Recomendaciones para la detección y prevención de fraudes financieros
En un mundo cada vez más digitalizado, la prevención y detección de fraudes financieros se ha convertido en una prioridad para las instituciones bancarias, la sofisticación de los ataques incrementa la escalabilidad y los efectos en la reputación corporativa en las organizaciones.
Con el avance de la tecnología, el Machine Learning (ML) emerge como una herramienta de sistema avanzando muy importante para el sector bancario en la lucha contra el fraude, permitiendo a los bancos anticiparse a riesgos y comportamientos sospechosos de manera más eficiente.
Mediante el Machine Learning se recopilan los patrones de conducta en tiempo real que facilitan la identificación oportuna de escenarios fraudulentos de forma anticipada, de esta forma los expertos bancarios pueden tomar mejores acciones a partir de los datos ofrecidos por la tecnología ML.
En este contexto, especialistas de Bancom comparten recomendaciones y beneficios de implementar sistemas de Machine Learning en las organizaciones financieras:
1. Plataformas de verificación de identidad: Mediante la aplicación de sistemas de aprendizajes automáticos para la validación de datos biométricos (reconocimiento facial, huellas o de voz) para la realización de transacciones financieras o intercambio de documentos personales se mejora la precisión y efectividad para la identificación oportuna de los usuarios, de esta forma se combaten los deepfakes (audios y videos de naturaleza falsa) que vulneran los datos personales a través de la creación de identidades falsas.
2. Utilización de herramientas de autenticación adicional: Considera la posibilidad de activar la autenticación de dos factores para el acceso a las cuentas bancarias. Esta capa adicional de seguridad requiere un segundo método de verificación, como un código enviado a los teléfonos móviles, para confirmar la identidad de los usuarios y evitar accesos no autorizados.
3. Monitoreo en línea de las operaciones financieras: Gracias a la tecnología es posible aprovechar las ventajas de las soluciones que analizan y registran de forma inmediata los datos a gran escala, de esta manera se puede detectar las conductas de usuarios sospechosos de realizar fraudes, así como el historial de sus transacciones y la ubicación.
4. Permanente conocimiento de las tendencias de estafas online: Frente a un contexto cambiante e impredecible, las organizaciones deben mantener siempre activo los sistemas de monitoreo que identifican noticias y alertas sobre las últimas estafas y técnicas utilizadas por los delincuentes cibernéticos.
Adoptar las mejores prácticas en aprendizaje automático es fundamental para maximizar su impacto en los procesos bancarios. Esto incluye implementar modelos de datos que garanticen una mayor
seguridad y precisión en el análisis, así como capacitar al personal en el uso de estas herramientas.
Gracias a esta tecnología, los bancos pueden anticipar riesgos y mejorar su gestión de fraudes, adaptándose rápidamente a un entorno financiero en constante evolución. Estas prácticas incrementan la eficiencia y fortalecen la confianza del cliente al asegurar que sus datos y transacciones están protegidos, por ejemplo:
Pagos con dispositivos móviles
Huella digital del dispositivo: Los modelos de Machine Learning pueden analizar información
específica del dispositivo (por ejemplo, modelo de dispositivo, sistema operativo y dirección IP) para
crear una huella única para cada usuario. Esto ayuda a detectar actividades fraudulentas, como
usurpaciones de cuentas o varias cuentas vinculadas a un solo dispositivo.
Biométrica conductual: El Machine Learning puede analizar los patrones de comportamiento del
usuario, como la velocidad de escritura, los gestos de deslizamiento o el uso de aplicaciones, para
verificar la identidad del usuario y detectar cualquier anomalía que pueda sugerir fraude.
E-commerce
Prevención de la usurpación de cuentas: (Logeos irregulares desde diferentes IP/IMEI). El machine learning puede supervisar los patrones de inicio de sesión de los usuarios y detectar actividades inusuales, como varios intentos fallidos de inicio de sesión o intentos de inicio de sesión desde nuevos dispositivos o ubicaciones, lo que puede indicar un intento de usurpación de la cuenta.
Detección de fraude amistoso (Entorno Autofraude): El Machine Learning puede identificar patrones relacionados con el fraude amistoso (también conocido como fraude por contracargo), en el que los clientes realizan una compra y luego denuncian que la transacción no estaba autorizada o que nunca recibieron el producto. Los modelos pueden analizar factores como el historial de compras de los clientes, las tasas de devolución y los patrones de contracargos para marcar posibles casos de fraude no malintencionado.
Asimismo, a través de la aplicación de tecnologías innovadoras como el Machine Learning (ML), se mejora constantemente las estrategias de riesgo y las fortalezas de las defensas contra el fraude financiero, brindando una experiencia bancaria segura y confiable para todos los clientes.
