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La prevención del fraude potenciada por el aprendizaje automático La prevención del fraude potenciada por el aprendizaje automático
¿Cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización se combinan con plataformas de Internet para la prevención del fraude? La prevención del fraude potenciada por el aprendizaje automático

¿Cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización se combinan con plataformas de Internet y otras tendencias para cambiar la forma en que las personas viven y trabajan? ¿Cómo ayudan a empresas globales a gestionar mejor el riesgo, cumplir con los requisitos normativos y aprovechar nuevas oportunidades económicas, para la prevención del fraude?

La transformación digital representa una gran oportunidad para las empresas modernas, pero también un riesgo.

El fraude de identidad alcanzó un máximo histórico en los Estados Unidos. En 2017 aumentó un 8% y afectó a 16.7 millones de consumidores.

A pesar de los mejores esfuerzos de los equipos de riesgo, los estafadores lograron aumentar sus ingresos hasta 16.8 mil millones de dólares, según Javelin Strategy & Research. (https://www.javelinstrategy.com/press-release/identity-fraud-hits-all-time-high-167-million-us-victims-2017-according-new-javelin).

Esta tendencia se ve impulsada por enormes volúmenes de información de identidad violada que inunda los sitios de tráfico de datos en la web oscura o Dark Web, con ciberdelincuentes que utilizan herramientas automatizadas para probar credenciales robadas en masa, secuestrar cuentas existentes e incluso crear nuevas cuentas con identidades robadas y sintéticas.

Los datos pueden ser un poderoso diferenciador en la búsqueda del crecimiento digital. El aprendizaje automático avanzado es una de las herramientas claves que ayuda a impulsar el éxito para las empresas de todo el mundo en una variedad de áreas, que incluyen las siguientes:

Gestión de riesgos

Adoptar un enfoque basado en el riesgo es clave para la diferenciación competitiva. Sin embargo, muchas empresas se centran en la innovación y el crecimiento, más que en el riesgo.

Los datos son la clave del éxito. Debido a que podemos ingerir una variedad de datos estructurados y no estructurados en nuestro repositorio de registros y luego aplicar algoritmos inteligentes, podemos aprovechar las ideas para bloquear de manera proactiva el fraude sofisticado sin afectar la experiencia del cliente. Esta es una manera segura de impulsar el crecimiento a través de la gestión de riesgos.

Cumplimiento normativo

Las nuevas regulaciones bancarias europeas conocidas como PSD2 exigen que las empresas de comercio electrónico implementen una sólida autenticación de clientes (SCA) a finales de este año.

Esto podría agregar fricción al proceso de pago, haciendo que los consumidores abandonen las transacciones e impactando la experiencia general del cliente.

La clave es invertir en herramientas basadas en el aprendizaje automático que monitorean las transacciones con un alto nivel de granularidad y brindan informes detallados sobre los resultados.

Al hacerlo, los comerciantes podrán identificar e informar sobre aquellas transacciones que califican bajo las reglas de “bajo riesgo” y, por lo tanto, están exentas de SCA.

El aprendizaje automático tiene una ventaja nativa gracias a la transparencia incorporada y la trazabilidad que ofrece, ayudando a las empresas a aliviar las preocupaciones regulatorias.

Oportunidades económicas

Una vez que las empresas pueden gestionar el riesgo de fraude a niveles aceptables, pueden tener la confianza necesaria para desarrollar nuevas oportunidades de negocios y crecimiento digital.

A la larga, esto beneficiará no sólo a estas empresas, sino también a la sociedad en general, al otorgarles a los consumidores mayores opciones y democratizar el acceso a servicios clave en línea.

Hoja de ruta

Los algoritmos de aprendizaje automático vienen en los siguientes tipos:

  • Aprendizaje supervisado.
  • Aprendizaje sin supervisión.
  • Aprendizaje semi-supervisado.
  • Aprendizaje reforzado.

El aprendizaje supervisado es la forma más común de implementar el aprendizaje automático. Funciona para casos como la detección de fraude en fintech. Toda la información de entrada debe etiquetarse como buena o mala con base en el análisis predictivo de datos, que es tan preciso como el conjunto de capacitación proporcionado. Una desventaja importante es que no puede detectar el fraude que no se incluyó en el conjunto de datos históricos del que aprendió.

Un modelo de aprendizaje no supervisado está destinado a detectar comportamientos anómalos en los casos en que hay pocos datos de transacciones o dichos datos no están disponibles en absoluto. Procesa y analiza en forma continua nuevos datos y actualiza sus modelos en función de los resultados. Aprende a notar patrones y decidir si son parte de operaciones legítimas o fraudulentas. El aprendizaje profundo en la detección de fraudes se asocia en general con algoritmos de aprendizaje no supervisados.

El aprendizaje semi-supervisado se encuentra entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Funciona para casos donde la información de etiquetado es imposible o demasiado costosa y requiere el trabajo de expertos humanos. Almacena datos sobre parámetros importantes del grupo, incluso cuando se desconoce la pertenencia al grupo de los datos no etiquetados; basándose en el supuesto de que los patrones descubiertos pueden ser valiosos.

Un algoritmo de aprendizaje reforzado permite a las máquinas detectar en forma automática el comportamiento ideal dentro de un contexto específico. Aprende de manera constante del entorno para encontrar acciones que minimicen los riesgos y maximicen las recompensas. Sin embargo, se requiere una señal de retroalimentación de refuerzo para que el modelo aprenda su comportamiento.

Diferentes empresas trabajan hoy en sistemas de detección de fraude que incorporan aprendizaje automático e inteligencia artificial. Utilizando modernos sistemas de protección contra el fraude impulsados por machine learning, muchas industrias pueden mantener sus finanzas seguras. Ya existen algunas soluciones de detección de fraude para comercios electrónicos, banca, atención médica, juegos en línea y otras industrias.

No importa su área de negocios, siempre hay una manera de beneficiarse de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Los algoritmos de machine learning pueden procesar grandes cantidades de datos y dibujar patrones para cada negocio y así protegerlo de fraudes. Por ejemplo, ayuda a las empresas de juegos en línea a detectar adquisiciones de cuentas y otras estafas al rastrear patrones en el comportamiento de los participantes en el juego.

Las empresas de todo el mundo ya han comenzado a utilizar la ciencia de datos para prevenir el fraude financiero. El aprendizaje automático es la herramienta innovadora más prometedora que puede ayudar a las empresas a prevenir operaciones fraudulentas que conducen a mayores pérdidas cada año.

Sin embargo, además de implementar soluciones modernas de detección de fraude, las empresas también necesitan servicios fintech modernos y seguros que sean más difíciles de manipular para los estafadores.

Un sistema financiero obsoleto siempre está lleno de lagunas que pueden usar los delincuentes. El aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar la detección de fraude bancario con análisis de datos y ayudar a todas las industrias.

César Dergarabedian

Cesar Dergarabedian es periodista desde 1986 en medios de Argentina con especialización, desde 1997, en tecnología y comunicación. Es ganador del Premio Sadosky a la inteligencia argentina.

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