En un mundo en el que el fraude puede ser frecuente y costoso, es importante ir por delante. Las Fintech han estado utilizando la ciencia de datos y la analítica avanzada para detectar actividades fraudulentas antes de que se produzcan. Este tipo de detección del fraude se realiza mediante diversas técnicas que ayudan a detectar actividades sospechosas con rapidez y precisión.
Exploremos cinco de estas técnicas de detección del fraude basadas en datos que hemos utilizado en Analytics Town para trabajar ante nuestros clientes del área Fintech (aunque también para bancos y aseguradoras) para aprovechar el poder de los datos en pos de mejorar la detección de ilícitos:
(Pausa Comercial: Si te interesa algo de lo que verás a continuación, Analytics Town cuenta con un Centro de Excelencia que puede brindarte servicios con profesionales dedicados a resolver tu caso)
1. Modelos de aprendizaje automático (con Machine Learning)
Las Fintech utilizan modelos de aprendizaje automático para identificar patrones en grandes conjuntos de datos que podrían indicar un comportamiento fraudulento. Estos modelos están diseñados para detectar cambios sutiles o irregularidades en los datos de los clientes a lo largo del tiempo, como gastar de repente más dinero de lo habitual o hacer una compra en un lugar inusual. Aprovechando estos modelos, las empresas financieras pueden detectar y detener rápidamente cualquier actividad sospechosa antes de que se convierta en un problema mayor.
2. Análisis del comportamiento (con Behavioral Models)
El análisis del comportamiento examina cómo interactúan los clientes con sus cuentas de forma continuada y compara esa información con las tendencias históricas para detectar cualquier anomalía que pueda indicar un posible fraude.
Por ejemplo, si un cliente empieza de repente a acceder a su cuenta desde un lugar o dispositivo distinto del habitual, podría ser marcado como comportamiento sospechoso e investigado más a fondo por el equipo de fraude de la empresa de tecnología financiera.
3. Análisis de red (con Network Analysis)
El análisis de redes utiliza algoritmos complejos para buscar conexiones entre individuos o grupos de personas que puedan estar participando juntos en actividades fraudulentas. Esta técnica es especialmente útil para detectar redes de delincuencia organizada o esquemas en los que varias personas colaboran para cometer fraudes a nivel individual.
Las Fintech pueden utilizar el análisis de redes para identificar patrones sospechosos en los historiales de transacciones u otros puntos de datos de los clientes que podrían indicar una posible actividad delictiva.
4. Supervisión de transacciones (Basado en automatización de reglas de negocio)
La supervisión de transacciones se utiliza para realizar un seguimiento de todas las transacciones de los clientes a través de múltiples canales (comercio electrónico, banca móvil, etc.) y alertar inmediatamente a la fintech si se detecta alguna actividad sospechosa. Esto permite a las fintech actuar rápidamente y cerrar cualquier transacción fraudulenta antes de que se complete, minimizando las pérdidas tanto para la empresa como para sus clientes.
5 . Dashboards y Boxplots para Detectar Anomalías
Los cuadros de mando proporcionan informes en tiempo real para que las fintech puedan supervisar fácilmente las cuentas de los clientes en busca de indicios de fraude, sin tener que pasar horas examinando manualmente grandes conjuntos de datos en busca de anomalías o discrepancias en los hábitos de gasto de los clientes o en los patrones de uso de las cuentas a lo largo del tiempo.
Los paneles también permiten a las empresas establecer parámetros para recibir notificaciones cada vez que se activen determinadas métricas -por ejemplo, cuando alguien gasta más dinero de lo habitual en una sola transacción- para ayudarles a adelantarse a posibles actividades fraudulentas. Esto puede combinarse perfectamente con el análisis de boxplot para detección de anomalías, graficando muy evidentemente las zonas consideradas "normales" y brindando parámetros bien definidos de lo que se considerará "anómalo" y deberá agregarse un mayor escrutinio.
Las actividades fraudulentas pueden costar millones a las empresas cada año, pero con técnicas de detección de fraudes basadas en la ciencia de datos, como el modelado de aprendizaje automático, el análisis del comportamiento, el análisis de redes, la supervisión de transacciones, los informes y análisis de cuadros de mando, las empresas pueden ir un paso por delante de los delincuentes y proteger a sus clientes de las pérdidas económicas debidas a actividades fraudulentas.
Las empresas deben asegurarse de que utilizan las herramientas y estrategias adecuadas para protegerse a sí mismas y a sus clientes frente a las posibles amenazas de los ciberdelincuentes y las estafas en línea. Aprovechando el poder de los datos, las empresas no solo pueden protegerse de las pérdidas económicas, sino también aumentar la confianza y fidelidad de sus clientes ofreciéndoles experiencias digitales seguras.