Uno de los avances más notables que ha proporcionado la inteligencia artificial en los últimos tiempos es la capacidad de identificar a una persona a partir de una imagen de su rostro (puede ser, incluso, de un fotograma específico de un video). Esta técnica, que lleva el nombre genérico de “reconocimiento facial” y tiene numerosas aplicaciones.

Esto funciona especialmente para el segmento de la banca, que ya la aplica para disminuir el volumen de fraude, que creció en el último tiempo precisamente como consecuencia de la aceleración de la vida digital.

En efecto, desde 2020 los usuarios bancarios se volcaron masivamente – por obligación debido a las restricciones impuestas por la pandemia – hacia los canales digitales. Esto generó un incremento sin precedentes de ciberataques con robo de contraseñas en estructuras de ingeniería social para robar datos de cuentas o hasta en transacciones falsificadas para robar dinero antes de que el banco pudiera detectar la anomalía.

Según datos de la Unidad Fiscal Especializada en Ciberdelincuencia (UFECI), sólo en la Argentina el fraude y las estafas en cuentas bancarias, como el robo de claves de acceso a homebanking o de datos de tarjetas de crédito, fue uno de los delitos que más creció el año pasado: un incremento de casi 3.000%.

Cómo funciona el reconocimiento facial

El reconocimiento facial apela a elementos biométricos únicos asociados al rostro y a la expresión de las personas para identificarlas de manera unívoca: por los patrones matemáticos que utiliza para efectuar la autenticación del usuario, se lo considera uno de los mecanismos más seguros y eficaces existentes hasta el momento.

Dentro de la IA, cobran particular importancia machine learning y deep learning, ya que le permiten al algoritmo aprender de sus errores y mejorar la precisión de manera continua a la hora de identificar un rostro o de verificar que un usuario es quien dice ser.

Virtual y físico: los usos del reconocimiento facial

Los bancos ya apelan al reconocimiento facial en diferentes instancias de uso. Por un lado, para entregar acceso a las aplicaciones en el terreno móvil -en muchos casos, como segundo factor de autenticación, es decir, como un paso adicional de seguridad a los elementos tradicionales, como nombre de usuario, contraseña o pin-. Lo mismo a la hora de iniciar sesión en una plataforma virtual o en el home banking.

En un estadio más avanzado, puede utilizarse para adquirir productos y servicios. Comparando una selfie con la imagen del documento, por ejemplo, es posible para un cliente tener su cuenta habilitada en menos de cinco minutos sin siquiera haber visitado una sucursal.

Pero los beneficios de utilizar esta tecnología no se reducen a esto: también se puede implementar en cajeros automáticos -se calcula que al sistema le toma menos de un segundo identificar si alguien es quien dice ser- y hasta para el control de acceso de empleados a zonas restringidas.

Fraude con tarjeta no presente

Uno de los modelos de fraude más extendido es el de las transacciones con tarjeta no presente: es decir, cuando el cliente hace una operación en línea que involucra un medio de pago. Un informe global reciente con foco específico en este tema, estimó que el porcentaje de operaciones potencialmente fraudulentas en esta modalidad es muy elevado: 11% del total de transacciones en el primer trimestre de 2021.

¿Puede el reconocimiento facial entregar solución también a este problema? La respuesta es sí: si la plataforma de comercio online incorpora esta herramienta en la estrategia de pagos, a través de una solución de aprobación previa a la confirmación, la mayoría de las operaciones irregulares o sospechosas se detendrían antes de generar cargos y contracargos, altamente costosos tanto para el sistema financiero como para los propios comerciantes involucrados.

Los beneficios de que cada uno sea quien dice ser

Cuando las empresas bancarias deciden implementar reconocimiento facial, se producen beneficios en múltiples dimensiones. Para el cliente, disminuyen los riesgos y aumenta la tranquilidad a la hora de operar en línea, en especial en estos momentos de transición, donde buena parte de la población todavía está adaptándose y aprendiendo a utilizar los nuevos modelos.

Desde el punto de vista de la institución, no sólo disminuyen los costos relacionados con multas, contracargos y gestión administrativa del enorme volumen de fraudes, sino que además se entrega una mejor experiencia general al usuario y se evitan problemas reputacionales, consecuencia de cuando las estafas se efectúan a escala aprovechando la vulnerabilidad de un banco en particular.

De esta manera, la tecnología de reconocimiento facial ‘’da la cara’’ para resolver el problema del fraude en el universo de la banca y los servicios financieros.

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