto. Pueden usar capacidades de ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Las empresas pueden utilizar herramientas de IA y ML para diversos fines relacionados con la gestión de riesgos, por ejemplo:

Nota: Citibank es un ejemplo de empresas que utilizan IA para la reducción de riesgos.

3. Uso de soluciones de gestión de riesgos de IA para la detección de fraudes

AI y ML pueden ayudar a las organizaciones a mejorar sus capacidades de detección de fraude. A su vez, esto les ayuda a ofrecer una mejor experiencia al cliente.

Las transacciones fraudulentas plantean un gran desafío para el crecimiento de los servicios digitales

El comercio electrónico está creciendo rápidamente, sin embargo, las transacciones fraudulentas también están creciendo. Los comerciantes de comercio electrónico, los bancos y las empresas de servicios financieros son los más afectados.

Las empresas a menudo necesitan pagar las pérdidas cuando hay una transacción fraudulenta. Los clientes a menudo pierden la confianza en una institución de servicios financieros o en un minorista de comercio electrónico en caso de fraude. Por lo tanto, las transacciones fraudulentas también suponen un riesgo para la reputación.

Las limitaciones de las soluciones tecnológicas tradicionales en la detección del fraude

Existe una gran cantidad de datos en su entorno operativo que pueden ayudarlo a detectar el fraude. Las instituciones financieras procesan un volumen masivo de datos de transacciones. No solo la industria bancaria, sino también las empresas de comercio electrónico procesan un gran volumen de datos de transacciones.

Teóricamente, las partes interesadas del negocio pueden encontrar suficientes pistas en estas fuentes de datos para identificar patrones de transacciones fraudulentas. Sin embargo, el escenario práctico es diferente. Difícilmente puede permitirse el esfuerzo humano necesario para este análisis masivo.

¿Es fácil la detección de fraude impulsada por IA? ¡No exactamente!

Puede utilizar aplicaciones de terceros para la detección de fraudes. Estos podrían usar AI, sin embargo, la detección del fraude implica riesgos adicionales. Estos son los siguientes:

• Los patrones de transacciones fraudulentas cambian. La precisión del modelo ML se reducirá en ese caso.

• Por lo general, un pequeño porcentaje de clientes se entrega a prácticas fraudulentas. Los modelos de ML para la detección de fraude pueden tener desequilibrios debido a ellos. Necesita la validación del modelo, que no es fácil.

• Otro riesgo del modelo de detección de fraude ML es la falta de «explicabilidad». En este caso, un modelo de ML no explica por qué marca una transacción como fraudulenta.

• Se necesita tiempo para construir modelos de ML sin sesgos potenciales para la detección de fraudes.

En resumen, los primeros esfuerzos para utilizar la IA en la detección de fraudes fueron, sin duda, enfoques innovadores. Sin embargo, tenían algunas limitaciones.

Cómo AI y ML pueden mejorar sus capacidades de detección de fraude

Soluciones modernas para implementar la IA en el uso de la gestión de riesgos técnicas más avanzadas para la detección de fraude. Son los siguientes:

Uso conjunto de algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados

Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​utilizan datos «etiquetados». Esto incluye transacciones fraudulentas y legítimas. La capacitación con datos «etiquetados» ayuda al sistema ML a identificar fraudes. Las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​cuando los datos «etiquetados» no están disponibles.

Uso de ML para análisis de comportamiento

Los modelos de Machine Learning pueden ayudar en el análisis de comportamiento. Los sistemas de inteligencia artificial que utilizan estos modelos pueden analizar el comportamiento y los hábitos de los clientes. Analizan muchos aspectos, por ejemplo:

• Cuando un cliente realiza transacciones;

• La tasa promedio de gasto;

• Cambios de dirección;

• Solicitudes de duplicados de tarjetas;

• Restablecimientos de contraseña.

Los sistemas de IA crean perfiles utilizando esto, lo que ayuda a reducir los «falsos positivos». Los algoritmos de ML ayudan a los bancos y las instituciones financieras a modelar su marco de gestión de riesgos con la ayuda de mejores perfiles e inteligencia del cliente. Esto ayuda a mitigar los riesgos reputacionales y defender los principios éticos.

Detectar fraudes de forma más eficaz mediante la creación de modelos de aprendizaje automático para la gestión de riesgos con grandes conjuntos de datos

Las instituciones financieras pueden alimentar una mejor calidad de datos a los modelos de aprendizaje automático para la detección de fraudes, además, pueden alimentar grandes conjuntos de datos. Esto ayuda a los modelos de ML a identificar mejor los fraudes. Una implementación tan exitosa también resultará en costos operativos más bajos.

Detectar mejor los fraudes con la ayuda de la IA de autoaprendizaje y el análisis adaptativo

Los ciberdelincuentes encuentran continuamente nuevas formas de ejecutar transacciones fraudulentas y los patrones de estas transacciones cambian. Los modelos de aprendizaje automático utilizados para la detección de fraudes deben seguir el ritmo de estos cambios.

Dichos modelos de ML suelen utilizar un umbral. Califican las transacciones en referencia a ese umbral, donde se investigan las transacciones por encima del umbral.

Sin embargo, los ciberdelincuentes inventan nuevas formas de engañar a los consumidores. Puede haber transacciones fraudulentas justo por debajo del umbral. Por otro lado, las transacciones legítimas pueden estar ligeramente por encima del umbral.

Las empresas de servicios financieros tienen especialistas en detección de fraudes que investigan las transacciones. Muchas instituciones financieras incorporan las lecciones aprendidas por estos especialistas en sus modelos de ML. Esto les ayuda a utilizar IA de autoaprendizaje y análisis predictivo, lo que mejora sus capacidades de detección de fraude.

Nota: Visa es una de las varias empresas que utilizan IA y ML para la detección de fraudes.

4. Mejorar la gestión de riesgos en las empresas mediante la mejora de la clasificación de datos con la ayuda de la Inteligencia Artificial (IA)

La clasificación de los datos es importante para la gestión de riesgos. Las organizaciones a menudo encuentran difícil la clasificación de datos, sin embargo, la IA puede ayudar.

¿Por qué es importante la clasificación de datos para la gestión de riesgos?

Muchos factores hacen que la clasificación de datos sea importante para la gestión de riesgos. Estos son los siguientes:

• Organice los datos para una recuperación más fácil;

• Almacenar datos sistemáticamente;

• Hacer que los datos sean accesibles para las partes interesadas comerciales relevantes;

• Usar el modelo de seguridad correcto basado en la sensibilidad de los datos;

• Cumplir con las regulaciones;

• Extraer insights de los datos.

Los retos de la clasificación de datos utilizando soluciones tecnológicas tradicionales

El uso de soluciones tecnológicas tradicionales para la clasificación de datos plantea desafíos. Esto se debe a las complejidades inherentes a la clasificación de datos.

Es necesario tener en cuenta la sensibilidad de los datos. Este puede ser bajo, medio o alto. La clasificación de datos tampoco es una actividad única para todos. Puede estar basado en el contenido, en el contexto o en el usuario. Las soluciones de tecnología tradicional no pueden mantenerse al día con estas complejidades.

AI y ML ayudan a las empresas a mejorar la gestión de riesgos con una mejor clasificación de datos

Las empresas pueden utilizar soluciones de IA y ML para la clasificación de datos a gran escala. El aprendizaje automático ayuda significativamente con el etiquetado de datos. Al entrenar modelos ML con conjuntos de datos etiquetados, las empresas pueden clasificar los datos de manera más eficiente. A su vez, esto les brinda mejores datos para la gestión de riesgos.

Nota: SkySync utiliza IA para clasificar datos.

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