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Bankia y Minsait desarrollarán soluciones antifraude y de detección de anomalías de seguridad

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La entidad bancaria y la compañía de TI han firmado un acuerdo para desarrollar herramientas capaces de prevenir, detectar y contener tendencias o patrones de fraude y anomalías de ciberseguridad a través de la inteligencia artificial. Su objetivo es aumentar la seguridad, confianza y experiencia de los clientes de las entidades bancarias y empresas de todos los sectores.

 

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El considerable aumento del número de transacciones en el entorno digital y la necesidad de dotar de mayor seguridad a las operaciones realizadas en servicios de venta online, pago contactless o transferencias nacionales e internacionales, entre otros, propicia el riesgo de ciberdelitos como el fraude, algo que constituye un auténtico desafío para entidades financieras y empresas dentro de su entorno multicanal. 

En este contexto surge un nuevo actor, fruto de la asociación de Bankia y la filial de Indra, Minsait, por la que ponen en marcha  una iniciativa que, desde el punto de vista estratégico, busca convertir a las dos organizaciones en referentes en estos ámbitos, y que se materializará en el desarrollo, implantación y comercialización de una solución antifraude, basada en la inteligencia artificial, que permitirá optimizar la seguridad, confianza y experiencia de los clientes de las entidades financieras y empresas de otros sectores de actividad.

Así, por un lado, será capaz de prevenir, detectar y contener tendencias o patrones de fraude y, por otro, de detectar anomalías en el ámbito de la ciberseguridad.

Para desarrollar la solución antifraude, combinarán algoritmos, inteligencia y explotación de datos históricos de ambas instituciones y SIA, empresa adquirida por Indra a principios de enero, aportará sus capacidades para desarrollar las iniciativas contempladas en el marco del acuerdo. La solución utilizará motores de detección basados en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), redes neuronales con Inteligencia Artificial, niveles de procesamiento in-memory computing y la creación de patrones apoyados en conocimiento experto sobre actividades fraudulentas.

Cada una de las técnicas y algoritmos utilizados tiene un objetivo específico, como la detección de patrones de fraude ocurridos en el pasado, de patrones de fraude no conocidos y de desviaciones sobre comportamientos esperados, así como de prevención del fraude futuro a partir de un aprendizaje dinámico en lugar de unas reglas estáticas. De esta forma, se complementan los motores de reglas tradicionalmente utilizados en entidades bancarias. 

Por otro lado, el acuerdo incluye la detección de anomalías en entornos de ciberseguridad, aplicando técnicas de inteligencia artificial y machine learning dentro de un contexto de big data, lo que hace posible explotar datos históricos y generar el conocimiento necesario para modelar comportamientos y detectar desviaciones o acciones ilegítimas no esperadas. Todo ello permitirá la reducción del número de falsos positivos, algo que favorece que los equipos técnicos atiendan las anomalías que realmente son importantes.  

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