La alianza de robots y humanos para combatir el fraude bancario

Los procesos bancarios manuales se ven cada vez más desbordados por el crecimiento de las transacciones —debido a la globalización bancaria y al impulso del e-commerce y de las bancas móvil y digital— y los fraudes con tarjetas aprovechan esa fisura en la seguridad para aumentar sus posibilidades de éxito. En consecuencia, la digitalización de las operaciones aconseja digitalizar su control. “Automatizar la vigilancia del fraude es un servicio crítico que más pronto que tarde deberá afrontar el sector”, explica Jason Pais, director de Tecnología en Prosegur AVOS Tech.

Los datos son elocuentes. Según el Banco de España, en 2020 las reclamaciones por fraudes con tarjetas crecieron casi un 46%. Y no se puede atribuir solo al efecto pandemia, porque en 2019 ese tipo de operaciones fraudulentas crecieron un 42,6%. De acuerdo con la Zona Única de Pago en Euros (SEPA), las operaciones fraudulentas con tarjetas emitidas por esa entidad alcanzaron 1.870 millones de euros en 2019.

El procesador de pago que utiliza la entidad financiera procesa y monitoriza los millones de transacciones diarias que se producen, y las puntúa en base a diferentes factores de riesgo en movimientos inusuales o sospechosos. Así, el equipo de Medios de Pago responsable de controlar estas transacciones recibe por parte del procesador de pago la información de esas alertas en tiempo real, pero suele ser materialmente incapaz de revisar y procesar un volumen tan grande, lo que causa retrasos, errores y duplicidades, aumentando la posibilidad de fraude.

El robot RPA procesa y analiza casi en tiempo real esos ficheros con las alertas, y mediante el Workflow canaliza las más graves, según la puntuación de riesgo, a los agentes humanos con el protocolo de actuación. Por ejemplo, llamar a la entidad o al titular para comprobar la transacción, anularla o incluso bloquear la cuenta por precaución si no se localiza al usuario perjudicado.

No solo automatiza la monitorización, gestión y distribución de alertas, también genera automáticamente la información sobre las respuestas en cada caso y que el banco debe, por ley, remitir al procesador de pago, así como el protocolo de comunicación con entidades y aseguradoras sobre alertas y actuaciones. “Hablamos de dos tareas cuyo proceso manual consume una gran cantidad de tiempo restado a la prioridad de controlar el fraude”, apunta Ana Barcia, gerente de Productividad y Eficiencia de Prosegur AVOS.

• Mejora la eficiencia. Algunos casos de uso registran un 27% en ahorro de tiempo que los agentes pueden dedicar a tareas clave. Una entidad habla por ejemplo de 500 horas semanales solo en la fase de procesar ficheros.
• Cumplimiento normativo. Cada vez más exigente, implica además proteger el prestigio de marca de la entidad y su valor como factor competitivo.
• Aumenta la capacidad y rapidez de respuesta antifraudes que pueden derivar en el reembolso del importe por parte de la entidad a sus clientes. De hecho, el servicio reacciona en un plazo menor que el establecido por ley.  
• Un sistema más eficiente de reacción y prevención puede ayudar a la entidad a negociar condiciones más ventajosas en las pólizas de seguros.
• La capacidad de gestionar mucha más información se traduce en habilidad para detectar patrones delictivos, por ejemplo cuando se producen múltiples operaciones de cantidades pequeñas —uno de las principales trucos para disimular la estafa—.
• Libera al talento humano para enfocarse en actividades de valor añadido como reforzar el análisis preventivo, enfocarse en las alertas de alto riesgo y atender rápidamente a los clientes.
• La transición suele ser ágil, no invasiva y se conecta fácilmente con los sistemas y las bases de datos de la entidad. Es un modelo escalable, puede aumentar su capacidad de procesamiento sin incrementar la plantilla en la misma proporción.
• Al ser un servicio externalizado en una empresa especialista, “no solo garantiza la actualización permanente de los sistemas sino, más importante aún, la evolución del modelo completo”, añade Jason Pais.

De hecho, esa evolución constante implica un salto cualitativo. Por un lado, la incorporación de Inteligencia Artificial potencia la capacidad de identificar patrones de fraude, “un avance crucial para pasar de una estrategia reactiva a una preventiva”, explica Ana Barcia. Y al mismo tiempo esta nueva capacidad tecnológica se refuerza con la cualificación humana de agentes entrenados en análisis de nivel 2 para los patrones de fraude.  

Pero, además, evoluciona hacia un modelo de gestión integral del fraude bancario. No solo mejora su control en tarjetas, también incorpora el análisis de otros riesgos clave en el sector, cada uno con su particular diagnóstico y tratamiento, como las transacciones internacionales, las transferencias a través de Bizum y los fraudes especializados en comercio electrónico y banca online.  

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