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Gestión Rápida de Incidentes de Ciberseguridad en la Banca: aplicaciones de Inteligencia Artificial y RPA

Evelyn Agudelo

Escrito por Evelyn Agudelo

Desde la pandemia la digitalización y creación de cuentas en América Latina aumentaron casi un 300% y unas de las consecuencias negativas del acercamiento con los servicios de banca virtuales fue la inseguridad informática y desde entonces, los intentos de ataques de datos sensibles son cada vez más sofisticados, lo que genera en las empresas de banca la necesidad lograr una gestión rápida de incidentes de ciberseguridad. ¿Es tu caso? Desliza y descubre las aplicaciones más comunes de la Inteligencia Artificial y RPA para enfrentar esta situación.

Los cargos que desempeñan un papel crucial en la gestión de la ciberseguridad y la respuesta a incidentes como los CISO, CSIRT, ISO, CSO, arquitectos de seguridad y analistas de amenazas, enfrentan retos de seguridad informática que están en constante mutación y, por tanto, deben asegurar que su arquitectura y procesos estén preparados para enfrentar cualquier novedad en intentos de phishing, smishing, malware y ransomware, principalmente.

 

Primero, te comparto los casos de uso más importantes de RPA e inteligencia Artificial en los bancos.

 

Aplicaciones de RPA + IA en banca más comunes

Aplicaciones de RPA en Banca

  1. Procesamiento de datos: RPA automatiza tareas como la extracción y el procesamiento de datos de transacciones financieras, lo que agiliza la reconciliación y la generación de informes.
  2. Apertura de Cuentas: automatiza el proceso de apertura de cuentas bancarias, incluyendo la verificación de datos, la recopilación de documentos y la validación de identidades.
  3. Gestión de Préstamos: recopila y verifica información de los solicitantes de préstamos, agilizando el proceso de aprobación y reduciendo errores.
  4. Atención al Cliente: automatizar respuestas a consultas frecuentes, facilita el seguimiento de solicitudes de los clientes y genera respuestas consistentes y rápidas.
  5. Reclamaciones y Seguros: automatiza el proceso de presentación y procesamiento de reclamaciones de seguros, agilizando la resolución y mejorando la experiencia del cliente.

Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Banca

  1. Detección de Fraudes: analiza patrones de comportamiento y transacciones para identificar actividades fraudulentas y prevenir ataques cibernéticos.
  2. Análisis Crediticio: evalúa la solvencia crediticia de los solicitantes de préstamos y ofrece decisiones más precisas y rápidas.
  3. Personalización de Ofertas: analiza los datos de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos y servicios financieros.
  4. Gestión de Inversiones: utiliza algoritmos de IA para analizar el mercado y tomar decisiones de inversión más informadas y oportunas.
  5. Predicción de Tendencias: analiza datos históricos y actuales para prever tendencias económicas y del mercado, lo que ayuda en la toma de decisiones estratégicas.

¿Cómo gestionar rápidamente los incidentes de ciberseguridad en la banca? Aplicaciones de Inteligencia Artificial y RPA

Detección y Prevención de Amenazas Cibernéticas

La Inteligencia Artificial, equipada con algoritmos de aprendizaje automático, tiene la capacidad de analizar volúmenes masivos de datos en tiempo real. Mediante la identificación de patrones y anomalías, puede detectar rápidamente actividades sospechosas. RPA puede complementar el alcance de la IA al automatizar las respuestas a estas amenazas.

Ejemplos:

  • Análisis de Patrones de Transacciones: la IA analiza patrones de transacciones históricas y en tiempo real de los clientes para identificar comportamientos anómalos. Si se detecta una actividad inusual, como transferencias grandes o múltiples, RPA puede intervenir automáticamente para bloquear la transacción y notificar al equipo de seguridad.
  • Detección de Inicios de Sesión Fraudulentos: la IA analiza patrones de inicio de sesión, incluyendo ubicación geográfica, dispositivos y horarios típicos del cliente. Si se identifica un inicio de sesión desde un dispositivo desconocido o en una ubicación no habitual, RPA puede activar un proceso de autenticación adicional o incluso bloquear la cuenta temporalmente.
  • Monitorización de Comportamientos de Usuarios: la IA analiza el comportamiento en línea de los usuarios a lo largo del tiempo. Si un cliente comienza a realizar acciones inconsistentes con su historial, como cambios drásticos en los patrones de transacciones, RPA puede enviar alertas al equipo de seguridad para una revisión más detallada.
  • Detección de Ataques de Phishing en Correos Electrónicos: la IA analiza el contenido de los correos electrónicos en busca de elementos característicos de ataques de phishing, como enlaces maliciosos o solicitudes engañosas. Si se detecta un correo electrónico sospechoso, RPA puede automáticamente marcarlo como peligroso, alertar al destinatario y bloquear los enlaces maliciosos.

Monitoreo Continuo de Actividades

RPA monitorea de manera constante las actividades en línea de los clientes. Cuando se detectan comportamientos inusuales, la Inteligencia Artificial evalúa la situación y determina si se trata de una actividad potencialmente maliciosa. RPA puede intervenir al notificar al cliente sobre la actividad sospechosa y proporcionar las medidas recomendadas.

Ejemplos:

  • Supervisión de Acceso a Sistemas Críticos: La Inteligencia Artificial monitorea de manera continua quién accede a sistemas y aplicaciones críticas. Si se detecta un acceso no autorizado o comportamiento sospechoso, RPA puede desencadenar automáticamente una respuesta, como bloquear la cuenta o requerir autenticación adicional.
  • Verificación de Actividad de Usuarios Internos: La Inteligencia Artificial evalúa las actividades de los empleados dentro del sistema bancario. Si se detecta que un empleado realiza acciones inusuales, como acceder a información fuera de su rol o modificar registros de manera inusual, RPA puede notificar al departamento de recursos humanos o seguridad para una investigación interna.
  • Identificación de Intentos de Intrusión: La Inteligencia Artificial analiza los registros de acceso y actividad para detectar patrones que sugieran intentos de intrusión o ataques de fuerza bruta. Si se identifica actividad sospechosa, RPA puede bloquear automáticamente la dirección IP del atacante y notificar al equipo de seguridad.
  • Supervisión de Cambios en Perfiles de Clientes: La Inteligencia Artificial puede estar atenta a cambios significativos en los perfiles de los clientes, como modificaciones en los datos personales, información de contacto o comportamiento de transacciones. Si se detecta un cambio repentino y no justificado en un perfil, la RPA puede generar una alerta para que el equipo de seguridad verifique la autenticidad de la solicitud o actividad, evitando posibles intentos de suplantación de identidad.

Autenticación Biométrica y Reconocimiento de Patrones

El reconocimiento facial, de voz y otras formas de autenticación biométrica están ganando terreno en la ciberseguridad bancaria. La Inteligencia Artificial puede analizar estas características únicas para verificar la identidad de los usuarios. RPA puede automatizar el proceso de autenticación, acelerando las operaciones y reduciendo los riesgos asociados con contraseñas débiles o robadas.

Ejemplos:

  • Reconocimiento Facial para Acceso a Cuentas: La Inteligencia Artificial analiza características faciales únicas de los clientes para autenticar su identidad al acceder a sus cuentas en línea. RPA puede automatizar el proceso de verificación y permitir un acceso seguro y conveniente a las cuentas bancarias.
  • Autenticación de Voz para Transacciones: La Inteligencia Artificial analiza patrones vocales de los clientes y compararlos con registros previos. La RPA puede ser utilizada para automatizar el proceso de autenticación de voz al realizar transacciones por teléfono, proporcionando un nivel adicional de seguridad.
  • Huella Dactilar en Cajeros Automáticos: Los cajeros automáticos pueden incorporar lectores de huellas dactilares para autenticar a los usuarios antes de realizar transacciones. La IA verifica la huella y RPA autoriza la transacción si la autenticación es exitosa.
  • Reconocimiento de Escritura a Mano para Firmas Digitales: La IA puede analizar la escritura a mano única de los clientes para verificar su identidad al firmar documentos digitales, como contratos o transacciones importantes. La RPA puede automatizar el proceso de autenticación y registro de firmas.

Análisis de Texto y Detección de Fraudes

La Inteligencia Artificial puede examinar correos electrónicos y otros textos en busca de indicios de phishing y otros intentos de fraude. La RPA puede ayudar a clasificar los correos electrónicos según su nivel de riesgo y responder automáticamente, alertando al usuario o bloqueando posibles amenazas.

Ejemplos:

  • Filtrado de Correos Electrónicos de Phishing: La Inteligencia Artificial analiza el contenido de los correos electrónicos en busca de palabras clave y patrones característicos de phishing. RPA puede identificar automáticamente correos electrónicos sospechosos y moverlos a carpetas de cuarentena para evitar que lleguen a las bandejas de entrada de los clientes.
  • Identificación de Transacciones Fraudulentas en Mensajes de Texto: La Inteligencia Artificial analiza mensajes de texto de los clientes en busca de posibles transacciones no autorizadas. RPA puede generar alertas inmediatas si se identifica una transacción sospechosa y bloquear automáticamente la cuenta hasta que se confirme la autenticidad.
  • Análisis de Comentarios en Redes Sociales para Detección de Fraudes: La Inteligencia Artificial examina comentarios y publicaciones en las redes sociales relacionadas con el banco para identificar posibles intentos de fraude o phishing. RPA puede notificar al equipo de seguridad sobre cualquier actividad sospechosa que se identifique.
  • Revisión Automatizada de Documentos para Falsificaciones: La Inteligencia Artificial analiza documentos presentados por los clientes, como identificaciones y comprobantes de ingresos, en busca de indicios de falsificación. La RPA puede generar alertas y detener automáticamente los procesos que involucren documentos sospechosos.

Respuesta Automatizada a Incidentes

RPA no solo detecta amenazas, sino que también responde de manera automatizada. Ante un incidente, como la detección de malware en un sistema bancario, RPA puede actuar rápidamente bloqueando el acceso y notificando al equipo de seguridad, evitando la propagación del ataque.

Ejemplos:

  • Bloqueo Automático de Transacciones Sospechosas: cuando se detecta una transacción inusual o potencialmente fraudulenta, la Inteligencia Artificial puede identificarla y RPA puede intervenir automáticamente para bloquear la transacción y notificar al cliente sobre la actividad sospechosa.
  • Aislamiento de Cuentas Comprometidas: si se sospecha que una cuenta ha sido comprometida, la Inteligencia Artificial detecta comportamientos anómalos. RPA puede automáticamente bloquear la cuenta, requerir autenticación adicional y notificar al cliente y al equipo de seguridad.
  • Respuesta a Ataques de Malware en Tiempo Real: cuando se identifica un ataque de malware en los sistemas bancarios, la Inteligencia Artificial puede analizar el comportamiento del malware y RPA puede aislar automáticamente la parte afectada del sistema para prevenir la propagación y notificar al equipo de seguridad.
  • Aplicación de Parches de Seguridad: ante la detección de vulnerabilidades conocidas, la Inteligencia Artificial puede evaluar el nivel de riesgo y RPA puede automatizar la instalación de parches y actualizaciones de seguridad en los sistemas bancarios, reduciendo el tiempo de exposición a posibles ataques.

Gestión de Parches y Actualizaciones

Mantener sistemas y aplicaciones actualizados es esencial para prevenir vulnerabilidades conocidas. RPA puede automatizar la instalación de parches y actualizaciones de seguridad, reduciendo la ventana de exposición a posibles ataques.

Ejemplos:

  • Evaluación de Parches Críticos: La Inteligencia Artificial analiza automáticamente la criticidad de los parches de seguridad disponibles y su relevancia para los sistemas bancarios. RPA puede aplicar los parches de manera automatizada en los sistemas que lo requieren, reduciendo la ventana de vulnerabilidad.
  • Planificación de Mantenimiento: La Inteligencia Artificial analiza las cargas de trabajo y horarios de menor actividad en los sistemas bancarios. RPA puede programar automáticamente la instalación de parches y actualizaciones durante estos momentos óptimos para minimizar el impacto en la disponibilidad del servicio.
  • Verificación de Integridad Después de Actualizaciones: Después de aplicar parches o actualizaciones, la Inteligencia Artificial analiza el funcionamiento del sistema bancario en busca de anomalías. RPA puede generar alertas si se detectan problemas y, si es necesario, revertir automáticamente las actualizaciones para evitar interrupciones.
  • Generación de Informes de Cumplimiento: La Inteligencia Artificial rastrea y audita las actualizaciones aplicadas en los sistemas bancarios. RPA puede generar informes automatizados de cumplimiento que demuestren que los parches han sido implementados según las políticas de seguridad y regulaciones vigentes.

 

La fusión de la Automatización Robótica de Procesos y la Inteligencia Artificial está redefiniendo la ciberseguridad en el sector bancario. Estas tecnologías ofrecen una respuesta proactiva y automatizada a las amenazas cibernéticas, reduciendo el riesgo y fortaleciendo la confianza de los clientes. Sin embargo, es crucial reconocer los desafíos, como la necesidad de mantener actualizadas las capacidades de IA y garantizar la privacidad de los datos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, la relación entre RPA y la IA se perfila como un pilar sólido en la protección de la infraestructura financiera en la era digital.

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