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Inteligencia artificial detección del fraude financiero

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Fraude Financiero 

El fraude ha sido durante mucho tiempo un problema importante para las instituciones de servicios financieros. Y a medida que las transacciones globales han aumentado, el peligro también lo ha hecho. Afortunadamente, la inteligencia artificial tiene un enorme potencial para reducir el fraude financiero. A medida que las herramientas automatizadas de detección de fraudes se vuelven más inteligentes y el aprendizaje automático se vuelve más poderoso, el panorama debería mejorar exponencialmente.

En su último informe, la empresa de seguridad McAfee estima que los delitos cibernéticos cuestan actualmente a la economía mundial unos 600.000 millones de dólares, o el 0,8% del producto interior bruto mundial. Uno de los tipos de ciberdelitos más frecuentes y evitables es el fraude con tarjetas de crédito, que se ve exacerbado por el aumento de las transacciones en línea. La rapidez con la que pueden producirse pérdidas financieras cuando se produce un fraude con tarjeta de crédito hace que las técnicas inteligentes de detección de fraudes sean cada vez más importantes.

Debido a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos de clientes, junto con los datos transaccionales que se actualizan a medida que se producen las transacciones, la IA puede utilizarse para identificar eficazmente los patrones de comportamiento de las tarjetas de crédito que son irregulares para clientes específicos.

Mi compañía creó un algoritmo predictivo automatizado y generalizable que se especializa en emparejar clientes y productos. Creo que es posible que un modelo similar pueda ayudar en la lucha contra la ciberdelincuencia. Las empresas de ciberseguridad podrían centrarse en la implementación de un aprendizaje profundo para crear huellas dactilares de usuarios y transacciones, identificando las relaciones subyacentes entre los puntos de datos y reduciéndolos a sus componentes principales, que luego pueden agrupar mediante modelos matemáticos y (dependiendo de un clúster de usuarios) supervisar los patrones de comportamiento en relación con otros usuarios de ese clúster en un momento dado.

Una ventaja añadida de un modelo más sofisticado es su capacidad potencial para utilizar una amplia variedad de puntos de datos (como ya ha hecho Mastercard) para adaptar continuamente diferentes clientes y transacciones a los clusters más adecuados para una comparación precisa. Así, a medida que cambian las circunstancias de vida y los hábitos de gasto de un cliente, el modelo ajustaría automáticamente lo que considera transacciones potencialmente fraudulentas. Esto podría reducir las transacciones fraudulentas reales y minimizar los indicadores de fraude falsos (falsos positivos).

Los falsos positivos se producen regularmente con las medidas antifraude tradicionales basadas en reglas, en las que el sistema marca cualquier cosa que esté fuera de un determinado conjunto de parámetros. Por ejemplo, si está planeando un viaje al extranjero y comienza a comprar pasajes de avión y alojamiento, esto puede desencadenar una advertencia de fraude. Un sistema más inteligente, tal como se describe en los dos párrafos anteriores, que pueda entender mejor los patrones subyacentes del comportamiento humano, podría potencialmente utilizar los nuevos datos de clientes (sus compras de viajes) para emparejarlo con un grupo diferente de usuarios (por ejemplo, viajeros de vacaciones). A continuación, puede probar su comportamiento frente a transacciones típicas del nuevo grupo de usuarios, viajeros de vacaciones en este ejemplo, antes de levantar automáticamente una bandera de fraude en su cuenta.

Esto debería aumentar la satisfacción del cliente al limitar el número de veces que un cliente no puede completar una transacción debido a un marcaje incorrecto y reducir los gastos operativos de la institución financiera, al evitar interacciones innecesarias con dichos clientes.

El potencial de fraude electrónico está aumentando con el uso cada vez mayor de tecnología avanzada y la naturaleza global de muchas transacciones. Si a esto se añade la nueva capacidad de los ciberdelincuentes de utilizar intercambios criptográficos no regulados para sacar provecho del retorno de sus actividades delictivas en línea, queda claro que es imperativo utilizar las técnicas más avanzadas disponibles para luchar contra la ciberdelincuencia.

Una mirada al futuro de la detección de fraudes

Lo más emocionante, para aquellos que esperan reducir aún más la actividad fraudulenta, es que ahora estamos viendo una nueva generación de algoritmos que se basan en la forma en que la gente piensa. Éstas se conocen como Redes Neuronales Convolucionales y se basan en la corteza visual, que es un pequeño segmento de células que son sensibles a regiones específicas del campo visual en el cuerpo humano. En efecto, estas redes neuronales utilizan imágenes directamente como entrada, funcionando de la misma manera que la corteza visual. Esto significa que son capaces de extraer características visuales elementales como bordes orientados, puntos finales y esquinas.

Este nuevo desarrollo en la IA hace que los algoritmos que ya eran inteligentes sean infinitamente más inteligentes. Esta tecnología puede estudiar los datos de gastos de un individuo y determinar, basándose en esta información, si realizó la transacción más reciente en su tarjeta de crédito o si alguien más estaba usando los datos de su tarjeta de crédito. Un potencial significativo reside en la capacidad de las redes neuronales para aprender relaciones a partir de datos modelados, como se menciona en este estudio de la Academia Mundial de Ciencias. La implementación de este tipo de soluciones para frenar la ciberdelincuencia, por ejemplo, reducirá drásticamente las pérdidas económicas.

El fraude se ha producido a lo largo de la historia de la humanidad y sólo se ha vuelto más complejo y difícil de detener, a medida que la tecnología ha ido avanzando. Afortunadamente, ahora estamos en una posición en la que también podemos aprovechar la tecnología, especialmente las nuevas redes neuronales, para identificar estas actividades fraudulentas y detenerlas antes de que causen daño.

Lograr esto reducirá los costos generales de los bancos y mejorará su reputación entre los clientes, que probablemente serán más leales a una institución que protege mejor su dinero. Y existe incluso la posibilidad de que los bancos puedan canalizar parte de los ahorros de costes que consiguen reduciendo el fraude a los clientes, en forma de comisiones de transacción más bajas o tipos de interés reducidos. En última instancia, es probable que la IA cree un cambio radical en todo el sector bancario, que no sólo reduzca la ciberdelincuencia, sino que conduzca a clientes más satisfechos y a una mayor defensa de sus intereses por parte de los clientes. Se trata realmente de una situación en la que todos salen ganando.

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