Seg\u00fan una encuesta, los retos m\u00e1s destacados a los que se enfrentan las entidades en la lucha contra el fraude est\u00e1n directamente relacionados con la transformaci\u00f3n digital que ha experimentado el sector de la banca y los seguros.<\/p>\n\n\n\n
El aumento del uso de los canales digitales durante 2020 ha ampliado la escala del fraude. Ahora mismo, los bancos y las startups est\u00e1n abriendo cuentas a trav\u00e9s de apps. No instalar mecanismos para combatir el fraude desde el inicio de la cuenta podr\u00eda poner en riesgo futuras operaciones.<\/p>\n\n\n\n
Estos problemas no son exclusivos del sector, pero son especialmente preocupantes, ya que los defraudadores los tienen muy presentes.<\/p>\n\n\n\n
Los dos componentes principales en la lucha contra el fraude son la detecci\u00f3n y la prevenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La detecci\u00f3n del fraude se refiere a la capacidad de detectar eventos fraudulentos, reconocer patrones e identificar si se ha producido un fraude.<\/p>\n\n\n\n
La prevenci\u00f3n, que es mucho m\u00e1s complicada, busca analizar y predecir los eventos fraudulentos antes de que ocurran.<\/p>\n\n\n\n
Los momentos m\u00e1s comunes en los que se produce el fraude son<\/p>\n\n\n\n
– La emisi\u00f3n de una tarjeta de cr\u00e9dito<\/p>\n\n\n\n
– Financiaci\u00f3n de productos electr\u00f3nicos<\/p>\n\n\n\n
– La compra de un tel\u00e9fono m\u00f3vil<\/p>\n\n\n\n
– Apertura de una cuenta bancaria<\/p>\n\n\n\n
– Comprar un coche<\/p>\n\n\n\n
– Iniciar un negocio<\/p>\n\n\n\n
Las principales preocupaciones est\u00e1n relacionadas con:<\/p>\n\n\n\n
1. Robo de datos:<\/strong> Las instituciones son m\u00e1s propensas a los delitos basados en el robo de identidad, y los clientes son m\u00e1s propensos a las estafas, ya que los datos personales se utilizan para ganar la confianza de la empresa\/cliente.<\/p>\n\n\n\n 2. Procesamiento de pagos m\u00e1s r\u00e1pido:<\/strong> Acortar el tiempo de procesamiento de los pagos plantea el reto de la prevenci\u00f3n en tiempo real, lo que requiere sistemas bien protegidos y automatizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n 3. Banca abierta: <\/strong>La accesibilidad de los datos requiere mecanismos de seguridad robustos -como la verificaci\u00f3n de la identidad- interconectados entre varias instituciones.<\/p>\n\n\n\n 4. Aumento de los canales digitales:<\/strong> Estar presente en m\u00faltiples canales hace m\u00e1s compleja la estrategia y la pol\u00edtica de prevenci\u00f3n del fraude. Se necesita cohesi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n 5. Ingenier\u00eda social:<\/strong> Estafas a las que los clientes son coaccionados voluntariamente, como pagos o transferencias a los defraudadores. Son notoriamente dif\u00edciles de detectar.<\/p>\n\n\n\n La falta de protecci\u00f3n tambi\u00e9n conlleva riesgos para las entidades, que pueden ser legalmente responsables de las p\u00e9rdidas de los clientes.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, la falta de seguridad perjudica la credibilidad y el conjunto de las operaciones. Invertir en soluciones de prevenci\u00f3n evita p\u00e9rdidas y responsabilidades penales, adem\u00e1s de mejorar la imagen de la entidad.<\/p>\n\n\n\n La prevenci\u00f3n es la clave de las estrategias contra las estafas bancarias. Pero no es suficiente. Es necesario contar con las herramientas para predecir, detectar y responder a las amenazas.<\/p>\n\n\n\n Por eso hablamos de una estrategia que integre la ciencia de los datos en toda la instituci\u00f3n, desde las herramientas hasta las personas, y desde la gobernanza hasta la cultura.<\/p>\n\n\n\n S\u00ed, la tecnolog\u00eda es un excelente aliado para garantizar que la supervisi\u00f3n del fraude sea proactiva y no reactiva. Permitiendo a las instituciones bancarias identificar y anticiparse a las acciones fraudulentas antes de que generen p\u00e9rdidas.<\/p>\n\n\n\n Imag\u00ednese que el banco quiere iniciar una relaci\u00f3n con una empresa o un particular: \u00bfc\u00f3mo se previene el fraude?<\/strong><\/p>\n\n\n\n El primer paso es realizar una amplia investigaci\u00f3n sobre el historial de esa instituci\u00f3n o cliente potencial, comprendiendo su comportamiento.<\/p>\n\n\n\n La buena noticia es que este proceso puede ser totalmente automatizado y ejecutado r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n Con una simple b\u00fasqueda en una sofisticada plataforma de Big Data, es posible reunir informaci\u00f3n relevante y tomar decisiones basadas en esos datos.<\/p>\n\n\n\n Los beneficios de este barrido de datos son claros. A partir de los datos consolidados en un \u00fanico informe, elaborado con criterios combinados, los gestores pueden entender el perfil del consumidor antes de cerrar el trato, validando el registro e identificando posibles factores de riesgo.<\/p>\n\n\n\n Otra medida preventiva a disposici\u00f3n de las empresas es la definici\u00f3n de grupos de inter\u00e9s que son monitoreados frecuentemente, surgiendo para recibir alertas en caso de acciones sospechosas. Tambi\u00e9n existen mecanismos antifraude m\u00e1s avanzados, que denominamos inteligencia reforzada.<\/p>\n\n\n\n En este caso, se a\u00f1ade una capa extra de tecnolog\u00eda a las soluciones para aumentar el poder de an\u00e1lisis de las decisiones que provienen de los paquetes de datos.<\/p>\n\n\n\n Los documentos personales ofrecidos como parte del proceso de validaci\u00f3n se someten a rigurosos procedimientos de verificaci\u00f3n, incluido el uso del reconocimiento facial como prueba de vida.<\/p>\n\n\n\n El mayor banco de Dinamarca tiene un gran ejemplo de c\u00f3mo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Autom\u00e1tico pueden proporcionar excelentes resultados en la detecci\u00f3n del fraude.<\/p>\n\n\n\n La instituci\u00f3n adopt\u00f3 un conjunto de tecnolog\u00edas para crear y lanzar una plataforma de detecci\u00f3n de fraudes basada en la Inteligencia Artificial. La soluci\u00f3n utiliza el Machine Learning para analizar decenas de miles de recursos, monitorizando millones de transacciones bancarias online en tiempo real para proporcionar una visi\u00f3n que diferencie las actividades honestas de las fraudulentas.<\/p>\n\n\n\n El programa antifraude del banco dan\u00e9s es el primero en poner en producci\u00f3n t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, al tiempo que desarrolla modelos de aprendizaje profundo para probar estrategias.<\/p>\n\n\n\n El equipo comenz\u00f3 a trabajar con la infraestructura existente del banco y luego cre\u00f3 modelos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico para detectar el fraude en millones de transacciones al a\u00f1o y en horas punta.<\/p>\n\n\n\n Para garantizar la transparencia y fomentar la confianza, el mecanismo incluye una capa de interpretaci\u00f3n sobre los modelos de Machine Learning, que explica la actividad bloqueada.<\/p>\n\n\n\n El hecho es que todos los bancos necesitan una plataforma anal\u00edtica escalable y s\u00f3lida, as\u00ed como una hoja de ruta y una estrategia de digitalizaci\u00f3n para introducir la ciencia de los datos en la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Con tantas transacciones en l\u00ednea, tarjetas de cr\u00e9dito y pagos m\u00f3viles, los bancos exigen soluciones en tiempo real para detectar el fraude de manera eficiente.<\/p>\n\n\n\n La IA ayuda a descubrir las \u00abanomal\u00edas\u00bb de los datos mediante el an\u00e1lisis de las transacciones e identifica las operaciones fraudulentas a trav\u00e9s de los datos y el comportamiento de los usuarios. El aprendizaje autom\u00e1tico aporta su capacidad predictiva gracias a las capacidades tecnol\u00f3gicas actuales. El aprendizaje autom\u00e1tico r\u00e1pido ‘desarma’ a los delincuentes, evitando el robo financiero en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n Todo este proceso tiene lugar en cuesti\u00f3n de minutos, a veces de segundos.<\/p>\n\n\n\n Poco despu\u00e9s, se desarrollan nuevos patrones de fraude. En otras palabras, son ventanas cortas de acci\u00f3n y aprendizaje que deben ser resueltas por el ML\/AI.<\/p>\n\n\n\n El procesamiento de datos es el centro del proyecto. Reunir, almacenar, estructurar y cruzar la informaci\u00f3n es la mejor manera de detectar el fraude de forma eficaz. El an\u00e1lisis del comportamiento fraudulento es crucial para la definici\u00f3n de un indicador de propensi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Este act\u00faa como una alerta de irregularidad para interrumpir el proceso de pago y profundizar en el an\u00e1lisis de la reclamaci\u00f3n. Para ello, es fundamental que los gestores estudien detenidamente el seguimiento y la detecci\u00f3n de las amenazas.<\/p>\n\n\n\n Como se trata de un ciclo continuo, las acciones deben ser constantes, organizadas y supervisadas de cerca.<\/p>\n\n\n\n La eficacia del trabajo de prevenci\u00f3n del fraude depende de la capacidad de an\u00e1lisis del equipo.<\/p>\n\n\n\n A continuaci\u00f3n, tenemos una gu\u00eda paso a paso para crear un ciclo de prevenci\u00f3n del fraude.<\/p>\n\n\n\n DATOS<\/strong><\/p>\n\n\n\n Para identificar patrones de comportamiento fraudulento, las empresas necesitan procesar conjuntos de datos, a menudo no estructurados.<\/p>\n\n\n\n A partir de la Ciencia de Datos, es posible identificar comportamientos propensos al fraude. Tras el procesamiento, este mar de datos se organiza para su visualizaci\u00f3n y comprensi\u00f3n, dando vida a conjuntos de informaci\u00f3n en cuadros de mando.<\/p>\n\n\n\n AN\u00c1LISIS<\/strong><\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed se descubre si se est\u00e1 cometiendo un fraude en ese momento y se entiende el camino que siguen los estafadores y sus estrategias. Aqu\u00ed se realiza la organizaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n del cuadro de mando s\u00f3lo con la informaci\u00f3n necesaria para los procesos de lucha contra el fraude.<\/p>\n\n\n\n Al encontrar el patr\u00f3n definido por el indicador, realiza un an\u00e1lisis m\u00e1s preciso en busca de irregularidades que demuestran el fraude. Las soluciones digitales pueden proporcionar informaci\u00f3n detallada y en tiempo real para realizar diagn\u00f3sticos que conduzcan a decisiones m\u00e1s informadas.<\/p>\n\n\n\n CORRECCI\u00d3N<\/strong><\/p>\n\n\n\n La tercera etapa del ciclo de prevenci\u00f3n del fraude entra en juego cuando las medidas adoptadas anteriormente son insuficientes para evitar los ataques fraudulentos.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de revisar las t\u00e9cnicas de seguridad aplicadas para evitar que se repitan los casos, es esencial comprobar todo el proceso preventivo, acumular las lecciones aprendidas y reforzar la necesidad de pol\u00edticas para combatir el fraude en las instituciones.<\/p>\n\n\n\n El mensaje para los bancos y las compa\u00f1\u00edas de seguros es: invertir en tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis y datos.<\/p>\n\n\n\n Incluso dentro de un sector que desarrolla continuamente soluciones \u00abde vanguardia\u00bb para los delitos financieros, se necesita una mirada m\u00e1s centrada en el an\u00e1lisis y la supervisi\u00f3n de los datos. Los modelos anal\u00edticos avanzados facilitan este proceso mediante el uso de informaci\u00f3n detallada sobre los clientes.<\/p>\n\n\n\n El reto es hacer este trabajo sin comprometer la calidad de la experiencia del cliente, que es el centro de la estrategia. Una que es cada vez m\u00e1s exigente, con soluciones intuitivas, receptivas y seguras.<\/p>\n\n\n\n Invertir en la combinaci\u00f3n de soluciones con m\u00faltiples capas de defensa. Entre otras cosas porque, a medida que los mercados se vuelven m\u00e1s maduros desde el punto de vista digital, las amenazas adquieren nuevos niveles de complejidad. El fraude ha sido y ser\u00e1 cada vez m\u00e1s una carrera armament\u00edstica digital.<\/p>\n\n\n\n Si tiene alguna duda sobre c\u00f3mo prevenir el fraude en su empresa o quiere potenciar sus defensas digitales, \u00bfpor qu\u00e9 no se pone en contacto con uno de nuestros asesores<\/strong><\/a>?<\/p>\n\n\n\n Si te interesa conocer las tendencias, tenemos el E-book: Tendencias en Seguros en 2022<\/strong><\/a> que trae novedades en este segmento de que pueden continuar este a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\nEstrategias y normas de lucha contra el fraude<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Estudio de caso de lucha contra el fraude<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
El ciclo de prevenci\u00f3n del fraude: La mejora continua en la defensa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
La lucha contra el fraude merece su atenci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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