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¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en la detección del fraude?

6 de noviembre de 2023 - Escritor invitado

A pesar de los avances en la tecnología de detección del fraude, muchos particulares y empresas siguen sufriendo las consecuencias de la delincuencia financiera. De hecho, las pérdidas por fraude en los pagos en línea del comercio electrónico alcanzaron los 41 000 millones USD en todo el mundo en 2022. A pesar de los esfuerzos de las tecnologías de detección del fraude, los ciberdelincuentes encuentran resquicios para seguir robando dinero a clientes inocentes.

 

Prestar atención a la inteligencia artificial como forma de protegerse del fraude es de vital importancia. Ya está allanando el camino de la prevención del fraude para proteger a tus clientes de los delitos financieros. 

¿Qué es la inteligencia artificial y qué relación tiene con la detección del fraude?

 

Es posible que haya oído hablar de la inteligencia artificial en referencia a muchas industrias, incluida la delincuencia financiera. En la actualidad, la IA se entiende como un software de aprendizaje automático que puede realizar tareas que normalmente hacen los humanos. Puede entender el lenguaje y reconocer patrones para tomar decisiones que antes habría tenido que tomar una persona. El software de detección de fraudes suele estar disponible en línea y alojado en modelos de plataforma como servicio (PaaS) como Plataforma.sh. Un sistema de IA aprenderá activamente de cada experiencia y puede realizar un pensamiento similar al humano para resolver problemas complejos.

 

Mediante el uso de algoritmos avanzados, la IA puede analizar anomalías en los datos para encontrar pruebas de fraude automáticamente. Esto la hace perfecta para encontrar casos de fraude en transacciones de comercio electrónico. Incluso puede aprender de casos de fraude anteriores para crear nuevos métodos de lucha contra el fraude, mejorando la precisión de la detección. Con la IA, las empresas pueden prevenir mejor las transacciones fraudulentas y protegerse contra pérdidas financieras en el futuro. 

¿Cómo se utiliza la IA en la detección del fraude? 

 

¿Qué papel desempeña actualmente la IA en la detección del fraude? Los desarrolladores están utilizando la IA para identificar fraudes con tarjetas y en el comercio electrónico y encontrar cuentas falsas. Los desarrolladores aprovecharán algoritmos y modelos para analizar grandes conjuntos de datos y mejorar las capacidades de aprendizaje automático de la IA con el tiempo.

 

Este uso creciente de las tecnologías de IA se utilizará en combinación con diversos métodos de prevención del fraude no relacionados con la IA que ya llevan a cabo organizaciones innovadoras de comercio electrónico. Por ejemplo, la infraestructura de backend seguirá basándose en lenguajes de programación y sugerencias de tipo PHP para garantizar que el código es correcto y preciso.

 

Esta combinación de técnicas de prevención del fraude basadas en IA y no basadas en IA puede permitir a las organizaciones reducir al mínimo diversos tipos de fraude.

 

De cara al futuro, exploremos algunas formas en que la IA está empezando a utilizarse para detectar y prevenir el fraude.

fraude con tarjetas

Detección del fraude con tarjetas 

 

Los ciberdelincuentes pueden obtener la información de las tarjetas de muchas maneras. Pueden instalar pequeños dispositivos en los cajeros automáticos, promulgar violación de datoso instalar malware en el dispositivo de la víctima. Estos intentos pueden poner a prueba las pasarelas de pago, facilitando el robo rápido de información. La IA puede detectar fácilmente el fraude con tarjetas, ya que no depende de las IP para reducir las amenazas entrantes. En su lugar, la IA supervisa el comportamiento de los usuarios para distinguir los intentos de pirateo de las personas. A continuación, bloquea la obtención de información por parte de los ciberdelincuentes.

 

Veamos un ejemplo de IA en acción. 

 

Sarah tiene una tarjeta de crédito emitida por un banco de confianza. El banco utiliza un sistema de IA para analizar el comportamiento de gasto típico de Sarah, incluidos los lugares de sus transacciones, el importe y la hora del día en que gasta dinero. Utilizarán análisis de comportamiento en grandes conjuntos de datos para recuperar esta información. 

 

La tarjeta de crédito de Sarah se utiliza para una transacción importante en un país que nunca ha visitado. El sistema de IA del banco detecta la transacción como una anomalía tras analizar los hábitos de gasto anteriores de Sarah. 

 

El sistema de IA da a la transacción una puntuación de riesgo basada en esta anomalía. En función de la puntuación, la IA alertará al equipo de detección de fraudes del banco. Incluirá información sobre la transacción y los motivos de la detección de la anomalía.

 

El equipo de detección de fraudes revisa la alerta e intentará verificar la legitimidad de la transacción. Es probable que se pongan en contacto con Sarah para intentar autorizar la transacción. 

 

Si Sarah confirma que la transacción es legítima, el banco actualiza el sistema de IA con esta información. El sistema aprende de esta información y ajusta su interpretación de lo que se considera un comportamiento normal.

Cuentas falsas 

Los estafadores utilizan bots para crear cientos de cuentas falsas casi al instante. Al disponer de cuentas falsas, los ciberdelincuentes pueden propagar malwarerobar identidades y estafar a particulares.

 

La IA puede ayudar a detectar cuentas falsas analizando patrones en la forma en que la gente crea cuentas y buscando indicios de malware o virus informáticos. Identificará las características comunes de las cuentas falsas, como los nombres de usuario y el comportamiento de publicación. 

 

Utilizando patrones de comportamiento de los usuarios, la IA puede examinar las diferencias entre cuentas legítimas y falsas. Las cuentas falsas suelen mostrar un comportamiento inusual, como publicar rápidamente grandes cantidades de contenido o realizar acciones repetitivas.

 

Dicho esto, es importante señalar que la actual generación de detección de bots basada en IA no es 100% infalible. Incluso el CEO de Twitter (ahora X), Elon Musk, admitió en una entrevista reciente las dificultades para reducir los bots en la plataforma social. 

 

Esta baja tasa de éxito se debe en gran medida a las limitaciones de los conjuntos de datos utilizados para entrenar la IA. Al fin y al cabo, estos modelos de aprendizaje automático solo pueden funcionar con lo que les enseñamos. Pero a medida que las empresas sean más transparentes con sus datos, es probable que la detección de bots mediante IA mejore significativamente.

 

He aquí un ejemplo de cómo la IA puede detectar cuentas falsas. 

 

En Instagram, un usuario llamado "Jane Jones" crea una cuenta. El sistema de fraude de IA ya ha establecido un patrón de comportamiento cuando usuarios legítimos crean una cuenta, observando la frecuencia con la que los usuarios publican y el tiempo que pasan conectados. 

 

Para determinar si "Jane Jones" es falsa, la IA evaluará cómo creó la cuenta el usuario. Comprueba la foto de perfil y el nombre de usuario para ver si coinciden con los patrones de creación de cuentas falsas. 

 

El sistema detecta que "Jane Jones" ha publicado 50 mensajes en sólo una hora desde la creación de la cuenta. Se trata de un comportamiento inusual, ya que las cuentas reales suelen publicar con menos frecuencia y durante más tiempo. 

 

El sistema de IA examina el contenido de los mensajes. Detecta que el texto de los mensajes es repetitivo y promociona lo que parece ser malware con un nombre de dominio sospechoso, animando a otros usuarios a descargarlo. Los nombres de dominio se clasifican como sospechosos si están mal escritos o utilizan dominios de nivel superior (TLD) poco habituales. Si un sitio web es auténtico, lo más probable es que utilice un nombre de dominio legítimo, para que pueda navegar fácilmente hasta él a través de los motores de búsqueda. 

 

"Jane Jones" también envía solicitudes de amistad a muchos usuarios rápidamente y entabla conversaciones aleatorias con mensajes cortos y sin sentido. 

 

Por ello, el sistema de IA ha asignado una puntuación de riesgo a la cuenta que pone de relieve que es probable que la cuenta sea falsa. Esta información se transmite al equipo de moderación, que revisará manualmente la cuenta. 

 

Detección del fraude en el comercio electrónico

Detección del fraude

 

La IA puede desempeñar un papel crucial en la detección del fraude en el comercio electrónico mediante el análisis de diversos puntos de datos, patrones y comportamientos asociados a actividades fraudulentas.  

 

He aquí un ejemplo de cómo la IA puede detectar el fraude en el comercio electrónico. 

 

Una usuaria de Etsy llamada Amy está realizando una compra en el sitio. El sistema de fraude por IA de Etsy ya ha establecido los patrones de gasto habituales de Amy, incluida la frecuencia con la que compra artículos y las categorías de productos que suele consultar. Normalmente, a Amy le gusta comprar artículos para el hogar.

 

Amy hace un costoso pedido de un aparato electrónico con envío urgente. Esto es anormal para ella, ya que nunca antes había comprado aparatos electrónicos ni había pagado por un envío más rápido. La IA lo detecta y compara la dirección de facturación y la de envío de Amy. Detecta que ambas direcciones son muy diferentes y que el dispositivo que ha utilizado para hacer el pedido no coincide con su historial. 

 

El sistema de IA examina la descripción del producto del dispositivo electrónico y las opiniones de los clientes para detectar patrones sospechosos, como una gran cantidad de opiniones positivas similares. La IA puede marcar el anuncio como falso si se detectan patrones anómalos. 

 

El sistema de IA da a la transacción de Amy una puntuación de alto riesgo y la transmite al sistema de detección de fraudes de Etsy. 

 

En este caso, el equipo de Etsy revisó la alerta y la cuenta de Amy y determinó que era fraudulenta. A continuación, Etsy se puso en contacto con Amy para verificar la transacción. Si el nivel de sospecha era alto, Etsy puede optar por bloquear automáticamente la transacción antes de ponerse en contacto con Amy.

 

La forma en que las empresas de comercio electrónico se enfrentan a posibles fraudes depende totalmente de sus propios procesos. Algunas utilizarán software de gestión remota para generar alertas para los equipos de personal autorizados, lo que les permitirá actuar con rapidez. 

 

¿Cuáles son las ventajas de la detección de fraudes mediante IA? 

 

La IA combina el poder de la tecnología con enfoques humanos, lo que la hace beneficiosa para detectar casos de fraude. Los humanos cometen errores, especialmente cuando analizan grandes volúmenes de datos. En comparación, la IA puede identificar con precisión actividades fraudulentas casi al instante y notificarlas a los equipos de detección de fraudes pertinentes. 

 

Además, la IA puede ayudar a crear materiales de formación, recomendar recursos y realizar evaluaciones para respaldar los esfuerzos de formación y educación continuos dentro de estos equipos. La IA también puede mejorar sus seminarios web automatizados proporcionando interacción en tiempo real a través de chatbots y ofreciendo experiencias de aprendizaje adaptativo a los participantes,

 

Estas son las principales ventajas de utilizar la IA para detectar el fraude. 

Precisión 

Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos con gran precisión, reduciendo (aunque no eliminando por completo) los falsos positivos y negativos, habituales en los sistemas tradicionales basados en reglas.

Detección en tiempo real

La IA permite supervisar y detectar en tiempo real las actividades fraudulentas, lo que permite intervenir con rapidez y prevenir el fraude en curso. Con el sistema de telefonía VoIP en la nube de Vonagelos algoritmos de IA pueden identificar patrones inusuales de llamadas telefónicas para bloquear o monitorear números fraudulentos.

Reconocimiento de patrones 

La IA destaca en el reconocimiento de patrones complejos y anomalías que podrían ser difíciles de detectar para los humanos o los sistemas tradicionales.

Escalabilidad 

La IA puede manejar grandes conjuntos de datos y un alto volumen de transacciones, lo que la hace muy adecuada para las organizaciones que se ocupan de un número creciente de transacciones.

Detección rápida

La IA puede identificar posibles fraudes en una fase temprana, evitando pérdidas mayores y minimizando el impacto en la empresa u organización financiera. 

Formación continua

El software de detección de fraudes mediante IA puede ayudar a informar a los equipos de fraude para que analicen y encuentren casos de fraude. Sin embargo, es esencial proporcionar formación a todos los miembros del equipo que trabajen activamente con una herramienta de detección de fraude de IA. Como empresa, puede considerar la posibilidad de crear su propio contenido informativo sobre prevención y estrategias de fraude con IA, no solo en beneficio de sus empleados, sino como parte de una estrategia de marketing.

Transforme su capacidad de detección de fraudes con una potente tecnología de IA

 

La IA ha revolucionado la detección del fraude gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de forma precisa y casi instantánea. En lugar de permitir que los humanos revisen manualmente miles de transacciones para encontrar patrones de fraude, la IA está automatizando el proceso de notificación del fraude a las partes pertinentes. 

 

La mayoría de las grandes empresas de comercio electrónico e instituciones financieras ya están adoptando la IA para detectar casos de fraude en las transacciones financieras y proteger a los clientes de la pérdida del dinero que tanto les ha costado ganar. Únase al movimiento y aproveche la tecnología de IA como parte de sus estrategias de detección del fraude. 

Resumen
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en la detección del fraude?
Nombre del artículo
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en la detección del fraude?
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La IA está llamada a revolucionar la forma en que los equipos de detección encuentran y clasifican el fraude. Sigue leyendo para descubrir cómo la IA ya está cambiando la detección del fraude.
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