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Para qué sirve el machine learning en billeteras digitales

Las fintechs, billeteras digitales son blancos recurrente de los cibercriminales, por lo quese necesitan mejores recursos para protegerlas. Vía @CIOAMERICALAT

El machine learning se está abriendo paso como herramienta complementaria de las billeteras digitales, pero ¿para qué sirve?. A medida que se extiende el uso de sus productos, las fintech optan por recursos de inteligencia artificial para mejorar su seguridad.

El uso del machine learning en billeteras digitales es cada día más común. Esta afirmación es la respuesta a la masificación explosiva que las fintech han experimentado los dos últimos años. Lo que, indudablemente, ha obligado a los proveedores de soluciones financieras digitales a buscar formas más efectivas de garantizar la seguridad de sus productos.

Después de estos dos últimos años es casi imposible imaginarse una realidad en la cual no podamos realizar todas nuestras operaciones financieras de forma digital y sin interrupciones. Por ejemplo, The Standard CIO señala que “ya hay más de 30 billeteras de estas características con alrededor de ocho millones de usuarios“. Y, como era de esperarse los ciberdelincuentes han apuntados sus esfuerzos a para acceder a esas cajas fuertes digitales.

La razón del machine learning para billeteras digitales

Y ha sido el riesgo derivado de un crecimiento exponencial de las fintech lo que ha impulsado a buscar mejores recursos defensivos. Afortunadamente, para los usuarios, estos sistemas se defienden con excelentes recursos, incluyendo la inteligencia Artificial y el machine learning. Por ejemplo, los sistemas que utilizan herramientas defensivas basadas en machine learning e inteligencia artificial tienen un tasa mayor de éxito en detectar y detener transacciones y operaciones inusuales. Al mismo tiempo, cuentan con mejores capacidades para responder a tiempo  a movimientos sospechosos de dinero en la billeteras digitales.

Por ejemplo, gracias a la implementación del machine learning es posible combatir prácticas maliciosas como las compras realizadas fuera del rango habitual de consumo. Al mismo tiempo se pueden precisar, y hasta detener, las operaciones en horarios inusuales. Inclusive, las herramientas de inteligencia artificial pueden bloquear el movimiento de montos excesivos.

A grandes rasgos, esas son algunas de las alarmas que disparan el monitoreo de operaciones sospechosas con herramientas basadas en machine learning.