Métodos de detección del fraude. La detección del fraude es un proceso que detecta e impide que los defraudadores obtengan dinero o bienes por medios falsos. Es un conjunto de actividades realizadas para detectar y bloquear el intento de los defraudadores de obtener dinero o bienes de forma fraudulenta. La detección de fraudes es frecuente en los sectores bancario, de seguros, médico, gubernamental y público, así como en las fuerzas del orden.
Métodos de detección del fraude
Las actividades fraudulentas incluyen el blanqueo de dinero, los ciberataques, las reclamaciones bancarias fraudulentas, la falsificación de cheques bancarios, la usurpación de identidad y muchas otras prácticas ilegales. Como resultado, las organizaciones implementan modernas tecnologías de detección y prevención del fraude y estrategias de gestión del riesgo para combatir las crecientes transacciones fraudulentas en diversas plataformas.
Estas técnicas aplican análisis adaptativos y predictivos para crear una puntuación de riesgo de fraude junto con la supervisión en tiempo real de los eventos fraudulentos. Esto permite un seguimiento continuo de las transacciones y los delitos en tiempo real. También ayuda a descifrar nuevas y sofisticadas medidas preventivas mediante la automatización.
Tipos de técnicas de detección del fraude
La detección de fraudes generalmente implica técnicas basadas en el análisis de datos. Estas técnicas se clasifican en términos generales como técnicas de análisis estadístico de datos y técnicas basadas en la inteligencia artificial o IA.
Técnicas de análisis estadístico de datos
El análisis estadístico de datos para la detección de fraudes realiza varias operaciones estadísticas, como la recopilación de datos sobre fraudes, la detección de fraudes y la validación de fraudes mediante la realización de investigaciones detalladas. El cálculo de parámetros estadísticos se refiere al cálculo de varios parámetros estadísticos como medias, cuantiles, métricas de rendimiento y distribuciones de probabilidad para los datos relacionados con el fraude recogidos durante el proceso de captura de datos.
El análisis de regresión permite examinar la relación entre dos o más variables de interés. También estima la relación entre las variables independientes y las dependientes. Esto ayuda a comprender e identificar las relaciones entre diversas variables de fraude, lo que a su vez ayuda a predecir futuras actividades fraudulentas. Estas predicciones se basan en los patrones de uso de las variables de fraude en un caso de uso potencialmente fraudulento.
El cotejo de datos se utiliza para comparar dos conjuntos de datos recogidos (es decir, datos de fraude). El proceso puede llevarse a cabo mediante algoritmos o bucles programados. Además, el cotejo de datos se utiliza para eliminar registros duplicados e identificar vínculos entre dos conjuntos de datos con fines de marketing, seguridad u otros.
Técnicas basadas en la inteligencia artificial
La implementación de la Inteligencia Artificial, (o IA), para la prevención del fraude ha ayudado a las empresas a mejorar su seguridad interna y a agilizar los procesos empresariales. Gracias a la mejora de la eficiencia, la IA ha surgido como una tecnología esencial para prevenir el fraude en las instituciones financieras.
La minería de datos para la detección y prevención del fraude clasifica, agrupa y segmenta los datos y encuentra automáticamente asociaciones en los datos que pueden significar patrones interesantes, incluidos los relacionados con el fraude.
Las redes neuronales en el marco de la detección de fraudes realizan la clasificación, la agrupación, la generalización y la previsión de datos relacionados con el fraude que pueden compararse con las conclusiones que se plantean en las auditorías internas o en los documentos financieros formales.
La detección del fraude con el aprendizaje automático es posible gracias a la capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para aprender de los patrones de fraude históricos y reconocerlos en futuras transacciones. El aprendizaje automático utiliza métodos de aprendizaje supervisados o no supervisados.
Los algoritmos de reconocimiento de patrones detectan clases, clusters o patrones aproximados de comportamiento sospechoso, ya sea de forma automática o manual. También se utilizan otras técnicas como el análisis de enlaces, las redes bayesianas, la teoría de la decisión y la comparación de secuencias para detectar el fraude.
Aplicaciones de la detección del fraude
La detección de fraudes es fundamental para los bancos y otras empresas que realizan un gran número de transacciones financieras y, por tanto, son más vulnerables al fraude financiero. Otros sectores, como el comercio electrónico, las empresas de tarjetas de crédito, las plataformas de pago electrónico y las empresas de tecnología financiera B2C, deben utilizar la detección de fraudes para prevenir o limitar el fraude financiero.
El fraude relacionado con las cuentas, así como el fraude en los pagos y las transacciones, son las aplicaciones más comunes de la detección del fraude. El fraude de cuentas se subdivide en dos tipos: el fraude de cuentas nuevas y el fraude de absorción de cuentas. Se crean nuevas cuentas utilizando identidades falsas en el fraude de cuentas nuevas. Estos fraudes pueden identificarse mediante la detección de identidades falsas utilizando los patrones de varios dispositivos e indicadores de sesión.
El fraude por robo de cuentas se produce cuando un pirata informático obtiene bienes y servicios utilizando la cuenta de otra persona. Para evitarlo, se puede calcular y puntuar la sesión, el dispositivo y la biometría del comportamiento del usuario para verificar una cuenta. Además, el análisis de los recorridos de los usuarios en busca de patrones de comportamiento puede ayudar a detectar las tomas de posesión de cuentas antes de que causen daños financieros.
Reflexiones finales
La detección del fraude es el proceso de detectar e impedir que los defraudadores obtengan dinero o bienes mediante el engaño. Es un conjunto de actividades realizadas para detectar e impedir que los defraudadores obtengan dinero o bienes de forma fraudulenta. La detección de fraudes es habitual en los sectores bancario, de seguros, médico, gubernamental y público, así como en las fuerzas del orden.
