Técnicas avanzadas de detección y prevención del fraude

Los casos de fraude en línea se dispararon durante la pandemia. De hecho, la Comisión Federal de Comercio (FTC) informó de un aumento asombroso del 2.920 % en los casos de suplantación de identidad, y eso era solo una parte del panorama del fraude.

Puede que el número de casos haya disminuido desde su punto álgido, pero la importancia de las técnicas de detección y prevención del fraude no ha disminuido. Con los avances en la tecnología de consumo y la creciente dependencia de realizar las actividades comerciales íntegramente en el ámbito digital, sigue siendo necesario hacer frente a las vulnerabilidades que se aprovecharon durante la pandemia.

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

Técnicas clave para la detección del fraude

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

Gracias a modelos de última generación y a tecnologías sofisticadas, las organizaciones están mejor preparadas que nunca para detectar, impedir y hacer frente a cualquier fraude que pueda afectarles a ellas y a sus clientes. 

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

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

Al establecer un sistema de protección integral, las empresas pueden mantener intactas su credibilidad y la confianza de sus clientes, además de proteger sus activos. 

Hasta la fecha, entre las herramientas y funciones más eficaces para la prevención del fraude que merece la pena tener en cuenta se encuentran las siguientes.

Análisis de datos y detección de anomalías

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

Esto es imprescindible para las empresas: los estudios demuestran que las organizaciones que utilizan el análisis de datos registran un 47 % menos de casos de fraude que aquellas que no lo hacen.

La velocidad de los algoritmos de IA y aprendizaje automático —así como la inmensa cantidad de datos que estos sistemas pueden analizar— supera la capacidad humana. Dicho esto, el análisis de datos está sujeto a las imprecisiones que pueden derivarse de datos irrelevantes o sesgados. Esto pone de relieve la necesidad de combinar la IA en la prevención del fraude con la inteligencia humana para evaluar las anomalías, sus riesgos y si procede tomar medidas.

Reconocimiento de patrones y análisis del comportamiento

El reconocimiento de patrones y el análisis de 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 de los usuarios y en el uso de las cuentas. Esto permite a las empresas y a las entidades financieras actuar cuando se producen actividades que se salen de lo habitual, como ingresos de origen mixto en una cuenta inactiva o una oleada de compras de gran cuantía. 

Aunque el reconocimiento de patrones puede detener el fraude —o evitar que se repita—, no es infalible. Dos de sus principales inconvenientes son:

• Falsos positivos: El término «falsos positivos» se refiere a aquellas actividades que se marcan erróneamente como sospechosas. Esto puede mermar 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 que se analizan. Si los datos están desactualizados o son demasiado recientes como para revelar el contexto histórico de un usuario, es posible que se pase por alto una actividad fraudulenta o que se produzca otro falso positivo.

Supervisión en tiempo real y alertas

La supervisión en tiempo real y las alertas se combinan con el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y el análisis de comportamientos 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 realizado, puede informar de ello inmediatamente a su entidad financiera, y viceversa. De este modo se garantiza que solo se realicen transacciones en línea seguras.

Verificación biométrica

La verificación biométrica, una función presente en los sistemas de detección de fraudes de identidad y en el software de prevención, se considera uno de los obstáculos más difíciles de superar para los estafadores y una de las medidas de prevención del fraude más eficaces que existen. 

El proceso se basa en rasgos biológicos distintivos, prácticamente imposibles de replicar, para confirmar la identidad de una persona, tales como:

• Huellas dactilares
• Escáneres de retina
• Reconocimiento facial

¿Cuál es la principal desventaja de esta tecnología de verificación de identidad? La posibilidad de que se produzca una filtración de datos: a diferencia de una contraseña o un PIN, las características biológicas únicas no se pueden modificar. Por lo tanto, esta solución debe combinarse con otras medidas generales de ciberseguridad.

El papel de la tecnología en la mejora de la detección del fraude

Atrás quedaron los días en que las técnicas de detección y prevención del fraude se llevaban a cabo mediante revisiones y evaluaciones manuales. Las estrategias automatizadas, basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, han revolucionado el ámbito de la lucha contra el fraude, ayudando a las entidades financieras y a las empresas a estar al tanto de las actividades sospechosas y a reducir 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 inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para garantizar que las personas son quienes dicen ser mediante nuestras funciones de última generación de captura, extracción y verificación. 

A partir de ahí, otras funciones —entre las que se incluyen la lógica de validación integrada y la clasificación automática— agilizan el proceso de identificación de forma segura y precisa.

Implementación de las soluciones de Microblink para mejorar la seguridad 

Desde el fraude con tarjetas de crédito hasta el robo de identidad digital, el fraude sigue afectando gravemente a las entidades financieras, las empresas y los consumidores, con consecuencias que van mucho más allá de las pérdidas económicas. Esto ha hecho que la necesidad de reforzar la seguridad sea más acuciante que nunca. 

La gama de productos de Microblink para la verificación de documentos de identidad está diseñada para constituir una parte fundamental de esta solución. BlinkID Verify ayuda a las organizaciones a reducir el fraude hasta en un 50 % por sí solo. Prueba nuestra demostración para comprender mejor cómo estamos decididos a adelantarnos a los estafadores y ayudar a los consumidores y a las organizaciones a salir ganando.