Cómo mejorar la detección del fraude en las transacciones bancarias

La banca digital ha revolucionado completamente la forma en que gestionamos nuestras transacciones y cuentas. Sin embargo, la facilidad y comodidad de la banca digital conlleva un mayor riesgo de intentos de fraude por parte de estafadores y ciberdelincuentes.

Estos defraudadores se aprovechan del sistema, poniendo en peligro a bancos y clientes.

Es crucial que los bancos tomen medidas inmediatas para evitar estos intentos de fraude y salvaguardar los activos financieros de sus clientes. Los bancos pueden aprovechar la tecnología innovadora para optimizar sus estrategias de prevención y garantizar la seguridad de la información de sus clientes.

Explicaremos en qué consiste la detección del fraude en las transacciones bancarias y cómo los bancos pueden aprovechar la tecnología para proteger a sus clientes.

Aspectos básicos de la detección del fraude bancario

Poner fin al fraude financiero y mantener a raya las transacciones no autorizadas se reduce a conocer bien los distintos tipos de estafas que tienen más probabilidades de afectar a un banco y a sus clientes.

Algunos de los esquemas de fraude más comunes que afectan a las instituciones financieras son:

  • Fraude con cheques y tarjetas de crédito: Los delincuentes roban instrumentos de pago físicos o información relevante de los mismos para replicar e iniciar nuevas transacciones. Por ejemplo, el fraude con cheques está aumentando a pesar de la disminución del uso de cheques físicos.
  • Robo de identidad: Del mismo modo, los atacantes pueden utilizar otra información personal para asumir la identidad del titular de una cuenta y apoderarse de sus cuentas bancarias.
  • Fraude de cuentas nuevas: Los atacantes pueden crear cuentas falsas en nombre del titular de una cuenta o apoderarse de cuentas inactivas para realizar transacciones fraudulentas.

Una tendencia preocupante en el fraude bancario es cómo los ciberdelincuentes aprovechan las nuevas tecnologías para estafar a las instituciones financieras y a los titulares de cuentas. Un histórico informe del New York Times (NYT) ilustra cómo ha florecido el fraude en Zelle desde su creación en 2017. La facilidad y comodidad para los usuarios finales también facilitan los planes de fraude de gran volumen (y alto índice de éxito) por parte de la delincuencia organizada y otros atacantes.

Estrategias para mejorar la detección del fraude

Aunque el NYT también señaló la reticencia de los bancos a asumir la responsabilidad de estas tramas, la verdadera conclusión es la necesidad de innovación frente a los vectores de ataque emergentes.

A tal efecto, algunas de las estrategias más eficaces relacionadas con la detección del fraude en las transacciones bancarias son:

  • Gestión de identidades y accesos (IAM): Implantar controles de acceso, como la autenticación multifactor (MFA), ayuda a proteger las cuentas de usuario.
  • Verificación de la identidad digital: El uso de software innovador para capturar, verificar y gestionar la información de identidad ayuda a garantizar que los usuarios son quienes dicen ser.
  • Supervisión del fraude en tiempo real: La evaluación de riesgos en la banca debe incluir un escaneado automatizado para detectar actividades fraudulentas en el momento en que se producen, o antes de que se produzcan.
  • Aprovechar la inteligencia sobre amenazas: Las instituciones financieras deben colaborar y compartir la información sobre riesgos para reforzar la seguridad en todo el sector bancario.

Además, no todos los fraudes proceden de atacantes externos. El fraude interno perpetrado por el personal o por contratistas externos es una amenaza insidiosa y difícil de detectar para los bancos.

Considera el fraude de cuentas descubierto en Wells Fargo en 2016 (y después). Las tramas inicial y de seguimiento fueron dirigidas por personal interno del banco, y las persecuciones judiciales posteriores se han centrado en su incapacidad para hacer frente adecuadamente a estas amenazas de fraude interno o a las secuelas para los clientes. Todo ello apunta a la importancia de la formación del personal y de cultivar una cultura de vigilancia junto con protecciones sólidas.

Cuando se trata de prevenir el fraude, Microblink es un gran complemento para cualquier proceso de fraude existente. Podemos servir como solución «escalonada», introduciendo capas adicionales de seguridad basadas en señales tempranas de fraude potencial. Por ejemplo, si un usuario intenta acceder a su cuenta desde un nuevo dispositivo, nuestro sistema le indicará la necesidad de una verificación de identidad adicional, como un escaneado del DNI.

También iniciamos interacciones seguras con un escáner de identificación, utilizando los resultados para determinar si son necesarias comprobaciones adicionales, como comprobaciones biométricas o de detección en vivo. Si el escaneado del DNI ya indica fuertes características de fraude, esto puede ayudar a evitar costes y tiempo innecesarios dedicados a comprobaciones adicionales.

Esto también ilustra por qué los bancos deben dar prioridad a las tecnologías innovadoras.

Aprovechar el ML y la IA para la detección de anomalías

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) potencian un sistema de detección de fraudes con un procesamiento sólido, casi inmediato y preciso de todos los datos relevantes de la cuenta. La IA en la detección del fraude es cada vez más necesaria, ya que la imprecisión se ha vuelto costosa a gran escala.

Según el informe de JP Morgan sobre el abandono de las herramientas de prevención del fraude por parte de las empresas, uno de los principales motivos de este error fue el coste desorbitado de los falsos positivos. Cuando las transacciones legítimas se señalan como fraudulentas, los procedimientos subsiguientes suponen hasta el 19% de los costes totales del fraude; el fraude real, en cambio, supone el 7%.

Sin embargo, las empresas que vieron esto como una razón para quitar prioridad a la detección del fraude sacaron una conclusión equivocada. La verdadera ventaja es que la precisión es absolutamente esencial.

Las herramientas de IA y ML aumentan la precisión en la detección de anomalías en las transacciones.

El aprendizaje automático en la seguridad bancaria también optimiza aún más todas las estrategias señaladas anteriormente. Las herramientas de IA permiten una integración perfecta de la verificación biométrica, mejorando la IAM y la verificación de identidad con opciones para escáneres de retina, huellas dactilares y otros.

Construir una sólida estrategia antifraude

La prevención del fraude en las entidades financieras empieza por la detección del fraude de identidad en la banca. Pero la cosa no acaba ahí.

Los bancos también tienen que estar atentos y abordar los indicadores de fraude cuando aparezcan. Las cuentas y/o transacciones deben ser controladas y posiblemente congeladas hasta que el banco pueda estar seguro de que son legítimas.

Los componentes básicos de una estrategia antifraude integral en la banca incluyen:

  • Herramientas para controlar, detectar, analizar y actuar sobre los riesgos de fraude
  • Formación sólida para clientes y empleados para inculcar la concienciación
  • Tecnología y tácticas antifraude avanzadas para superar a los ciberdelincuentes
  • Estrategias de mitigación para hacer frente a los ataques fraudulentos cuando aparecen
  • Cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de dinero (AML) y otras normativas relacionadas

La verificación de identidad y la gestión de documentos contribuyen en gran medida a garantizar que los usuarios son quienes dicen ser e inician sus transacciones de buena fe.

El software de escaneado de documentos de identidad de Microblink, BlinkID, permite la captura automática y la extracción de datos que ayudan a los bancos a detectar y prevenir el fraude.

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mayo 13, 2024

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