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Escribir en un teclado o mover el mouse puede convertirse en una herramienta clave contra el fraude digital. Esta práctica, conocida como biometría del comportamiento, fue destacada en el blog de ACI Worldwide. Allí se explica cómo se integra a sistemas de inteligencia artificial para detectar irregularidades en transacciones electrónicas durante periodos de alta actividad comercial.
Según el Consejo de Riesgo Comercial "casi la mitad de los comerciantes priorizan ahora las mejoras en la precisión y automatización de la IA y el aprendizaje automático (ML) para combatir el fraude con mayor eficacia". Con estas tecnologías, los equipos de seguridad financiera buscan reducir la saturación en revisiones manuales y minimizar los falsos positivos que afectan ingresos.
El monitoreo de patrones de escritura, velocidad de tipeo o trayectorias de cursor permite identificar intentos de fraude antes de que el consumidor finalice un pago. Estos elementos revelan comportamientos anómalos que difieren del historial habitual de un usuario y generan alertas en tiempo real.
Además de la biometría, el análisis de datos transaccionales mediante reconocimiento de patrones fortalece la protección en sistemas de pago. Identificar intentos acelerados de compra desde diferentes ubicaciones con credenciales diversas en un periodo corto permite señalar posibles cuentas comprometidas. Este tipo de actividades suele asociarse con accesos no autorizados a datos personales obtenidos en la dark web, donde los estafadores emplean herramientas de anonimato como redes privadas virtuales.
El intercambio de inteligencia entre bancos, minoristas y plataformas de pago también se considera decisivo. Reportar actividades sospechosas de forma conjunta incrementa la capacidad de anticipar amenazas y protege la confianza del consumidor en la seguridad de los pagos digitales.
Las capacidades de autoaprendizaje representan otro de los recursos destacados. Estas herramientas permiten que los modelos predictivos se actualicen y ajusten de manera automática a partir de datos compartidos en tiempo real, lo que contribuye a responder a nuevas modalidades de fraude sin sobrecargar a los equipos internos. La automatización reduce las revisiones manuales y mantiene defensas escalables, un aspecto crítico cuando los volúmenes de transacciones crecen en periodos de alta demanda.
En este escenario, los periodos de alto volumen de transacciones requieren una protección integral para mantener ingresos y evitar rechazos de operaciones legítimas. La combinación de biometría del comportamiento, inteligencia artificial y análisis predictivo ofrece una defensa adaptable a los cambios constantes del entorno digital.
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