5 conclusiones de nuestra sesión de AWS Summit: Cómo la búsqueda visual de IA está transformando la seguridad financiera

🔑 Principales conclusiones de la cumbre de Toronto sobre Amazon Web Services (AWS)

• La IA permite buscar vídeos: Los investigadores pueden utilizar consultas en lenguaje natural (por ejemplo, "Identificar dinero en efectivo desatendido en escritorios") para encontrar secuencias críticas en segundos, no en horas.

• La experiencia humana sigue siendo vital: La IA reduce las secuencias, pero los profesionales cualificados siguen validando los resultados.

• Ventajas más allá de la seguridad: Los equipos de cumplimiento, operaciones, marketing y seguridad obtienen valor de los análisis de vídeo basados en IA.

• La infraestructuraCloud impulsa la escala: Amazon Bedrock y S3 ofrecen el rendimiento y la escalabilidad necesarios para las instituciones financieras.

• La hoja de ruta es proactiva: Los hitos futuros incluyen la detección de anomalías, resúmenes automatizados de incidentes y notificaciones en tiempo real.

 

En la actualidad, el sector de los servicios financieros se enfrenta a varios retos en constante evolución: fraudes más sofisticados y crecientes, requisitos de cumplimiento más complejos y la necesidad de hacer más con menos recursos. La vigilancia tradicional, aunque esencial, a menudo deja a los investigadores rebuscando entre horas de vídeo para encontrar un solo incidente.

En ese vacío es donde la inteligencia artificial (IA) está empezando a remodelar el panorama. En lugar de limitarse a intervenir después de que se produzcan incidentes, la IA está orientando la vigilancia hacia la anticipación y la prevención de problemas antes de que se agraven.

En el AWS Summit Toronto a principios de este mes, tuve el privilegio de unirme a Mehran Najafi, Arquitecto principal de soluciones de AWS, para hablar de cómo la búsqueda visual impulsada por IA está pasando del concepto a una realidad práctica en el sector financiero.

Estos son cinco puntos clave de nuestra sesión de AWS Summit para instituciones financieras, bancos y cooperativas de crédito sobre por qué la implementación de la búsqueda visual de vídeo en sus operaciones puede llevar su seguridad y eficiencia operativa al siguiente nivel.

1) La IA convierte el vídeo en datos que se pueden buscar

Durante décadas, la videovigilancia consistía en grabar sucesos en lugar de interpretarlos. Los equipos de seguridad a menudo lo comparaban con "buscar una aguja en un pajar". La IA tradicional ayudaba, pero sólo con objetos predefinidos como matrículas. Cada nueva función requería un desarrollo de modelos costoso y que llevaba mucho tiempo.

La IA generativa está revolucionando la videovigilancia al introducir la búsqueda semántica. Esto significa que en lugar de desplazarse por líneas de tiempo, los investigadores ahora pueden hacer preguntas en lenguaje natural como "dinero en efectivo desatendido dejado en el escritorio" o "SUV negro en el cajero automático". A continuación, las instantáneas de las imágenes de vídeo se convierten en metadatos susceptibles de búsqueda, lo que acorta las investigaciones de horas a minutos.

Esto no sólo ahorra tiempo, sino que permite una estrategia de seguridad más proactiva. Las entidades pueden conectar puntos de datos de varias sucursales o cajeros automáticos y responder casi en tiempo real. Esta recuperación más rápida se traduce en una intervención más rápida, ya sea congelando una cuenta comprometida, alertando a un director de sucursal de un posible problema o evitando que se repita el incidente.

IA búsqueda visual como nuestranuestra herramienta AI Smart Search utilizan IA agéntica y mensajes en lenguaje natural para encontrar incidentes y problemas operativos sin necesidad de buscar en horas de vídeo..

2) La experiencia humana sigue siendo esencial

Aunque la IA avanza rápidamente, aún estamos en los primeros días. La mayoría de las aplicaciones actuales se centran en analizar escenas de vídeo y generar descripciones que se puedan buscar, pero los resultados de la búsqueda no siempre son perfectos. Todavía es posible que se produzcan falsos positivos y que se pasen por alto eventos, por lo que la verificación humana sigue siendo clave.

La búsqueda visual con IA puede actuar ahora como un "buscador de Google para vídeo" para los profesionales de la seguridad. Hace el trabajo pesado de reducir conjuntos de datos masivos a un conjunto manejable de clips, mientras que los investigadores aplican su formación y contexto para encontrar el problema o incidente que buscan. Este equilibrio garantiza la precisión y mantiene el cumplimiento de los requisitos normativos, especialmente en el sector financiero, donde la verificación no es negociable.

A medida que evolucione la tecnología, mejorará la precisión de las búsquedas visuales de IA. Sin embargo, siempre será necesaria la supervisión humana para seguir proporcionando responsabilidad y garantizar que las organizaciones mantengan el control de los resultados de seguridad.

3) El valor va más allá de los equipos de seguridad

La vigilancia por IA generativa tiene aplicaciones claras para los equipos de seguridad y fraude, pero su valor va más allá de la seguridad para apoyar a toda la organización. Dado que las instituciones financieras tratan cada vez más los datos de vídeo como una plataforma de inteligencia para toda la empresa, las oportunidades de mejora organizativa van mucho más allá de la seguridad.

El análisis de vídeo ya es posible:

• Equipos de conformidad: Mayor facilidad de recuperación para auditorías e informes normativos. Los equipos de cumplimiento pueden beneficiarse de un acceso más rápido a las pruebas de vídeo, lo que les garantiza el cumplimiento de los plazos de las auditorías y los informes normativos.

• Equipos operativos: Información sobre el tráfico y el rendimiento de las sucursales para analizar los patrones de tráfico y el rendimiento de las sucursales con el fin de optimizar la dotación de personal y la programación.

• Directores de RRHH y Seguridad: Supervisión de la seguridad en el lugar de trabajo y de las salidas bloqueadas. Los equipos pueden supervisar los problemas de salud y seguridad en el lugar de trabajo, como salidas bloqueadas o merodeo cerca de zonas restringidas.
  

Este valor multidepartamental hace que la búsqueda visual de IA sea algo más que una solución de seguridad. Es una plataforma de inteligencia para toda la empresa que mejora la eficiencia, reduce el riesgo y contribuye a la satisfacción del cliente. Al aprovechar los mismos datos de vídeo en todas las funciones, las entidades financieras maximizan el rendimiento de sus inversiones en tecnología.

 

4) La infraestructura de IA Cloud hace viable la adopción

Una de las razones por las que la búsqueda visual de IA es práctica hoy en día es la disponibilidad de infraestructura de IA cloud. La creación y el mantenimiento internos de modelos de IA son costosos, requieren muchos recursos y, a menudo, son poco prácticos para los sectores regulados. Al aprovechar servicios como Amazon Bedrock, las organizaciones pueden aprovechar la IA generativa sin necesidad de crear modelos desde cero. March Networks se asoció con Amazon Web Services para crear una herramienta de búsqueda de IA generativa, Búsqueda Inteligente de IAque combina:

• Amazon S3 para un almacenamiento seguro

• Amazon Bedrock para IA generativa e incrustaciones

• Vectores de Amazon S3 para la búsqueda semántica

Juntos, estos componentes, orquestados en cloud de AWS, permiten a cientos de miles de usuarios realizar consultas en lenguaje natural en enormes bibliotecas de vídeos y obtener resultados en cuestión de segundos.

Tanto si un investigador se encuentra en la sede de una oficina como si trabaja con un dispositivo móvil sobre el terreno, esto significa que puede acceder a resultados coherentes y fiables. Y lo que es más importante, la infraestructura de AWS también aporta capacidades de conformidad y gobernanza de datos que ayudan a las instituciones a cumplir las obligaciones normativas a la vez que innovan con seguridad.

VER: Las soluciones de búsqueda visual con IA, como nuestra herramienta AI Smart Search, utilizan la IA Agentic y mensajes en lenguaje natural para encontrar incidentes y problemas operativos más rápidamente sin necesidad de buscar en horas de grabación de vídeo..

5) Las hojas de ruta apuntan hacia operaciones de seguridad proactivas

Las soluciones actuales de búsqueda visual con IA se centran en ayudar a los investigadores a encontrar pruebas más rápidamente y a los equipos de operaciones a localizar incidentes y oportunidades. Pero los sistemas del mañana irán más allá, pasando de operaciones de seguridad reactivas a proactivas.

El despliegue de esta tecnología sigue una hoja de ruta estratégica:

• Lanzamiento y adopción: Lanzamiento inicial de entradas multimodales (imagen, voz, texto) y plantillas específicas del sector para su rápida adopción.

• Precisión y notificación: Mayor precisión y alertas en tiempo real para que los equipos puedan actuar en el momento en que ocurre algo.

• Inteligencia basada en el contexto: Nuevas funciones como la captura ampliada de imágenes, las consultas en lenguaje natural basadas en el tiempo y las sugerencias de consulta inteligentes hacen que las búsquedas sean más inteligentes e intuitivas.

• Fundación para la IA Agenética: Detección de anomalías y resúmenes automatizados de incidentes que reducen significativamente la carga de trabajo manual de análisis de secuencias.

Esto significa que las operaciones de seguridad no sólo serán más rápidas, sino también más inteligentes. Las instituciones pasarán de preguntarse "¿qué ha pasado?" en a "¿qué está ocurriendo ahoray "¿qué medidas debemos adoptar siguiente?"

Por qué importa ahora

Las entidades financieras están sometidas a una presión constante para mejorar la eficiencia, reducir los tiempos de investigación y responder a amenazas cada vez más complejas. La búsqueda visual con IA se perfila como una de las formas más prácticas de lograr ese equilibrio.

Combinando la automatización con la supervisión humana, las organizaciones pueden avanzar hacia un modelo de seguridad más rápido, inteligente y resistente. Este cambio no consiste solo en reducir el riesgo, sino también en obtener nuevos conocimientos operativos que puedan impulsar el rendimiento de toda la empresa.

Frank Ouyang es Vicepresidente de Investigación y Desarrollo de March Networks, donde dirige la innovación en inteligencia empresarial basada en vídeo y soluciones de IA aplicada. Con una amplia experiencia en el desarrollo de software e inteligencia empresarial, a Frank le apasiona impulsar tecnologías de nueva generación que tengan un impacto práctico en el mundo real. 

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