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Gestión del Conocimiento en la Industria – Caso: Ciberseguridad Bancaria -…
Gestión del Conocimiento en la Industria – Caso: Ciberseguridad Bancaria
Fuentes de Conocimiento
Conocimiento Externo
Literatura académica y normativa internacional
ISO/IEC 24760 – Gestión de identidad.
Reglamento eIDAS – Identificación electrónica y confianza digital.
NIST SP 800-63-3 – Autenticación y niveles de aseguramiento.
Estudios regionales
Modelo ecuatoriano de gobernanza en ciberdefensa.
Monografía colombiana sobre riesgos de identidad digital.
Investigaciones sobre machine learning para control de fraudes (Interbank - Perú).
Conocimiento del Usuario/Cliente
Nivel de educación digital.
Patrones de conducta de riesgo
:red_cross:
Uso de dispositivos inseguros.
Exposición en redes sociales.
Mala gestión de contraseñas.
Conocimiento Interno (organizacional)
Controles implementados por Interbank:
Autenticación multifactorial.
Biometría facial/huella digital.
Notificaciones inmediatas.
Monitoreo en tiempo real.
Bloqueo remoto.
Aprendizajes operativos
Incidentes recurrentes
Comportamientos sospechosos detectados.
Mejores prácticas de comunicación con usuarios.
Procesos de Gestión del Conocimiento
Adquisición
Integración de estándares internacionales.
Incorporación de modelos de aprendizaje automático.
Recolección de datos de incidentes de seguridad.
Observación de tendencias regionales de fraude digital.
Transferencia
Comunicación interna (equipos de seguridad, TI, atención al cliente).
Protocolos estandarizados para el personal del banco.
Campañas educativas a usuarios (redes, app, email).
Organización
Clasificación del conocimiento en categorías
Amenazas: phishing, smishing, SIM swapping, malware, ingeniería social.
Normativas: ISO, NIST, eIDAS.
Controles: biometría, MFA, monitoreo, alertas.
Mapeo de vulnerabilidades asociadas al factor humano.
Aplicación
Respuesta a incidentes en tiempo real.
Mejoras continuas basadas en análisis de datos.
Implementación de mecanismos de autenticación robustos.
Aplicación del conocimiento para reducir fraude e incrementar confianza.
Tipos de Conocimiento Relevantes
Conocimiento Explícito
Normativas internacionales.
Políticas internas.
Manuales de seguridad y protocolos.
Informes de incidentes.
Conocimiento Tácito
Intuición derivada de casos previos.
Interacción del personal con clientes afectados.
Experiencia de analistas en detección de fraudes.
Flujos de Conocimiento
Procesamiento
Detección de patrones de fraude mediante ML/IA.
Evaluación continua de vulnerabilidades.
Análisis de riesgos.
Salidas
Educación digital al usuario.
Incremento en resiliencia y confianza del ecosistema bancario.
Mejoras tecnológicas en autenticación.
Nuevas políticas y protocolos.
Entradas
Regulaciones (adaptación de nuevos controles)
Estudios académicos (fortalecimiento de política de seguridad)
Incidentes reales (base de datos interna).
Actores del Sistema de Conocimiento
Estado peruano (marco regulatorio aún en desarrollo).
Organismos internacionales (ISO, NIST, UE).
Clientes (adopción segura de banca digital).
Investigadores y academia.
Interbank (procesos internos, innovación tecnológica).
Ciberdelincuentes (fuente indirecta de conocimiento: nuevas tácticas).
Aplicabilidad de la Gestión del Conocimiento en la Industria Financiera
Reducción de fraude digital
Mejora continua de los productos y servicios digitales
Aumento de resiliencia organizacional
Desarrollo de cultura organizacional de ciberseguridad
Cumplimiento normativo e interoperabilidad