Comprender la Detección del Fraude en Tiempo Real en el Sector Bancario Utilizando la Analítica de Datos

El fraude bancario existe desde hace siglos, pero ha alcanzado un nuevo nivel de sofisticación en la era digital. Según la Comisión Federal de Comercio (FTC), las pérdidas por fraude superaron la asombrosa cifra de 10.000 millones de dólares sólo en 2023.

Los estafadores utilizan ahora tácticas más avanzadas, como el robo de identidad, el phishing, la apropiación de cuentas y el fraude con cheques, para explotar las vulnerabilidades cibernéticas de las instituciones financieras.

Pero no te preocupes, hay un lado positivo en esta nube oscura. Gracias a las tecnologías de detección del fraude en tiempo real, los bancos están ahora mejor equipados que nunca para luchar contra estos defraudadores.

Una de las herramientas más importantes de su arsenal es el análisis de datos, que permite a los bancos seguir el comportamiento de los clientes, prevenir el fraude y minimizar su impacto. Así que, aunque puede que el fraude nunca se erradique por completo, podemos consolarnos sabiendo que las soluciones actualizadas están aquí para ayudar.

La evolución de la detección del fraude en la banca

Históricamente, los bancos dependían de sistemas basados en reglas y evaluaciones manuales de las actividades para detectar operaciones sospechosas. Esto proporcionaba seguridad a los bancos y a sus clientes en la era predigital.

Hoy, sin embargo, la velocidad, el volumen y la complejidad del espacio bancario digital ponen de manifiesto los fallos de estos métodos tradicionales de detección del fraude bancario. A saber, que son:

• Reactiva en lugar de proactiva, en el sentido de que las transacciones se evalúan después de haber pasado por ellas
• Propenso al error humano
• Susceptibles de falsos positivos (o la incapacidad de descifrar la diferencia entre transacciones legítimas y fraudulentas)

Con el tiempo, se emplearon algoritmos automatizados para reconocer los gastos inusuales y activar las alertas, pero este proceso puede marcar inadvertidamente transacciones legítimas y dar lugar a pérdidas de ingresos y a la insatisfacción del cliente. Es más, los métodos antifraude tradicionales no consiguen anticiparse a las tendencias del fraude financiero en constante evolución, lo que es clave para ir un paso por delante de los atacantes.

La IA en la seguridad bancaria ha cambiado radicalmente el enfoque predominante de la lucha contra el fraude bancario digital, al recopilar perpetuamente nuevos datos y cotejarlos con comportamientos preestablecidos. Aprovechando el poder de los análisis en tiempo real, el sector bancario tiene la oportunidad de detectar el fraude antes y mientras se produce.

Análisis de datos en la detección del fraude

El análisis de datos en las tecnologías de detección del fraude implica recopilar e investigar datos para descubrir y obstruir el comportamiento fraudulento. En lugar de analizar minuciosamente transacciones que se han producido a posteriori, el análisis de datos financieros en tiempo real funciona en el momento, justo cuando se producen las transacciones financieras -y, a veces, antes-.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA) desempeñan un papel vital en esto: aprendiendo de los datos que se les proporcionan -tanto históricos como nuevos- pueden identificar anomalías que pueden ser indicativas de fraude bancario digital, como por ejemplo:

• Grandes transacciones
• Transacciones fuera de la(s) ubicación(es) geográfica(s) habitual(es) del cliente
• Intervalos de tiempo inusuales entre transacciones

Componentes clave de los sistemas de detección de fraude en tiempo real

La detección del fraude en tiempo real en el sector bancario clave en la analítica de datos:

• Reconocimiento de patrones, que reconoce comportamientos estándar
• Detección de anomalías, que señala las acciones que se salen de este patrón
• Análisis predictivo en la prevención del fraude, que identifica tendencias y determina la probabilidad de comportamiento fraudulento

Sin embargo, es importante señalar que la eficacia de la ciberseguridad avanzada en tecnologías financieras como éstas depende de la relevancia y la calidad de los datos proporcionados a las plataformas de detección del fraude mediante aprendizaje automático. Por no hablar de que la IA recibe datos sin comprometer la privacidad del consumidor ni las normas de cumplimiento.

Esto exige un enfoque completo, sólido y continuamente actualizado para reflejar el panorama del fraude (y de la banca digital) en perpetuo cambio.

Técnicas y algoritmos utilizados en la detección del fraude en tiempo real

Las medidas de seguridad basadas en la IA crean esta misma solidez mediante los tres tipos principales de modelos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y de refuerzo. Los datos recogidos y adaptados por estos modelos de detección de fraude de aprendizaje automático dan forma continuamente a los algoritmos que conducen:

• Puntuación del riesgo: La puntuación de riesgo «califica» las transacciones según su nivel de amenaza de acuerdo con la ubicación, el importe, la frecuencia y los patrones establecidos, y permite a los bancos tomar medidas.
• Verificación de la identidad: La creciente importancia de la verificación digital de la edad y la comprobación de la identidad subraya la necesidad crucial de garantizar que los clientes son quienes dicen ser.
• Análisis de redes: Los análisis de redes descubren colaboraciones entre defraudadores evaluando la conexión entre entidades -como usuarios y dispositivos- y señalando relaciones alarmantes.

El análisis de los datos de detección del fraude se realiza en apenas milisegundos, lo que permite a los bancos actuar rápida y adecuadamente cuando se detecta una actividad sospechosa.

El impacto de la detección del fraude en tiempo real

El análisis del fraude ha pasado de ser una opción inteligente a un imperativo empresarial: las estimaciones de una encuesta reciente sugieren que más de un cliente bancario de cada 10 cancelará su cuenta si cree que el fraude no se gestionó adecuadamente.

Dado que el análisis de datos impulsado por IA no sólo funciona en tiempo real, sino que también puede discernir complejidades sutiles que pueden pasar desapercibidas al ojo humano, es un método de detección de fraudes muy superior que puede dar como resultado:

• Seguridad mejorada
• Pérdidas potenciales minimizadas
• Mayor confianza y satisfacción del cliente
• Mayor retención de clientes
• Reputación enriquecida

Los datos lo subrayan: según la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados, las instituciones que utilizan el seguimiento proactivo de datos redujeron sus pérdidas por fraude en un 54%.

El futuro de la detección del fraude

Se prevé que el fraude sea cada vez más astuto a medida que se produzcan innovaciones tecnológicas. Sin embargo, lo mismo podría decirse de la detección del fraude en tiempo real en las soluciones del sector bancario. La IA generativa seguirá dando forma a la lucha contra el fraude, y Microblink está a la cabeza.

Con soluciones bancarias en tiempo real que van desde la detección de manipulación mediante fotografía facial hasta la autenticación mediante código de barras, Microblink se integra perfectamente en los flujos de trabajo existentes para mejorar la detección del fraude en tiempo real.

Prueba nuestra demo hoy para saber más.