Tabla de contenidos
- Definición de prevención y detección de fraude
- ¿Qué es la prevención y detección de fraude?
- Técnicas de prevención y detección de fraude
- Detección de fraudes mediante análisis de macrodatos
El fraude bancario representa decenas de miles de millones de dólares en pérdidas anualmente; lo que resulta en instituciones financieras comprometidas. Con un impacto personal muy alto para los clientes bancarios. En este articulo te hablaremos sobre la prevención y detección de fraude.
Definición de prevención y detección de fraude
Se refiere a las estrategias que se llevan a cabo para detectar y prevenir los intentos de obtener dinero o bienes mediante el engaño.
¿Qué es la prevención y detección de fraude?
Las actividades fraudulentas pueden abarcar una amplia gama de casos, las cuales incluyen lavado de dinero, amenazas a la seguridad cibernética, evasión de impuestos, reclamos de seguros fraudulentos, cheques bancarios falsificados, robo de identidad y financiamiento del terrorismo. Estas actividades prevalecen en todas las instituciones financieras, el gobierno, la atención médica, el sector público, y sectores de seguros.
Las organizaciones están implementando tecnologías modernas de prevención y detección de fraude, para combatir esta creciente lista de transacciones fraudulentas.
Las estrategias de gestión de riesgos combinan fuentes de macrodatos con monitoreo en tiempo real, además aplican técnicas de análisis predictivo y adaptativo como aprendizaje automático, de este modo crean una puntuación del riesgo de fraude.
Detección de fraude
La detección de fraude se realiza por medio de análisis de datos, software y herramientas de detección de fraudes; así como un programa de detección y prevención que permite a las organizaciones predecir tácticas de fraude convencionales.
Las técnicas utilizadas incluyen realizar referencias cruzadas de datos a través de la automatización, monitorear de forma manual y continua las transacciones, los delitos en tiempo real; además de descifrar nuevos y sofisticados esquemas.
El software de prevención y detección de fraude está disponible en distintas versiones, ya sean privadas ó de código abierto. Las características comunes en el software de análisis de fraude incluye:
- Un tablero de control.
- Importación y exportación de datos.
- Visualización de datos.
- Administración de interacciones con el cliente.
- Capacidades multiusuario.
- Administración de contraseñas y accesos.
Además incluyen interfaces de programación de aplicaciones (API), doble factor de autenticación y gestión de bases de datos de clientes.
Técnicas de prevención y detección de fraude
Las metodologías de análisis de datos de fraude se pueden clasificar como técnicas de análisis de datos estadísticos e inteligencia artificial (IA).
Las técnicas de análisis de datos estadísticos incluyen:
- Cálculo de parámetros estadísticos: como promedios cuantiles y métricas de rendimiento.
- Análisis de regresión: estima las relaciones entre las variables independientes y una variable dependiente.
- Distribuciones y modelos de probabilidad.
- Concordancia de datos: se utiliza para comparar dos conjuntos de datos recopilados, eliminar registros duplicados e identificar vínculos entre conjuntos.
- Análisis de series temporales.
Las técnicas de IA incluyen:
- Minería de datos: la minería de datos para la detección y prevención de fraudes, clasifica y segmenta grupos de datos en los que se pueden realizar millones de transacciones para encontrar patrones y detectar fraudes.
- Redes neuronales: se aprenden patrones sospechosos y se utilizan para detectar más repeticiones.
- Aprendizaje automático: el aprendizaje automático identifica automáticamente las características encontradas en el fraude.
- Reconocimiento de patrones: detecta patrones o grupos de comportamientos sospechosos.
Los pasos más importantes en el proceso de prevención y detección de fraudes incluyen:
- Captura y unifica todo tipo de datos de todos los canales e incorpora al proceso analítico.
- Supervisa continuamente todas las transacciones.
- Emplea análisis de comportamiento para facilitar las decisiones en tiempo real.
- Incorpora la cultura analítica en todas las facetas de la empresa, a través de la visualización de datos.
- Emplea técnicas de seguridad en capas.
Detección de fraudes mediante análisis de macrodatos
El análisis de detección y prevención de fraude se basa en la minería de datos y el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático se utiliza en casos de uso de análisis de fraude, análisis de fraude de pagos, análisis de fraude financiero y análisis de detección de fraude de seguros.
La minería de datos revela patrones significativos, convirtiendo grandes conjuntos de datos sin procesar en información valiosa. Para enviar esa información a algoritmos supervisados o no supervisados.
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados, como la regresión logística y el análisis de series de tiempo, aprenden de los datos históricos e identifican patrones de interés que requieren una mayor investigación.
Y los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, como análisis de clústeres y análisis de grupos de pares examinan los datos sin ningún fraude identificado y en consecuencia revelan nuevas anomalías y patrones de interés. Después los analistas de datos y los científicos pueden actuar sobre estas anomalías.
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