Los estafadores buscan nuevas formas de explotar la tecnología. Sin embargo, se está utilizando la Inteligencia Artificial (AI) generativa para duplicar la velocidad en la que se pueden detectar tarjetas bancarias potencialmente comprometidas con un ataque.
Los ciberdelincuentes, advierte Mastercard, roban millones de números de tarjetas de pago a través de spyware, malware y otras prácticas clandestinas como el skimming de tarjetas. En un intento por vender estos datos a terceros, colocan parte de los 16 dígitos de las tarjetas en sitios web ilegales.
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Dada esta problemática, las empresas financieras buscan aumentar sus capacidades para predecir la información completa de las tarjetas comprometidas en su red. La idea es poder bloquearlas cada vez más rápido.
Las compañías apuntan además a identificar nuevos y complejos patrones de fraude. Para ello, pueden utilizar tecnología predictiva generativa basada en IA. El objetivo es proteger futuras transacciones frente a amenazas emergentes.
Usos
Con el uso de IA, Mastercard afirma que puede avisar a los bancos con mayor rapidez y precisión cuando es probable que una tarjeta se haya visto comprometida. El plástico puede entonces bloquearse y volver a emitirse.
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Mastercard también refiere que escanean los datos de las transacciones de miles de millones de tarjetas y millones de comercios a un ritmo más rápido.
Finalmente, con la IA, los intentos de transacción con el producto comprometido se pueden supervisar continuamente para mitigar el fraude y mejorar la ciberseguridad, infundiendo confianza en los usuarios.
Logros que se pueden alcanzar con la IA, según Mastercard:
-Duplicar la tasa de detección de tarjetas comprometidas.
-Reducir falsos positivos en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas potencialmente comprometidas.
-Aumentar en un 300% la velocidad de identificación de los comercios en peligro o comprometidos por los estafadores.
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