Prevención y concienciación del fraude
Qué es y por qué importa
La tecnología de prevención del fraude ha avanzado a pasos agigantados gracias a los avances en la velocidad del cálculo (analítica de alto rendimiento), el aprendizaje automático (machine learning) y otras formas de inteligencia artificial (IA). El fraude afecta a todas las áreas de nuestras vidas; eleva el precio por el que pagamos bienes y servicios, desperdicia dinero público, resta recursos a la innovación e incluso se lleva por delante vidas humanas.
Historia
El fraude puede significar despilfarro y abuso, pagos indebidos, blanqueo de capitales, financiación del terrorismo, seguridad pública y ciberseguridad. En el pasado, las organizaciones tenían que adoptar un enfoque fragmentado de la prevención del fraude, haciendo uso de normas empresariales y analítica rudimentaria para observar las anomalías y crear alertas a partir de conjuntos separados de datos.
No se podían establecer referencias cruzadas de los datos a través de la automatización, y los investigadores no podían supervisar manualmente las transacciones y los delitos en tiempo real; únicamente a posteriori. En el sector sanitario, la prevención del fraude era más parecido a «pagar y perseguir», porque el delincuente ya estaba demasiado lejos en el momento en el que se detectaba el fraude.
Para combatir el fraude se desarrollaron nuevas tecnologías para predecir tácticas convencionales, desvelar nuevas tramas y descifrar redes de fraude organizadas cada vez más sofisticadas. Todo ello implica más que una analítica estándar; aplica técnicas de análisis predictivas y adaptativas, entre las que se incluye una forma de IA conocida como aprendizaje automático. Al combinar fuentes de big data con el control a tiempo real y el análisis del perfil de riesgo para evaluar el riesgo al fraude, la prevención del fraude ha evolucionado para empezar a cambiar el rumbo de las pérdidas.
Lucha por la identificación del fraude con la ayuda de la analítica
La identificación del fraude es una preocupación creciente que afecta tanto a los negocios como a los consumidores. Nunca antes los delincuentes habían tenido un acceso tan sencillo a una mayor cantidad de herramientas y de datos que en la actualidad, lo que ha provocado que la usurpación de identidad llegue a récords históricos. Este gráfico compara las pérdidas por apropiación de cuentas, tarjetas no presentes y otras formas de usurpación de identidad y su crecimiento, que continúa en aumento.
La detección del fraude en el mundo actual
Las crecientes complejidades del terrorismo patrocinado por el Estado, delincuentes profesionales y gamberros son cada vez más difíciles de entender, seguir, exponer y prevenir. La detección del fraude en el mundo actual implica un enfoque exhaustivo para cotejar los puntos de datos con las actividades para dar con anomalías. Los delincuentes han desarrollado tácticas sofisticadas, por lo que resulta crucial estar al tanto de tales enfoques cambiantes del juego con el sistema.
En numerosas ocasiones, los fallos en ciberseguridad permiten actividades fraudulentas. Por ejemplo, piensa en servicios de comercio minorista o financieros: la supervisión de las transacciones a tiempo real, que antes suponía todo un lujo, en la actualidad es un requisito básico, no solo para las transacciones financieras, sino también para datos de operaciones digitales relacionados con la autenticación, la sesión, la ubicación y el dispositivo.
Con el fin de identificar y detener una serie de ataques fraudulentos y delitos de forma rápida y precisa, al tiempo que se mejoran las experiencias de los consumidores y de los ciudadanos, las organizaciones deberían seguir cuatro pasos cruciales:
- Captar y unificar todos los tipos de datos disponibles entre departamentos o canales e incorporarlos en el proceso de análisis.
- Supervisar de forma continua transacciones, redes sociales, anomalías de alto riesgo, etc. y aplicar analítica de comportamiento para permitir una toma de decisiones a tiempo real.
- Inculcar una cultura analítica a nivel de toda la empresa a través de la visualización de datos en todos los niveles, incluyendo la optimización del flujo de trabajo de investigación.
- Emplear técnicas de seguridad por capas.
La tecnología de prevención y detección del fraude que elijas debe ser capaz de aprender de patrones de datos complejos. Dicha tecnología debe utilizar modelos de decisión sofisticados para gestionar mejor los falsos positivos y detectar las relaciones de red para tener una visión holística de la actividad de defraudadores y delincuentes. La combinación de métodos de aprendizaje automático – como redes neuronales de aprendizaje profundo , refuerzo de gradiente extremo y máquinas de vectores, así como métodos probados, como la regresión logística, mapas autoorganizados, bosques y conjuntos aleatorios – ha demostrado ser mucho más precisa y efectiva que los enfoques basados en normas.
Combatir el fraude
Al igual que las técnicas que utilizan los delincuentes, los enfoques de prevención del fraude deben evolucionar constantemente. Obtén más información acerca de cómo puedes utilizar big data y técnicas de análisis avanzadas para combatir el fraude.
Próxima generación de la lucha contra el blanqueo de capitales
La robótica, el análisis semántico y la inteligencia artificial: todos ellos pueden ayudar a las instituciones financieras a automatizar y mejorar la eficacia de los procesos de AML. Sin embargo, ¿por dónde empiezan? Conoce las 10 claves del éxito con AML accionado por aprendizaje automático.
Uso de analítica para combatir el fraude digital
La digitalización crea tanto oportunidades como amenazas. Conoce qué escenarios de riesgo y de fraude deberían evitar las instituciones financieras, cómo pueden ayudar a reducir el fraude digital el big data y la analítica y la forma en la que las organizaciones innovadoras detectan el fraude en la actualidad.
Lucha contra el fraude, el despilfarro y los abusos
Los gobiernos destinan mil millones de dólares a combatir el fraude, el despilfarro y los abusos, y los métodos tradicionales de detección ya no son suficientes. Lee tres casos de estudio para conocer cómo puede ayudarte SAS y descubre las ventajas de adoptar un enfoque empresarial para la detección del fraude.
Cierra la puerta del fraude en solicitudes de seguros
Las tácticas entre agente y cliente son problemas crecientes para los proveedores de seguros. A medida que los defraudadores se vuelven más sofisticados en sus estrategias digitales, conoce todo acerca de cómo las aseguradoras están siguiéndoles el ritmo y batiendo su propio juego con el uso de analítica e IA.
Atender a los clientes mientras se les protege del fraude
En el Deutsche Kreditbank AG (DKB), el segundo banco más grande de Alemania, los clientes esperan obtener un servicio a tiempo real y la máxima seguridad en sus bancas online. Sin embargo, los delincuentes se adaptan constantemente a ritmos cada vez mayores. Al identificar la necesidad de acelerar la detección del fraude y de proteger a los clientes, el DKB recurrió a las soluciones de SAS de la detección del fraude y de la lucha contra el blanqueo de capitales. Ahora, el banco no solo asegura el dinero de sus clientes, sino que también se gana su confianza.
¿Quién utiliza la prevención del fraude?
Tanto empresas como gobiernos han adoptado en la misma medida tecnologías como la visualización de datos y la inteligencia artificial para reducir considerablemente e incluso prevenir las repercusiones económicas y de reputación del fraude. Analistas e investigadores aúnan fuerzas, desmontando estructuras, evaluando y priorizando alertas en función de su gravedad, para después dirigir las alertas de alta prioridad para un análisis más profundo.
Banca
El fraude se suele cometer a través de identidades sintéticas, la apropiación de cuentas del cliente, aplicaciones nefastas, pagos digitales y autenticación, adquisiciones y otros delitos financieros. Las instituciones financieras detectan transacciones fraudulentas en tiempo real con un menor número de falsos positivos y detectan el blanqueo de capitales o la financiación del terrorismo a través de algoritmos complejos que tienen en cuenta multitud de factores.
Seguros
Los fraudes en las reclamaciones están descontrolados y los fraudes en las solicitudes van en aumento. En lugar de aplicar el enfoque de «pagar y perseguir» – después de haber gastado el dinero – los analistas de datos evitan el fraude con la aplicación de algoritmos para detectar anomalías y patrones. El análisis de múltiples factores para determinar cómo se comete el fraude en las reclamaciones no solo puede ayudar a detectar el fraude en el momento en el que este se produce, sino, y más importante, puede prevenir el fraude antes de que sea demasiado tarde.
Sector público
En la actualidad, los gobiernos están combinando datos aislados para detectar el fraude fiscal, predecir las intrusiones, identificar el comportamiento anómalo y suprimir amenazas en tiempo real y futuras. Todo este trabajo potencia la seguridad en las fronteras, reúne información para las fuerzas del orden, supervisa el consumo de opiáceos y mantiene la seguridad de los niños.
Sanidad
El fraude en las reclamaciones sanitarias cuesta millones, e incluso miles de millones de dólares a nivel mundial. Las organizaciones sanitarias están previniendo el fraude con un enfoque empresarial de la integridad de los pagos y la contención de los costes sanitarios haciendo uso de analítica avanzada.
Obtén más información acerca de otros sectores
- Banca
- Mercados de capital
- Casinos
- Comunicaciones
- Bienes de consumo
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- Educación superior
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- Petróleo y gas
- Educación
- Sector público
- Analítica minorista
- Pequeñas y medianas empresas
- Analística deportiva
- Viajes y transporte
- Servicios públicos
Cómo funciona la prevención del fraude
La detección y prevención del fraude no es un proceso estático. No existe un punto de partida ni de llegada. Se trata más bien de un ciclo en curso que incluye supervisión, detección, decisiones, gestión de casos y aprendizaje para alimentar mejoras en la detección dentro del sistema. Las instituciones deben esforzarse por aprender continuamente de los casos de fraude e incorporar los resultados a los procesos futuros de detección y supervisión. Esto requiere un enfoque del ciclo de vida de la analítica a nivel de toda la empresa.
Tus objetivos pueden abarcar la detección del fraude, el cumplimiento de la normativa o la seguridad. A medida que se han ido imponiendo tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la próxima generación de tecnologías está automatizando procesos manuales asociados a la combinación de grandes conjuntos de datos y empleando analítica del comportamiento.
Aprendizaje supervisado
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado aprenden de datos históricos, identificando patrones de interés que pueda querer destacar un investigador.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado evalúa y examina datos que no contienen fraude identificado. Se utiliza para descubrir nuevas anomalías y patrones de interés.
Análisis
de red
Análisis de red para identificar caminos, conexiones y núcleos que revelan patrones y redes sociales de interés esenciales para el conjunto de herramientas de un investigador.
Análisis
de texto
Análisis de texto para identificar de forma precisa expresiones de nombres, horas, empresas, valores monetarios y mucho más mediante la búsqueda, la categorización de contenidos y la extracción de entidades.
El auge de la economía digital ha venido acompañado de la rápida expansión del fraude y de los riesgos en ciberseguridad. Queremos conocer a los clientes en el punto en el que se encuentran en sus viajes de analítica, en especial si adoptan tecnologías como la IA, el IoT (Internet de las cosas) y la nube. Al contar con la ayuda de SAS, estarán mejor equipados para salir de las estructuras de datos, adaptarse a las normativas cambiantes y protegerse de riesgos presentes y futuros. Stu Bradley Vicepresidente, práctica de inteligencia en materia de fraude y seguridad SAS
Siguientes pasos
Explora las soluciones SAS para el fraude, las políticas de lucha contra el blanqueo de capitales (AML) y la inteligencia en seguridad
Protección de confianza contra el fraude
Dado que en la actualidad los defraudadores son más inteligentes y rápidos, se necesita un socio de confianza para ayudarte a proteger tu negocio. Como líder en la industria de la analítica avanzada, SAS ofrece una protección proactiva contra el fraude a través de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático.
Producto destacado para la prevención del fraude
SAS® Visual Investigator
SAS Visual Investigator es una solución para la detección del fraude, la investigación y la gestión de incidentes que combina grandes fuentes de datos dispares, estructuradas y no estructuradas. A través de una interfaz visual del usuario, los investigadores pueden definir, crear, clasificar y gestionar alertas, así como realizar investigaciones detalladas para desvelar comportamientos y actividades ocultos.
Lecturas recomendadas
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- Article How AI and advanced analytics are impacting the financial services industryTop SAS experts weigh in on the topics that are keeping institutions up at night and fraudsters in a job.