La inteligencia artificial puede contribuir a identificar comportamientos inusuales, analizar patrones y fortalecer los mecanismos de seguridad de las transacciones digitales. Mercado Pago utiliza modelos propios de IA y machine learning para abordar problemáticas de fraude y riesgo, mientras desarrolla nuevas herramientas para ayudar a sus usuarios a gestionar sus finanzas de forma más segura.
El crecimiento de los pagos digitales también ha generado nuevos desafíos en materia de seguridad. Frente a modalidades de fraude que evolucionan constantemente, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta que puede contribuir a identificar patrones, detectar comportamientos inusuales y fortalecer los mecanismos de protección de las operaciones digitales.
Para Mercado Pago, la aplicación de inteligencia artificial en materia de seguridad no es reciente. La compañía comenzó a implementar soluciones de IA desde 2015, entre otros usos, para abordar problemáticas relacionadas con el fraude y el análisis de riesgo crediticio. Actualmente, cuenta con alrededor de 650 personas dedicadas 100% al desarrollo de modelos de machine learning, distribuidas entre sus distintas unidades de negocio.
Estos modelos permiten analizar grandes volúmenes de información y reconocer patrones de comportamiento que podrían constituir señales de riesgo. De esta manera, la inteligencia artificial puede complementar los mecanismos de seguridad existentes y ayudar a identificar situaciones que requieren una revisión o controles adicionales.
“La inteligencia artificial nos permite analizar grandes volúmenes de información y reconocer patrones que ayudan a fortalecer la seguridad de nuestros usuarios. Pero la tecnología es parte de una estrategia más amplia: también es fundamental desarrollar sistemas responsables, evaluar constantemente los modelos y promover hábitos digitales seguros entre las personas”, señaló Carolina Cabello, Head de Mercado Pago Perú.
Cuatro señales de fraude que la inteligencia artificial puede ayudar a detectar
- Operaciones que se alejan del comportamiento habitual
Los modelos de IA pueden identificar patrones inusuales en la actividad de una cuenta o en una transacción y compararlos con comportamientos previamente observados. Una operación que presenta características atípicas puede convertirse en una señal para activar mecanismos adicionales de seguridad.
- Patrones asociados a intentos de fraude conocidos
Los modelos de machine learning pueden analizar grandes volúmenes de información para reconocer patrones que previamente han sido asociados con comportamientos fraudulentos. Esta capacidad también permite que los sistemas evolucionen frente a nuevas modalidades de fraude.
- Combinaciones de factores que elevan el nivel de riesgo
Una operación no necesariamente resulta sospechosa por una sola característica. Los modelos pueden analizar múltiples variables de manera simultánea y detectar combinaciones que podrían indicar un mayor nivel de riesgo.
- Mensajes o contactos que podrían suplantar a una empresa
La inteligencia artificial también puede utilizarse para ayudar directamente a las personas frente a posibles intentos de suplantación. Un ejemplo es el Asistente Financiero Personal de Mercado Pago, disponible actualmente en Argentina, México, Brasil y Chile, que permite a los usuarios consultar si un número de teléfono corresponde a un contacto oficial de Mercado Pago o si una comunicación podría tratarse de un intento de estafa.
Según información de la compañía, el asistente ya es utilizado por más de 37 millones de personas en América Latina y cuenta con más de 180 funcionalidades activas.
¿Qué pueden hacer los usuarios para protegerse?
Si bien las herramientas tecnológicas permiten fortalecer los mecanismos de prevención, los hábitos de los usuarios continúan siendo fundamentales para reducir la exposición a posibles fraudes digitales. Algunas recomendaciones son:
- No compartir códigos ni contraseñas. Ninguna persona debería solicitar claves, códigos de seguridad o información confidencial para “validar” una operación.
- Verificar quién está detrás de un contacto. Ante una llamada, mensaje o correo inesperado, es importante comprobar que provenga de un canal oficial antes de proporcionar información o realizar alguna acción.
- Desconfiar de solicitudes urgentes. Los mensajes que presionan al usuario para realizar inmediatamente una transferencia, entregar información o ingresar a un enlace deben tratarse con especial precaución.
- Revisar periódicamente la actividad de la cuenta. Consultar movimientos, pagos y operaciones permite identificar con mayor rapidez cualquier actividad que el usuario no reconozca.
- Reportar situaciones sospechosas. Ante una operación no reconocida, pérdida de una tarjeta o dispositivo, o sospecha de acceso indebido a la cuenta, se recomienda utilizar los canales oficiales de la plataforma para reportar el incidente.
Así, la inteligencia artificial se posiciona como una herramienta complementaria para fortalecer la seguridad de los ecosistemas digitales: puede ayudar a identificar patrones, anticipar señales de riesgo y facilitar la detección de posibles intentos de fraude, mientras que los usuarios cumplen también un papel clave al mantener hábitos digitales seguros, verificar la información y reportar oportunamente cualquier actividad sospechosa.
