¿Cómo detectar el fraude bancario en un ciberespacio en constante evolución?

El fraude bancario ha existido desde que existen los bancos, pero ha adquirido una dimensión completamente nueva con el auge de la banca en línea. La capacidad de la industria bancaria para detectar delitos cibernéticos o identificar anomalías tiene que adaptarse a la tecnología cambiante. Las instituciones financieras necesitan continuamente mantenerse al día con la detección de fraude bancario.

Ejemplo de fraude bancario

Las pérdidas por fraude bancario pueden sumarse, por lo que es imperativo reducirlas. Sin embargo, los bancos y los servicios tecnofinancieros están comenzando a implementar medidas preventivas para reducir estas pérdidas. Los modelos de ciencia de datos sofisticados pueden acelerar el proceso y predecir anomalías, ser más precisos y predictivos y reducir los montos de gasto de los bancos.

Los estafadores pueden atacar potencialmente en cualquier banco, en cualquier país, en todo el mundo gracias a su experiencia en el secuestro de sesiones bancarias en línea. Los comportamientos más comunes de los estafadores incluyen:

  • Robar las credenciales del cliente
  • Implementación de malware
  • Robo de fondos de cuentas de clientes infectados con malware

El autor Marc Goodman, en su libro Future Crimes, señala que los delincuentes se encuentran entre los primeros explotadores de tecnologías emergentes; rápidamente adquieren la experiencia necesaria para convertir incluso tecnologías complejas en contra de usuarios desprevenidos.

Documento técnico sobre fraude bancario
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Las trampas de los resultados falsos positivos

Los falsos positivos ocurren cuando los sistemas de detección de fraude malinterpretan transacciones genuinas y las marcan como fraude, lo que resulta en el rechazo de la transacción. Esto podría conducir a dañar las relaciones con los clientes entre el titular de la cuenta y el banco. Esto también puede resultar en que los comerciantes pierdan ventas como resultado de transacciones rechazadas, lo que lleva a falsos positivos como asesinos de ventas.

Si el sistema no está calibrado para minimizar los falsos positivos, el banco corre el riesgo de perder a sus clientes cuando clasifica erróneamente las transacciones legítimas como fraude. Si el banco cancela las tarjetas de crédito en tal escenario, tiene que pagar de su bolsillo los costos operativos, como imprimir nuevas tarjetas y enviarlas por correo a los clientes frustrados. Esto podría provocar una pérdida de confianza y una mayor rotación de clientes. Por lo tanto, los bancos deben ser lo más precisos posible al distinguir entre transacciones genuinas y fraudulentas.

Aquí es donde las siguientes herramientas y tecnologías se convierten en una parte esencial de la detección del fraude:

Herramientas para que los bancos combatan el delito cibernético y reduzcan los falsos positivos

Software de análisis de datos

El software de análisis de datos viene con un espectro de tácticas para detectar transacciones bancarias fraudulentas. Estos incluyen modos de analizar varios aspectos de los datos comerciales cotidianos, como la validación de fechas de entrada, el marcado de transacciones duplicadas, la suma de valores numéricos y los cálculos estadísticos para detectar valores atípicos que indican fraude. Los controles y balances internos en el software permiten el análisis de situaciones contextuales para una investigación de fraude independiente, así como un análisis repetible de los procesos bancarios que los hacen susceptibles a los ataques cibernéticos y la estimación de los niveles de riesgo de que ocurra uno.

Incluso los sectores bancarios tradicionales han aumentado sus requisitos de gestión de información, cambiando el ajuste de auditoría de enfoques cíclicos y convencionales a un modelo de larga data y basado en el riesgo para mantenerse al día con las empresas tecnofinancieras. La vigilancia constante con software desarrollado localmente puede ser útil si los controles preventivos no son suficientes.

Inteligencia artificial y Machine Learning en banca

La detección de anomalías es una técnica clásica de detección de fraude impulsada por inteligencia artificial. Esta técnica detecta cualquier desviación de las normas establecidas para medir contra el fraude bancario remoto y los procesos de lavado de dinero. Las soluciones antifraude basadas en la detección de anomalías son más comunes que las soluciones que utilizan análisis de datos predictivos y prescriptivos.

El modelo de Machine Learning inherente de la detección de anomalías se entrena en función del flujo continuo de datos entrantes que compara constantemente con las líneas de base preestablecidas para la normalidad con respecto a las transacciones bancarias, la generación de nuevas cuentas, las solicitudes de préstamos y otras transacciones bancarias. El sistema marca cualquier desviación de la norma para un monitor humano. Tras la revisión de los datos, el monitor humano puede aceptar o rechazar la bandera como una alerta de buena fe. La decisión del monitor humano es la base para que el modelo de Machine Learning comprenda si su detección de actividad fraudulenta fue correcta o no y, en caso contrario, si se trataba de una desviación hasta ahora no vista pero aceptable.

Las soluciones basadas en Machine Learning para la detección de fraudes se pueden entrenar para detectar fraudes en más de un canal de datos y con más de un tipo de transacción y aplicación, a menudo en paralelo.

Los bancos que emplean sistemas antifraude basados en inteligencia artificial a menudo ven una reducción en su recuento diario de falsos positivos y aumentan las tasas de detección de fraude real. Esto puede empoderar a los bancos para reorganizar la asignación de recursos para erradicar casos reales de fraude y detectar prácticas fraudulentas emergentes. También puede detectar inconsistencias entre los datos conocidos, como una diferencia entre la ubicación geográfica registrada del titular de una cuenta y la ubicación de una transacción o cuando se realizan tipos de compras muy irregulares.

Análisis de datos para la prevención del fraude bancario

La visualización de datos de alta tecnología ha avanzado mucho con respecto a la analítica avanzada en los últimos años. La ciencia de datos puede descubrir patrones ocultos y brindar información valiosa a partir de enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados. El análisis de datos requiere una combinación de minería de datos, Machine Learning y análisis avanzado para brindar información útil.

Las capacidades analíticas de alta tecnología se clasifican en las siguientes cuatro categorías generales:

  1. Analítica descriptiva: describe lo que ha ocurrido. Esto podría ser algo como un informe meteorológico reciente.
  2. Analítica de diagnóstico: profundiza en un fenómeno y explica por qué ocurrió algo. En otras palabras, examinan los factores que contribuyeron a un evento u ocurrencia. Por ejemplo, qué condiciones climáticas causaron un huracán.
  3. Analítica predictiva: toma la información de diagnóstico y predice lo que podría suceder a continuación. Esto es pronóstico del tiempo: conocer los patrones climáticos del área, ver lo que ha ocurrido y predecir lo que puede suceder en el futuro.
  4. Analítica prescriptiva: recomienda soluciones, medidas preventivas o de contingencia, o control de daños.

El software de análisis predictivo y prescriptivo puede trabajar con los mismos datos y obtener una capacitación similar. Los bancos emplean científicos de datos o expertos en datos bancarios para establecer primero una línea de base al etiquetar un volumen muy alto de transacciones como legítimas, aceptables o fraudulentas. Ejecutarlos a través del modelo de Machine Learning permite que el software reconozca y marque el fraude bancario.

Orquestación de prevención de fraude

La orquestación de prevención de fraude es una herramienta nueva y poderosa en el arsenal de delito cibernético de un banco. Funciona como una plataforma centralizada donde se puede monitorear la actividad fraudulenta desde una sola ubicación. El análisis de datos en tiempo real se ejecuta junto con los sistemas de prevención de fraude, lo que lleva a la rápida identificación del fraude y la agilidad para responder a él. Otra ventaja de la orquestación de prevención de fraude es la capacidad de desarrollar perfiles de clientes para los bancos, en función de los patrones y tendencias de gasto de los clientes.

Esto, a su vez, ayuda a los minoristas de comercio electrónico a supervisar las compras de sus clientes en tiempo real para detener una lectura falsa positiva. Por lo tanto, la orquestación del fraude brinda a los bancos una imagen más holística de sus clientes, combinando datos de comportamiento con datos transaccionales y, por lo tanto, ajustando los sistemas de detección de fraude.

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El futuro de la banca necesita una detección precisa del fraude

A medida que más y más instituciones financieras adoptan modos automatizados, holísticos e integrados de detección de fraude bancario, tienen el potencial de utilizar sus experiencias para hacer que los sistemas de detección sean aún más precisos a largo plazo.