Analítica Avanzada

Analítica Avanzada y Machine Learning para reducir el fraude en los sectores Financiero y Retail

El fraude es una acción engañosa con el propósito de obtener beneficios injustos o ilegales. Puede presentarse en diversas formas y contextos, como fraudes financieros, estafas en línea, suplantación de identidad, falsificación de documentos, entre otros y es un delito que afecta tanto a individuos como a empresas y organizaciones. En los últimos años, se ha experimentado un crecimiento importante de los casos de fraude debido al aumento de las transacciones en línea y el avance tecnológico.

En el 2022, el IC3 (Centro de Informes de Delitos Cibernéticos de Internet) recibió más de 800,000 informes de estos delitos, un aumento del 71% con respecto al 2019. Las pérdidas declaradas por estas estafas ascendieron a más de 10,000 millones de dólares, un aumento en casi 200% respecto al mismo año. El fraude de phishing es el tipo de estafa más común, representando más del 60% de todos los informes.

En el sector financiero y retail, la prevención del fraude se ha convertido en una cuestión prioritaria debido a las cuantiosas sumas de dinero y numerosas transacciones diarias. En el sector financiero, debemos estar atentos a diversas modalidades de fraude que son recurrentes. El phishing, donde los estafadores se hacen pasar por entidades legítimas para obtener información confidencial, es una táctica ampliamente utilizada. Asimismo, la suplantación de identidad, el fraude con tarjetas, el lavado de dinero y el fraude de préstamos son algunos de los tipos de fraude más frecuentes. En el caso específico del fraude con tarjetas, debemos estar alerta a las tácticas cada vez más sofisticadas utilizadas por los delincuentes, como el skimming y la clonación de tarjetas. Implementar sistemas avanzados de detección de fraudes y verificar minuciosamente las transacciones de alto riesgo nos permitirá mitigar las pérdidas financieras asociadas.

En el sector retail, se presenta además el fraude en comercio electrónico que afecta directamente a la confianza de nuestros clientes y la reputación de nuestras marcas. Aquí, el uso de tecnologías de autenticación y vigilancia en línea se vuelve fundamental para detectar y erradicar la venta de productos falsificados en plataformas digitales.

La clave para combatir eficazmente el fraude es la detección temprana. Nuestros equipos deben estar capacitados y alertas para identificar posibles señales de engaño y tomar acciones rápidas ante comportamientos sospechosos. Asimismo, es esencial invertir en tecnologías de vanguardia que nos permitan monitorear y analizar las transacciones en tiempo real, con el objetivo de identificar patrones inusuales y transacciones potencialmente fraudulentas.
Cuando nos referimos a “tiempo real”, significa que una vez que se inicia una transacción de pago y el sistema procesa la información, se analiza y verifica la validez de la transacción en cuestión de segundos, permitiendo que la transferencia de fondos se realice de manera instantánea.

Fortalecer la seguridad de nuestros sistemas y redes es una tarea fundamental para evitar el phishing y la suplantación de identidad. Además, debemos empoderar a nuestros clientes con una educación eficaz en seguridad, para proteger sus datos personales y financieros.
El éxito en la lucha contra el fraude depende de la colaboración y el compromiso de todos los miembros de nuestra organización para la prevención y detección de actividades fraudulentas.

Beneficios de la Analítica Avanzada (AA) y Machine Learning (ML) contra el fraude

La AA y el ML son herramientas poderosas para combatir el fraude al permitir la detección temprana de patrones y comportamientos sospechosos, así como la identificación de transacciones fraudulentas con mayor precisión y eficiencia.
La AA es un concepto amplio que abarca todas las tecnologías avanzadas que aprovechan los datos para ayudar a la toma de decisiones. El ML forma parte del gran abanico de tecnologías de Inteligencia Artificial que utilizan datos históricos y modelos avanzados para realizar predicciones y detección de patrones de manera automática o semi automática.

Entre los beneficios de la AA y ML para combatir el fraude se encuentran:

Detección de fraude: Se puede utilizar a través del análisis de grandes volúmenes de datos mediante el cual podemos identificar transacciones sospechosas, como aquellas realizadas fuera del horario habitual de un cliente, involucrando cantidades significativas de dinero o llevadas a cabo en países distintos a los frecuentados normalmente por el cliente. Estas detecciones tempranas nos permiten tomar medidas proactivas para proteger los intereses de nuestros clientes y salvaguardar nuestros activos.

Prevención de fraude: Mediante la implementación de modelos predictivos avanzados, podemos estimar la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta y tomar decisiones informadas sobre su aprobación o rechazo. Estos modelos pueden basarse en técnicas tradicionales, como Regresión Logística o Árboles de Decisiones, o en enfoques más avanzados como Redes Neuronales, Gradient Boosting y Deep Learning. Al aprovechar la potencia de la inteligencia artificial y el machine learning, podemos adaptarnos rápidamente a las tácticas cambiantes de los delincuentes.

Reducción de falsos positivos: Mediante la implementación de ML, podemos enseñar a nuestros modelos a identificar patrones específicos característicos de transacciones fraudulentas, y a la vez evitar marcar erróneamente transacciones legítimas. Con esto podemos minimizar quejas y a la vez detectar de manera más precisa las actividades fraudulentas.

Investigación de fraude: Mediante el análisis de datos históricos de fraude, podemos identificar patrones y tendencias, así como redes de vínculos entre delincuentes. Con esta información podemos desarrollar estrategias innovadoras para prevenir el fraude y a la vez mejorar nuestros modelos predictivos.

Importancia de los sistemas de gestión del fraude con analítica avanzada y machine learning en las empresas

Los sistemas de gestión del fraude con analítica avanzada y machine learning son sistemas diseñados para detectar y prevenir actividades fraudulentas de manera rápida y precisa debido a que integran y analizan datos en tiempo real, facilitan la identificación de patrones de fraude y agilizan la toma de decisiones sobre transacciones sospechosas. Estas capacidades se traducen en notables beneficios financieros para las empresas, entre los cuales se tiene la reducción de pérdida de ingresos, costos de investigación y costos de litigios.

Según un estudio de Capgemini un banco importante implementó sistemas de gestión de fraude con Analítica Avanzada y ML y logró incrementar sus tasas de detección de fraude entre 50% y 90%, reduciendo falsos positivos en un 95%, y mejorando en hasta en 70% la eficiencia en el tiempo de investigación de casos probables de fraude. Según otro estudio, un banco pudo reducir sus falsos positivos en un 50 % y aumentó la detección de fraude en un 60 %.

De acuerdo a una publicación de SAS Institute (Empresa de software líder en analítica avanzada y soluciones de gestión del fraude), una importante empresa aseguradora logró incrementar en un 66% su tasa de detección de casos de fraude mediante la implementación de un sistema híbrido de gestión de fraude en tiempo real. Además, los casos probados y capturados de fraude se incrementaron desde un 2.4% a 6.2% en sólo 3 años.

En el sector Retail importantes empresas han logrado recuperar millones de dólares en los últimos años, gracias a tener implementados sistemas de gestión anti fraude. En uno de estos casos se descubrieron a malos empleados sustrayendo tarjetas de regalo para adquirir productos personales. En otro caso se detectó el uso de tarjetas de crédito robadas para compras en línea y en otro se probó un esquema fraudulento por el cual un grupo de vendedores empleaban reseñas falsas para elevar la calificación de sus productos.

Estos casos ilustran el impacto financiero positivo de los sistemas de prevención de fraude. A medida que el fraude continúa siendo un desafío crítico para las empresas, el uso de estos sistemas se vuelve aún más crucial para proteger los activos y ganancias de la compañía. Además de los beneficios financieros, los sistemas de prevención de fraude también aportan ventajas no monetarias, como mejorar la reputación de la empresa, incrementar la satisfacción del cliente y reducir el riesgo regulatorio.

Según el “Anti-Fraud Technology Benchmarking Report 2022” elaborado por SAS Institute y ACFE (Association of Certified Fraud Examiners) se entrevistó a 884 empresas de diferentes sectores industriales, y se concluyó que se espera que se duplique el uso de ML e Inteligencia Artificial en la prevención de fraude en los siguientes dos años. Además, las organizaciones esperan incrementar en un 60% su presupuesto en tecnologías anti fraude en el mismo periodo. Esto es una confirmación de la importancia creciente para adoptar sistemas de Analítica Avanzada y ML para combatir el fraude en cualquier organización.

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Colaboración de:

Francisco Sú Wong |  Consultor Senior Business Intelligence | BCTS Consulting

Gino Sedano | Consultor Senior en Analítica Avanzada | BCTS Consulting

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