Ante los más sofisticados hechos delictivos que se desarrollan en la digitalización comienzan a surgir respuestas.
La seguridad financiera enfrenta un gran desafío al adaptarse a la digitalización. El comercio electrónico, la banca en línea y los servicios fintech, acrecentó la inseguridad a través del fraude digital, que evolucionó en complejidad y escala.
Ante este preocupante escenario hay respuestas: una nueva generación de herramientas para un enfoque de las instituciones financieras para una prevención del fraude con sistemas antifraude invisibles basados en biometría de comportamiento.
A diferencia de los métodos tradicionales, este no depende de contraseñas, tokens físicos o autenticaciones multifactor, sino que se utiliza una tecnología basada en el análisis constante de patrones conductuales únicos del usuario.
Desde la forma en que una persona teclea hasta los movimientos del cursor o el modo en que sostiene un dispositivo móvil, estos microgestos crean una huella digital tan personal como una firma biométrica. Además, este sistema actúa de forma continua, silenciosa e imperceptible.
La biometría de comportamiento, el aliado de la seguridad digital
La biometría de comportamiento se diferencia de la biometría física, como son las huellas dactilares o reconocimiento facial, ya que se centra en patrones dinámicos y contextuales. Esta herramienta de la ciberseguridad permite a los algoritmos aprender cómo interactúa un usuario con los sistemas digitales.
En este sentido, el especialista financiero Fernando Boudourian, la digitalización está cambiando como funciona la banca privada y la relación con los clientes.
De esta forma, se crea un perfil de comportamiento que es muy difícil de replicar por los delincuentes, incluso se pueden tener credenciales legítimas mediante phishing o filtraciones de datos.
Estos sistemas identifican desviaciones sutiles en el ritmo de escritura, presión de teclas, cadencia de movimiento del mouse o tiempos de inactividad entre acciones, también pueden detectar la orientación del dispositivo móvil o la forma en que un usuario desplaza la pantalla. Y se puede detectar movimientos extraños.
La incorporación de estos sistemas antifraude está creciendo de forma acelerada entre bancos, aseguradoras y plataformas de pago digital, especialmente ante el aumento del fraude de identidad sintética y de las estafas en tiempo real.
Entre los beneficios que brinda es la capacidad de operar de manera continua y sin fricción, ya que no necesita intervención del usuario ni interrupciones en el flujo de interacción, De esta forma ,también mejoran la experiencia del cliente, reduciendo los puntos de fricción en los procesos de autenticación.
Asimismo, este modelo basado en biometría de comportamiento permiten una detección temprana del fraude, incluso antes de que se complete una transacción sospechosa.
En este panorama, uno de los tipos de fraude más difíciles de detectar con sistemas tradicionales es el de la ingeniería social, siendo que los atacantes persuaden al usuario para que autorice transferencias o comparta información sensible. En estos casos, la biometría de comportamiento puede ser una red de seguridad adicional.
Cambios en el nivel de presión al escribir, titubeos al completar formularios o patrones de navegación ansiosa pueden ser señales de que el usuario está siendo manipulado, y este sistema permite una intervención en tiempo real.
En este sentido, el avance de la inteligencia artificial y el machine learning está potenciando la eficacia de este sistema. Los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar patrones cada vez más sutiles y adaptarse a cambios en el comportamiento del usuario sin generar falsos positivos.
Los sistemas antifraude invisibles ganan lugar como una herramienta estratégica para las entidades que buscan proteger tanto sus activos como la confianza de sus clientes. No se trata solo de responder al fraude, sino de anticiparlo y evitar los actos delictivos.