5/4/2023
7 minutos
La recopilación permanente de datos mediante modelos de Machine Learning está siendo utilizada para el aprendizaje de los desarrollos de AI. Esta concepción lo está cambiando todo en el escenario del análisis de riesgos.
La tecnología antifraude ha hecho más seguras cada una de las interacciones que los usuarios realizan, sin afectar negativamente las ventas. En este artículo te mostraremos cómo funciona esta integración revolucionaria.
En un mundo en plena transformación hacia lo digital es imprescindible aplicar el análisis de riesgos. Resulta necesario evaluar y dar seguimiento continuo a los usuarios y a las acciones derivadas del uso de las tecnologías relacionales.
Para ello debemos alentar la construcción de entornos seguros para el desarrollo de las actividades económicas y sociales, previniendo las prácticas de fraude y ciberdelito.
La profundización en el uso de las tecnologías aceleró la transformación digital. El análisis de riesgos permitió crear entornos más seguros.
El desarrollo de la AI, el Machine Learning y la ciencia de datos permiten procesar la información disponible de cada usuario. Este contexto ofrece una oportunidad única.
Podemos decir que los principales tipos de riesgo informático son:
Cada clic genera un registro que se recopila, almacena y analiza junto con otras millones de interacciones que generamos cotidianamente. Esto permite la construcción de un perfil del cual aprenden los sistemas de AI, mediante complejos modelos de Machine learning.
Cuando realizamos una transacción, esta sofisticada tecnología automatizada de análisis de riesgos verifica nuestra identidad de acuerdo a miles de parámetros. Así se puede reducir casi en su totalidad el porcentaje de fraudes y ciberataques.
La principal ventaja de esta tecnología es que aprende, evoluciona y se perfecciona a cada minuto. En cambio, los firewalls tradicionales no.
Los Firewalls tradicionales basan su funcionamiento en la configuración de reglas. La tecnología antifraude aprende, se adapta y mejora.
Las herramientas de análisis de riesgos proveen recursos que han mejorado notoriamente las medidas biométricas de seguridad, la detección de aplicaciones sospechosas y los ciberataques.
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Según un reporte de Fortinet, en el primer semestre de 2022, se registraron en Latinoamérica unos 137.000 millones de ataques informáticos.
Los especialistas señalan que a medida que la transformación digital se profundice, estas cifras crecerán exponencialmente.
En este contexto, implementar tecnología antifraude será la decisión más saludable para la prevención de estafas y análisis de riesgos digitales.
El sistema antifraude de Bayonet es el más recomendable por muchas razones. Pero principalmente porque te permitirá aprovechar en tu beneficio todo el conocimiento que el sistema ya posee sobre los usuarios y los cibercriminales.
Con tan solo 5 pasos para instalarlo sobre tu plataforma, trabajará silenciosamente en la recopilación de información y la prevención de los fraudes. Además, te permitirá realizar un análisis de riesgos permanente.
Cuando el sistema detecte incompatibilidades, en una fracción de segundo dará la alerta y generará un reporte automático sobre la gestión.
No requiere de onerosas inversiones para su implementación y no posee costo de mantenimiento.
Las estadísticas proyectan que los delitos informáticos se multiplicarán con el uso y masificación de la tecnología progresivamente. Y no tan sólo eso, sino que además estas prácticas ilegales se adaptarán a los nuevos entornos.
Por este motivo los sistemas antifraude son la manera más orgánica y eficiente para convertir tu entorno digital en una zona segura a salvo de los cibercriminales.
El desarrollo de Bayonet tiene la capacidad de aprender y mejorar cotidianamente, además de realizar un análisis de riesgos permanentemente. Gestiona tu prueba hoy mismo
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