La inteligencia artificial está cambiando cómo las empresas del sector financiero gestionan el riesgo, la seguridad y la atención al cliente. Lyra, procesador de pagos con operaciones en Chile, Perú y Argentina, analiza cómo la IA está redefiniendo los estándares del sector fintech, desde la detección de fraude hasta los mecanismos de autenticación biométrica.
Pagos digitales y detección de anomalías
El volumen de pagos digitales crece al ritmo que marcan los hábitos de consumo y las necesidades de las empresas. Para los procesadores de pagos que operan bajo estándares como PCI-DSS, cifrado TLS y 3D Secure, verificar la legitimidad de cada transacción en tiempo real supone una carga considerable. Ahí es donde la IA ha encontrado su lugar: los sistemas de análisis de comportamiento identifican patrones anómalos antes de que una transacción fraudulenta se complete.
«La IA desempeña un papel crítico en la gestión de riesgos y la seguridad. Las soluciones de IA pueden analizar patrones de comportamiento y detectar anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas», explica Fernando Luna Guzman, CEO y fundador de Lyra Chile, Perú y Argentina. La compañía señala que estos sistemas han contribuido a reducir los fraudes financieros y a reforzar la confianza de los usuarios en las plataformas fintech.
Autenticación y crédito: los otros dos frentes
Más allá del fraude, la IA está presente en dos áreas adicionales dentro del sector. El reconocimiento facial se usa como mecanismo de acceso a apps de bancos, wallets y neobancos, así como factor de doble autenticación en compras online no presenciales. Por otro lado, los modelos de análisis de riesgo permiten a bancos y entidades financieras evaluar la viabilidad de conceder crédito con más variables y menos sesgos que los métodos tradicionales.
Estas aplicaciones no son exclusivas de grandes bancos. Las fintech más ágiles han adoptado estos sistemas para llegar a segmentos de población que los servicios financieros tradicionales no cubrían, con productos que combinan altos estándares de seguridad y una puesta en marcha más sencilla.
El mercado latinoamericano como escenario de expansión
Lyra subraya que la consolidación de las fintech en Latinoamérica pasa por la digitalización de procesos y por orientar esa digitalización hacia la mejora de la experiencia del cliente. «Llevar la digitalización a todas las empresas y emplearla con el objetivo de mejorar las experiencias con los clientes —tanto empresas como consumidores finales— es parte de la acelerada consolidación de las Fintech en Latinoamérica», señala Luna Guzman.
La evolución tiene recorrido: la compañía anticipa avances en predicción de mercado, automatización de procesos complejos y expansión de servicios a nuevas audiencias. El modelo que describe Lyra encaja con una tendencia más amplia. El sector financiero dejó hace tiempo de debatir si adoptar IA y ahora se pregunta cómo gestionar sus sistemas automáticos, como analiza el control de agentes de IA en banca en Revista Cloud.
La dependencia excesiva de un único proveedor de IA es, además, un riesgo que el sector ya empieza a reconocer, como puso de manifiesto el caso Belo en Argentina. Por eso los modelos que combinan distintos sistemas de IA ganan peso también en la detección de delitos financieros.
Preguntas frecuentes
¿Qué es PCI-DSS y por qué lo aplican las fintech?
PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) es el estándar de seguridad internacional que deben cumplir todas las empresas que procesan pagos con tarjeta. Define requisitos de cifrado, control de acceso y monitorización de redes para proteger los datos del titular de la tarjeta.
¿Cómo detecta la IA el fraude en pagos digitales?
Los modelos de IA analizan el comportamiento habitual del usuario —horarios, importes, geolocalización, dispositivo— y generan una alerta cuando una transacción se desvía del patrón. Este análisis ocurre en milisegundos, antes de que el pago se autorice.
¿Qué papel tiene el reconocimiento facial en la banca digital?
Se usa como factor de autenticación al abrir una app bancaria o al confirmar una compra online. Combinado con otros factores (PIN, OTP), reduce el riesgo de acceso no autorizado incluso si el dispositivo cae en manos ajenas.
¿Puede la IA sustituir el análisis de riesgo crediticio tradicional?
No del todo, pero sí lo complementa. Los modelos de IA incorporan más variables que los métodos basados en historial crediticio clásico, lo que permite a las entidades valorar perfiles antes excluidos del crédito formal. La supervisión humana sigue siendo necesaria para auditar los criterios del modelo.
Fuente: Lyra Chile (nota original)
