Tabla de contenidos
- El crimen: fraude electrónico
- La solución: inteligencia artificial
- El crimen: robo de credenciales
- La solución: datos biométricos
- El crimen: apropiación de cuentas
- La solución: datos del consorcio
- El delito: blanqueo de capitales
- La solución: estandarización de alta tecnología
- El crimen: fraude contable
- La solución: aprendizaje automático
Los bancos y otras grandes instituciones financieras son un objetivos jugosos para los delincuentes desde sus inicios. Pero no todos los robos a bancos comienzan con una nota deslizada a través del mostrador de un cajero o por un vaquero enmascarado con un revólver de seis tiros.
Uno de los incidentes de fraude bancario más famosos también fue uno de los primeros. Las falsificaciones del Banco de Inglaterra de 1873 lo presentaron al mundo. Los periódicos de la época lo llamaron uno de los “intentos más hábiles de aprovecharse de la compleja organización del comercio moderno”. La variedad específica de delitos cometidos por esos defraudadores continúa hoy, con mejoras debido a la tecnología. Afortunadamente, también existen formas modernas de combatirlos con soluciones de prevención del fraude bancario. Aquí hay cinco variedades de fraude bancario y métodos de prevención:
El crimen: fraude electrónico
Si bien el método específico utilizado por los delincuentes en 1873 sería mucho más difícil de lograr (falsificaron billetes físicos), los bancos aún se enfrentan a la esencia de su crimen. Hacen que el banco piense que grandes sumas de dinero provienen de una fuente confiable cuando son completamente falsas. En estos días, los defraudadores cometen este delito electrónicamente, en forma de fraude electrónico.
La solución: inteligencia artificial
Con tantas transacciones que ocurren simultáneamente, los bancos no pueden analizar cada transacción individual y verificar que cada transferencia de dinero sea legítima. Esto crearía enormes cuellos de botella, destruyendo el ritmo acelerado de la vida moderna y las expectativas de los clientes de la banca en línea. En cambio, los bancos deberían utilizar sistemas automatizados programados para reconocer comportamientos específicos de actividades fraudulentas. Estas IA escanean continuamente los datos que pasan a través de un sistema, señalan transacciones sospechosas y alertan a los humanos para que miren de cerca.
El crimen: robo de credenciales
Es mucho más fácil fingir ser otra persona cuando tienes todo el poder del Internet entre tú y tu objetivo. Al hacer esto, los defraudadores utilizan muchos métodos para adquirir datos que identifican de forma única a sus usuarios. Las posibilidades de datos incluyen el número de seguro social, el número de licencia de conducir o la fecha de nacimiento.
Por lo general, los estafadores emplean el phishing, en el que el delincuente se hace pasar por un negocio legítimo (como un banco o una tienda minorista) para engañar a la víctima para que dé sus credenciales. A menudo, estas credenciales incluyen contraseñas, pero pueden incluir información más peligrosa, como las respuestas de verificación de restablecimiento de contraseña de un cliente. Por ejemplo, este podría ser el lugar donde naciste o el nombre de la mascota.
La solución: datos biométricos
Una contraseña segura es mejor que una contraseña débil, que es mucho mejor que ninguna contraseña. Las contraseñas más seguras disuaden el fraude de forma excelente, pero no serán de gran ayuda si el delincuente convence a un usuario de que las comparta voluntariamente. La autenticación multifactor actúa como una capa adicional y mitiga parte del fraude que ocurre cuando las contraseñas se ven comprometidas.
El conocimiento y la preparación protegen mejor a los usuarios del phishing, pero los datos biométricos también resultan útiles. La biometría son los rasgos reveladores de un usuario que son difíciles de duplicar, como la cadencia de su voz. Añaden una capa adicional de seguridad frente a un defraudador que finge ser un usuario legítimo, lo que ayuda a prevenir el fraude bancario.
El crimen: apropiación de cuentas
Una toma de control de cuenta es similar al robo de credenciales, pero con noticias más feas. En el mejor de los casos, las credenciales perdidas conducen a un restablecimiento de la contraseña de la cuenta bancaria de la víctima. El peor de los casos para la apropiación de cuentas es el antiguo robo de identidad, que pone en riesgo a toda la organización.
Este tipo de fraude es más común en el panorama posterior a COVID. A medida que trasladamos muchos de los servicios en persona que usamos en línea, descubrimos que cambiar a soluciones basadas en la nube permite más conectividad que nunca. Desafortunadamente, también nos hace más vulnerables al fraude electrónico.
La solución: datos del consorcio
El valor de un sistema diseñado para detectar fraudes aumenta a medida que aumenta la calidad y cantidad de los datos a los que accede. El uso de datos extraídos de una amplia variedad de fuentes aumenta la diversidad de la información, multiplicando la seguridad y el análisis. Estos datos se denominan datos de consorcio, ya que comprenden inteligencia colectiva de múltiples fuentes dentro de la misma industria o sector.
Cuando los bancos trabajan juntos y comparten sus datos sobre el fraude que se ha perpetrado contra ellos, crean una base de datos de amenazas conocidas. Esto le da a los sistemas automatizados más ejemplos para medir posibles fraudes. Cuando cree que una cuenta podría haber sido invadida, busca señales de comportamiento específicas. Luego, alerta a los administradores de cuentas para que miren más de cerca y tomen medidas si es necesario.
El delito: blanqueo de capitales
Mientras la gente ha estado robando dinero o adquiriéndolo ilegalmente, han buscado formas de hacer que las ganancias fraudulentas parezcan legítimas. El dinero “sucio” proviene de actividades fraudulentas y delitos de muchas variedades. Cualesquiera que sean las actividades ilegales, por lo general implican robar dinero de múltiples fuentes posibles.
No importa de dónde provenga el dinero, el lavado de dinero “limpia” el dinero pasándolo por canales legítimos. Los defraudadores se dirigen a los bancos para limpiar el dinero sucio porque pasar dinero de una cuenta a otra es una de las cosas que los bancos hacen muy bien. No solo es ilegal adquirir dinero sucio, también lo es blanquearlo. Los bancos que no toman medidas para prevenir el lavado de dinero corren un gran riesgo y enfrentan repercusiones legales.
La solución: estandarización de alta tecnología
Parece simple, pero la seguridad de los datos de una empresa aumenta drásticamente cuando todos los aspectos de la empresa operan en el mismo sistema. Esto suena particularmente cierto para las instituciones financieras, ya que muchos sistemas heredados crean grandes agujeros que los defraudadores pueden explotar.
Los sistemas heredados no son solo software antiguo (aunque a menudo lo son), también incluyen libros de contabilidad físicos y registros en papel. Cuanto antes se incorporen estos viejos sistemas en una única solución, mejor para todos.
El crimen: fraude contable
El fraude contable afecta principalmente a los préstamos comerciales. Las empresas cometen fraude contable al falsificar datos sobre sí mismas para parecer más de lo que realmente son. Con base en extractos bancarios fraudulentos, los bancos otorgan préstamos a estas empresas. Como resultado, estos negocios fantasmas nunca reembolsan los préstamos, ni tienen la intención de hacerlo, dejando al banco con el saldo.
Casualmente, esto es lo que hicieron los perpetradores del Banco de Inglaterra de 1873, con una empresa de fabricación de vagones de tren falsos.
La solución: aprendizaje automático
La automatización de la recopilación y el análisis de datos ha revolucionado el mundo de la banca. Cada vez con mayor frecuencia, las empresas están aprendiendo que las IA basadas en reglas sencillas simplemente no lo están reduciendo en la prevención del fraude bancario. Llega el aprendizaje automático, la ciberseguridad que se actualiza para protegerse contra nuevas amenazas.
El aprendizaje automático se enfoca directamente en la detección de anomalías, identificando las trampas antes de que surjan. Al tener en cuenta también la ubicación del inicio de sesión, los modelos de aprendizaje profundo detectan los patrones de fraude, a veces sutiles, y utilizan el análisis de comportamiento para señalar las sesiones de alto riesgo. En el mundo de la prevención del fraude bancario, esto es especialmente útil. Las instituciones bancarias no tienen que actualizar o cambiar constantemente sus sistemas de seguridad. Por el contrario, pueden emplear un sistema autorregulado y auto-mejorable con tecnología de aprendizaje automático para la prevención del fraude bancario.
Esto, combinado con el análisis de entidades, puede detener la colusión criminal con otros defraudadores y las constantes amenazas de seguridad. Al analizar las relaciones entre los datos incorrectos y los delincuentes que cometen fraude, los proveedores de seguridad pueden diferenciar entre un solo intento de fraude y un ataque organizado.
Te puede interesar: Fraude a empresas: importancia de la seguridad y prevención
Si te gustó esta publicación, te invitamos a compartirla en tus redes sociales.
Publicaciones relacionadas
Cómo Trabajar con Proveedores para Prevenir el Fraude
En un mundo empresarial cada vez más interconectado y digitalizado, la colaboración con proveedores para prevenir el fraude se ha convertido en un elemento crucial para garantizar la integridad y la sostenibilidad de las operaciones comerciales. La prevención del fraude no solo protege los recursos financieros, sino que también salvaguarda la reputación y la confianza…
Leer más Cómo Trabajar con Proveedores para Prevenir el Fraude
La importancia de la Educación en Prevención de Fraude
La prevención del fraude comienza con la comprensión de sus fundamentos. En el contexto actual, caracterizado por una rápida digitalización, la educación en prevención de fraude se vuelve esencial. Esta educación no solo se enfoca en las prácticas para detectar y prevenir fraudes, sino también en fomentar una cultura de concienciación en individuos y organizaciones.…
Leer más La importancia de la Educación en Prevención de Fraude
Las últimas tendencias en Fraude en el Sector Financiero
En un mundo cada vez más digitalizado, el fraude en el sector financiero ha emergido como un desafío crítico, impactando tanto a instituciones financieras como a consumidores. A medida que avanzan la tecnología y la digitalización de los servicios financieros, los métodos de fraude se vuelven más sofisticados y difíciles de detectar. Esta introducción busca…
Leer más Las últimas tendencias en Fraude en el Sector Financiero
Spear Phishing: Tácticas y Técnicas de los Atacantes
En el vasto mundo de la ciberseguridad, uno de los desafíos más persistentes y evolutivos que enfrentan tanto las corporaciones como los individuos es el Spear Phishing. A diferencia de los ataques de phishing tradicionales, que suelen ser amplios y menos específicos, el Spear Phishing es un ataque dirigido y personalizado. Estos atacantes no lanzan…
Leer más Spear Phishing: Tácticas y Técnicas de los Atacantes