Técnicas avanzadas de detección y prevención del fraude

Los incidentes de fraude en línea se dispararon durante la pandemia. De hecho, la Comisión Federal de Comercio (FTC) informó de un asombroso aumento del 2.920% en los casos de robo de identidad, yeso era sólo un subconjunto del panorama del fraude.

Puede que los casos hayan disminuido desde su apogeo, pero no la importancia de las técnicas de detección y prevención del fraude. Con los avances en la tecnología de consumo y una creciente dependencia de la realización de negocios enteramente en el espacio digital, todavía hay que hacer frente a las vulnerabilidades explotadas durante la pandemia.

Adoptar las medidas de prevención del fraude y las estrategias de gestión de riesgos más actualizadas y eficaces puede proteger a las organizaciones de pérdidas financieras, complicaciones legales y daños a su reputación.

Principales técnicas de detección del fraude

La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (AM) y otros avances tecnológicos se aprovechan progresivamente para cometer ciberdelitos más sigilosos y catastróficos. Pero también se utilizan cada vez más para prevenir delitos financieros y combatir otras actividades nefastas.

Mediante modelos de vanguardia y tecnologías sofisticadas, las organizaciones están mejor equipadas que nunca para detectar, detener y responder a cualquier fraude que pueda afectarles a ellas y a sus clientes.

Sin embargo, no se trata simplemente de aprovechar la tecnología para construir una defensa formidable y detectar el fraude; las empresas deben combinar este esfuerzo con:

• Formación y colaboración de los empleados
• Controles internos
• Sistemas de control automatizados

Al crear una salvaguarda holística, las empresas pueden mantener intacta su credibilidad y la confianza de sus clientes y proteger sus activos.

Hasta la fecha, las herramientas y funciones de prevención del fraude más eficaces que merece la pena tener en cuenta son las siguientes.

Análisis de datos y detección de anomalías

El análisis de datos permite a las instituciones financieras y otras entidades recopilar y evaluar grandes cantidades de datos y detectar anomalías que puedan indicar transacciones potencialmente fraudulentas, ya sea un robo de identidad o un ataque de apropiación de cuentas.

Esto es imprescindible para las empresas: las investigaciones demuestran que las organizaciones que emplean análisis de datos tienen una incidencia de fraude un 47% menor que las que no lo hacen.

La velocidad de los algoritmos de IA/ML -y el inmenso conjunto de datos que estos sistemas pueden analizar- supera la capacidad humana. Dicho esto, el análisis de datos está sujeto a las imprecisiones que pueden llegar con datos irrelevantes o sesgados. Esto subraya la necesidad de combinar la IA en la prevención del fraude con la inteligencia humana para evaluar las anomalías, sus riesgos y si debe tomarse alguna medida.

Reconocimiento de patrones y análisis del comportamiento

El reconocimiento de patrones y el análisis del comportamiento se refieren a la ciencia de analizar datos -como el historial de compras y los hábitos de navegación- en tiempo real para identificar patrones en el comportamiento del usuario y el uso de la cuenta. Esto permite a las empresas e instituciones financieras actuar cuando las actividades se salen de la norma, como depósitos mixtos en una cuenta inactiva o una ráfaga de grandes compras.

Aunque el reconocimiento de patrones puede detener el fraude -o impedir que se perpetúe-, no es perfecto. Dos de los inconvenientes más significativos son:

• Falsos positivos: Los «falsos positivos» se refieren a actividades incorrectamente marcadas como sospechosas. Esto puede disminuir la confianza de los consumidores y provocar pérdidas en las transacciones financieras al interrumpir el proceso de compra de los consumidores.
• Calidad de los datos: La eficacia del reconocimiento de patrones depende de la calidad de los datos analizados. Si los datos están desfasados o son demasiado nuevos para revelar el contexto histórico de un usuario, pueden pasar por alto una actividad fraudulenta o dar lugar a otro falso positivo.

Supervisión y alertas en tiempo real

La supervisión y las alertas en tiempo real funcionan con análisis de datos, reconocimiento de patrones y análisis del comportamiento para detectar y detener actividades fraudulentas en cuestión de segundos.

Si, por ejemplo, un consumidor recibe una alerta que confirma una transferencia de dinero que no ha iniciado, puede notificarlo inmediatamente a su entidad financiera, y viceversa. Esto garantiza que sólo se realizan transacciones en línea seguras.

Verificación biométrica

La verificación biométrica, una característica de los sistemas de detección de fraudes de identidad y del software de prevención, se considera una de las barreras más difíciles de escalar para los defraudadores y una de las medidas de prevención del fraude más inteligentes que existen.

El proceso se basa en rasgos biológicos distintos, casi imposibles de replicar, para confirmar la identidad de una persona, como:

• Huellas dactilares
• Exploraciones de retina
• Reconocimiento facial

¿Cuál es la desventaja predominante de esta tecnología de verificación de identidad? La posibilidad de una violación de datos: a diferencia de una contraseña o un PIN, las características biológicas únicas no pueden alterarse. Así pues, esta solución debe ir acompañada de otras medidas generales de ciberseguridad.

Papel de la tecnología en la detección del fraude

Atrás quedaron los tiempos en que las técnicas de detección y prevención del fraude se realizaban mediante revisiones y evaluaciones manuales. Las tácticas automatizadas basadas en IA/ML han revolucionado el campo de batalla de la lucha contra el fraude, ayudando a las instituciones financieras y a las empresas a mantenerse al tanto de las actividades sospechosas y a frenar el riesgo de fraude antes de que se produzca.

Microblink está en primera línea. Como uno de los principales proveedores de software de verificación de la identidad de los clientes, Microblink aprovecha la IA/ML para asegurarse de que las personas son quienes afirman ser a través de nuestras avanzadas funciones de Captura, Extracción y Verificación.

A partir de ahí, otras funciones, como la lógica de validación integrada y la clasificación automática, agilizan el proceso de identificación de forma segura y precisa.

Implantación de las soluciones de Microblink para mejorar la seguridad

Desde el fraude con tarjetas de crédito al robo de identidad digital, el fraude sigue pasando factura a instituciones financieras, empresas y consumidores, y va mucho más allá de las pérdidas económicas. Esto ha hecho que la necesidad de reforzar la seguridad sea más acuciante que nunca.

La oferta de productos de verificación de documentos de identidad de Microblink está diseñada para ser una pieza clave de esta solución. BlinkID Verify ayuda a las organizaciones a reducir el fraude hasta en un 50%. Pruebe nuestra demostración para entender mejor cómo estamos decididos a superar a los defraudadores y ayudar a los consumidores y a las organizaciones a salir ganando.