Se estima que el aumento proyectado de transacciones fraudulentas será
6.5 millones de dólares entre 2021 y 2027, y se espera que su impacto en la industria financiera sea significativo. Las instituciones financieras están priorizando la prevención proactiva del fraude mientras buscan soluciones efectivas para minimizar el fraude y mejorar la seguridad general de sus clientes.

El aprendizaje automático (ML) es un proceso que implica enseñar a las máquinas a identificar patrones en grandes volúmenes de datos, a menudo asociados con la inteligencia artificial (IA). Actualmente, millones de personas interactúan con ML a través de varias aplicaciones populares. Por ejemplo, Uber y Google Maps emplean ML para estimar los tiempos de viaje, mientras que Siri, Alexa y Google Assistant utilizan ML para brindar a los usuarios información personalizada según sus preferencias.

¿Cómo pueden las instituciones financieras aprovechar la increíble eficiencia de ML para ayudar a proteger las transacciones de sus clientes y reducir el fraude en general? Para responder a esta pregunta, proporcionaré evidencia de cómo ML ha tenido éxito hasta ahora en la prevención del fraude en la industria financiera. 

Por qué el trabajo humano por sí solo no es suficiente para combatir la tecnología fraudulenta

El rápido avance de la tecnología está mejorando significativamente la comodidad de la vida de las personas. En el sector bancario, esto se traduce en mayores expectativas de los consumidores para las opciones digitales y móviles.

Las instituciones financieras enfrentan el desafío de procesar con precisión miles de millones de transacciones a medida que más clientes optan por la banca en línea. Desafortunadamente, la abundancia de datos también presenta una oportunidad para el aumento de las actividades fraudulentas.

Los estafadores se han vuelto cada vez más innovadores, ejecutando con éxito miles de transacciones fraudulentas cada segundo, lo que plantea un desafío formidable para las instituciones financieras a la hora de detectar comportamientos engañosos.

Según las estimaciones de
Empresas de ciberseguridad, se proyecta que el ciberdelito global le costará a la economía aproximadamente $ 10.5 billones anuales para 2025, casi el doble de las cifras reportadas del año anterior. Para poner esto en perspectiva, esta cantidad supera el costo combinado de todos los desastres naturales en los Estados Unidos en 2021, que totalizó la asombrosa cantidad de $145 mil millones.

Dada la inmensa escala del fraude y las limitaciones del trabajo humano para combatirlo, las empresas han recurrido a las máquinas como una defensa crucial. Las instituciones financieras han implementado sistemas de detección de fraude automatizados y basados ​​en reglas, ya que los sistemas manuales no pueden manejar flujos de datos en tiempo real de manera efectiva.

Sin embargo, existe una solución muy superior: el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). La notable capacidad de las máquinas para aprender de patrones de datos históricos e identificar anomalías es tanto notable como indispensable.

Dónde sucede el fraude financiero y cómo lo aborda el ML

El software de detección financiera resulta particularmente valioso en áreas específicas para identificar y marcar de manera efectiva

actividades fraudulentas. Estas áreas incluyen:

1. Fraude de tarjeta de credito, que es el tipo de fraude de pago más frecuente debido al almacenamiento digital de datos de tarjetas, lo que brinda a los delincuentes más oportunidades para cometer delitos. Las soluciones de ML se enfocan principalmente en detectar transacciones que se desvían de los patrones de gasto regulares de los clientes.

2. Cajeros Automáticos, que son susceptibles de diversas formas de fraude, como el robo de números de tarjetas de débito y PIN. Los estafadores a menudo emplean lectores de tarjetas de puerta falsa para obtener y guardar información de la tarjeta. Al adquirir datos de tarjetas, pueden crear tarjetas falsificadas para transacciones no autorizadas o retiros de efectivo.

Soluciones de ML para fraudes en cajeros automáticos incluyen detección de anomalías para identificar patrones de transacciones inusuales, análisis de comportamiento para comparar transacciones actuales con los hábitos de gasto históricos del titular de la tarjeta, detección de clonación de tarjetas a través del análisis del uso de tarjetas duplicadas, monitoreo de red para detectar dispositivos falsificados o falsificados, y puntuación de riesgo en tiempo real para asignar niveles de riesgo a las transacciones para un mayor escrutinio.

3. Fraude en el punto de venta (POS), donde los empleados explotan sus puestos para robar dinero a sus empleadores. Los controles regulares de datos realizados después de cada turno, día, semana o mes sirven como una medida de prevención efectiva. ML juega un papel importante en el análisis de segmentos de datos para validar factores como recuentos de registros de usuarios, eliminaciones de transacciones, registros de facturación, reembolsos de clientes y uso de tarjetas de programas de fidelización.

4. Suplantación de identidad por correo electrónico, una técnica fraudulenta en la que los correos electrónicos se hacen pasar por comunicaciones legítimas y contienen enlaces diseñados para engañar a los usuarios para que revelen información confidencial. Los phishers se han vuelto expertos en evadir la detección ocultando archivos maliciosos.

Los escáneres de malware basados ​​en ML se han convertido en herramientas exitosas capaces de identificar y eliminar correos electrónicos maliciosos antes de que lleguen a las bandejas de entrada de los usuarios. Empresas como Microsoft, con Office 365 Advanced Threat Protection, y Google emplean ML para detectar y bloquear millones de correos electrónicos dañinos y malware, protegiendo los datos de los usuarios. Estos modelos de ML han evolucionado rápidamente para mejorar la identificación de amenazas de phishing, bloqueando con éxito el 99 % de los correos electrónicos no deseados antes de que lleguen a los usuarios.

5. fraude móvil, cuya prevalencia está aumentando debido a que los métodos de pago se almacenan con frecuencia en los teléfonos inteligentes de los usuarios. Los piratas informáticos expertos pueden acceder a esta información e iniciar transacciones no autorizadas a menos que haya una herramienta impulsada por ML para alertar rápidamente a los usuarios.

¿Por qué el aprendizaje automático es tan eficaz para la detección de fraudes?

El aprendizaje automático (ML) se basa en estadísticas computacionales y utiliza modelos matemáticos para definir el comportamiento "normal" del usuario. Al aprovechar los datos históricos, los algoritmos de ML pueden hacer predicciones y mejorar su precisión con el tiempo.

ML prueba
muy efectivo en la detección de fraudes, especialmente en el ámbito de los pagos digitales, que se han vuelto cada vez más vulnerables debido al auge de los pagos móviles y las brechas de seguridad inherentes en algunas billeteras móviles. Las instituciones financieras se esfuerzan por garantizar la seguridad de las transacciones a través de sistemas basados ​​en reglas, pero estos a menudo implican pasos de verificación adicionales que pueden afectar negativamente la experiencia del cliente. Los usuarios generalmente son reacios a agregar más capas de protección, ya que introduce fricción en su proceso de pago.

ML e AI permiten a las instituciones financieras obtener información sobre los hábitos de gasto de los clientes y sus fluctuaciones a lo largo del año. Al reconocer patrones establecidos, las anomalías y las transacciones sospechosas se pueden detectar y bloquear fácilmente, lo que brinda a los clientes una protección mejorada sin necesidad de engorrosos pasos de verificación.

Los beneficios de usar el aprendizaje automático
ML se puede aplicar en varias áreas del proceso de pago general para prevenir el fraude. Permite que la información de la cuenta de los clientes permanezca segura y reduce los costos generales incurridos, como el tiempo que los operadores pasan en los centros de llamadas tratando de ayudar a los clientes a mitigar las consecuencias de las estafas. Más allá del ahorro de costos y recursos, los beneficios de ML incluyen:

Evaluación mejorada de la credibilidad de los datos
Se puede enseñar a las computadoras a validar los datos personales en cualquier transacción. Esto cierra una amplia brecha que podría aparecer en largas secuencias de transacciones. Al conciliar los documentos con los datos del sistema, el aprendizaje automático elimina los riesgos de errores humanos que a menudo ocurren en estos escenarios.

Mejor evaluación de transacciones duplicadas
Una de las formas más populares para que los estafadores obtengan dinero es crear una nueva transacción al mismo tiempo o en un momento similar al de la transacción original. Los sistemas basados ​​en reglas a menudo no distinguen la diferencia y no siempre marcan la transacción duplicada como fraudulenta.

Análisis de datos más eficaz
Con más datos de los cuales aprender, ML mejorará en el reconocimiento de patrones más rápido que los equipos de incluso los analistas más brillantes. Dado que los errores humanos son una de las principales razones por las que las instituciones financieras están perdiendo dinero, las soluciones de ML e IA pueden minimizar estos errores. ML también puede ayudar con las sobrecargas de datos y brinda una automatización adicional que a menudo conduce a una mayor satisfacción del cliente.

Algoritmos y modelos de detección de fraude ML

Hay un
puñado de algoritmos se utilizan para "entrenar máquinas" y los dos más populares son los modelos supervisados ​​y no supervisados. Cuando se utiliza un algoritmo como un conjunto de instrucciones, las máquinas pueden construir modelos mediante el procesamiento de datos para crear una línea de base con la que puedan comparar nueva información. 

Modelos de aprendizaje supervisado

Un modelo supervisado es el modelo más común de ML en múltiples disciplinas. Una vez que las máquinas se "alimentan" con suficientes datos con información de transacciones etiquetada, generarán modelos de gasto y compararán nuevos datos con los que ya tienen. El comportamiento fraudulento y habitual del usuario se etiqueta de antemano para que la máquina pueda comprender la diferencia y solo necesite aprender de ella. Cuantos más datos tenga una máquina, más fácil le resultará hacer suposiciones precisas. 

Modelos de aprendizaje no supervisados

Los modelos no supervisados ​​se diferencian de los supervisados ​​porque trabajan con datos que no están etiquetados, por lo que la máquina debe aprender a reconocer el fraude por sí misma. En algunos casos, es difícil identificar qué transacción es problemática y ahí es cuando la máquina asume suposiciones basadas en grandes conjuntos de datos de los que ha aprendido. 

Modelos de aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado se encuentra en algún punto intermedio entre los modelos supervisados ​​y no supervisados. Se las arregla bien en situaciones en las que no es posible etiquetar la información, haciendo suposiciones basadas en patrones descubiertos.

Modelos de aprendizaje por refuerzo

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo permiten que las máquinas descubran normas de comportamiento dentro de un contexto específico para aprender. Estos sistemas aprenden constantemente y buscan comportamientos que no encajan y levantan señales de alarma cuando lo encuentran. 

Reflexiones finales sobre la prevención del fraude de datos financieros mediante ML

La industria financiera se beneficia enormemente de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para la identificación de patrones. Estos algoritmos pueden descubrir correlaciones dentro de extensos conjuntos de datos que serían difíciles de identificar para los analistas humanos dentro de un período de tiempo razonable.

La capacidad de ML para analizar y aprender rápidamente de los datos es particularmente valiosa en finanzas, donde se puede aplicar al análisis de historial crediticio, procesamiento de pagos, evaluación de remesas y prevención de fraude. ML y AI se destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que permite la identificación de patrones y la identificación de transacciones fraudulentas.

Al aprovechar el aprendizaje automático con los conjuntos de datos disponibles, los bancos, los neobancos, los proveedores de pago y otras instituciones financieras pueden establecer sistemas de prevención sólidos y ofrecer a los clientes un nivel de asistencia que los sistemas tradicionales basados ​​en reglas no pueden igualar. 

En última instancia, el objetivo de toda institución financiera es
proporcionar pagos seguros y salvaguardar la información y los fondos confidenciales de los clientes, ya que el impacto del fraude puede influir significativamente en sus perspectivas y reputación futuras.

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