Cómo la IA puede ayudar a combatir el robo de identidad

Cómo la IA puede ayudar a combatir el robo de identidad

La inteligencia artificial (IA) está siendo promocionada con razón como una tecnología transformadora en el futuro cercano, y algunos expertos ven su impacto potencial comparable al de la máquina de vapor, la electricidad e Internet. Sin embargo, ya se han invertido enormes sumas de dinero en el desarrollo de la tecnología hasta la fecha, alcanzando más de € 30 mil millones el año pasado. A partir de esta inversión, estamos viendo aplicaciones tangibles de la IA en acción y ya se siente su inmensa influencia. El ritmo del cambio provocado por la tecnología significa que en menos de un año, se estima que el 80% de las tecnologías emergentes se basarán principalmente en la IA. De hecho, más de un tercio (37%) de las organizaciones ya han adoptado y desplegado IA de alguna manera, según Gartner. Sobre el Autor El Dr. Nicolai Baldin es CEO y fundador de Synthesized Un área específica de crecimiento para el uso de la IA, especialmente a medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, ha sido la prevención del fraude y el robo de identidad. Por ejemplo, el gigante de los pagos Visa lanzó recientemente una herramienta de puntaje de identidad avanzada respaldada por inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a abordar el fraude relacionado con las solicitudes de crédito y préstamos en tiempo real. Sin embargo, a medida que la tecnología evoluciona para combatir este robo, también lo hacen los malos actores: el 69% de las empresas dice que cada vez es más difícil administrar de manera proactiva las amenazas de seguridad. La verdadera magnitud del problema no debe subestimarse, ya que uno de cada cinco europeos admitió haber experimentado un fraude de identidad en los últimos cinco años. Aún más preocupante, la amenaza ya no se limita a campos tradicionales como las finanzas; La industria médica y de la salud está fuertemente dirigida, y la industria experimentó el segundo mayor número de violaciones de seguridad en 2019. Lo que hace que esta tendencia sea particularmente problemática es que los registros médicos contienen casi la misma cantidad de datos identificables, si no más. Los registros financieros detallados y los delincuentes utilizan esta información para cometer fraude de seguros. El impacto de estas infracciones va más allá del mero daño a la reputación, la investigación ha demostrado que las ganancias caen drásticamente y, si se enumeran, los precios de las acciones pueden caer hasta un 5% inmediatamente después. Además de estos desafíos cada vez mayores de seguridad y reputación, también existe un nivel significativo de cumplimiento normativo que se ha impuesto a las empresas para proteger la identidad de los clientes. Para complicar aún más la situación, las empresas se enfrentan a leyes de protección de datos tanto nacionales como supranacionales. En Alemania existe la Ley Federal de Protección de Datos (FDPA), mientras que Francia tiene la Ley de Protección de Datos y muchos otros países también operan de esta manera. Mientras tanto, a nivel europeo, introducido en 2018, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) impone fuertes sanciones a las empresas responsables de las violaciones de datos, con una multa de hasta € 18 millones, o hasta 4% de la facturación anual mundial del ejercicio anterior. A pesar de estas posibles multas, la investigación de Crown Records Management ha descubierto que más del 75% de las organizaciones tienen dificultades para cumplir con el RGPD. La inteligencia artificial parece ser la solución automatizada perfecta para abordar la gran cantidad de desafíos que enfrentan las organizaciones en este momento. Si bien la tecnología ofrece un potencial inmediato para proteger las identidades de los clientes, su efectividad depende de la calidad de los datos que tiene una organización. Sin embargo, en la actualidad, el 60% de los datos de producción simplemente no se están utilizando en todo su potencial y los científicos aún dedican más del 50% de su tiempo a recopilar y preparar datos. Esto se debe principalmente a que las empresas carecen de una estrategia de datos y también dependen hasta la fecha de datos originales o anónimos. Esencialmente, los datos originales contienen información personal, mientras que los datos anónimos tienen información transaccional, cada uno de los cuales presenta problemas desde una perspectiva de seguridad. Sin embargo, la aparición de un nuevo enfoque, los datos sintetizados, ofrece una solución real a estos problemas y conlleva beneficios críticos y transformadores. Básicamente, la información identificable se elimina de los datos sintetizados, gracias a cambios aleatorios en los datos originales realizados por AI. Con tales cambios en los datos originales, se elimina el riesgo de robo de identidad PII, al tiempo que se garantiza el cumplimiento de las regulaciones de datos como el GDPR. Fundamentalmente, cuando se implementan correctamente, los datos sintetizados dan los mismos resultados que los datos reales, según la investigación. Además, acelera el intercambio de información previamente confidencial, haciendo que los datos estén disponibles `` bajo demanda '' sin las preocupaciones de seguridad asociadas, con millones de transacciones procesadas en solo diez minutos gracias al motor de inteligencia artificial. Por lo tanto, hay una reducción significativa en el tiempo requerido para el desarrollo y prueba de productos y sistemas de prevención de fraude. Las amenazas aparecen a un ritmo casi constante, y muchas organizaciones buscan soluciones concretas e inmediatas. Sin embargo, la verdad es que la promesa de la IA ya se está cumpliendo a través de datos sintetizados y ofrece a las empresas un enfoque viable ahora para abordar los desafíos de seguridad en evolución de manera rápida y efectiva.