Cómo ayuda el aprendizaje automático en la detección del fraude financiero en la industria FinTech

El sector de los servicios financieros está experimentando una transformación digital , y la fuerza impulsora detrás de esto es el aprendizaje automático (ML). ML brinda a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.

Dado que el sector financiero opera con toneladas de datos personales y miles de millones de transacciones críticas cada segundo, se vuelve especialmente vulnerable a las actividades fraudulentas. Los estafadores siempre buscan piratear los servidores para obtener datos valiosos para chantajear.

Según la Encuesta mundial sobre delitos y fraudes económicos de PwC de 2020 , los encuestados informaron pérdidas de la friolera de $ 42 mil millones en los últimos 24 meses debido a actividades fraudulentas. Los bancos y las instituciones financieras no tienen más remedio que reforzar sus defensas mediante la adopción de tecnologías innovadoras como el aprendizaje automático .

El aprendizaje automático proporciona al sector de servicios financieros los medios para proteger sus negocios y derrotar a los ciberdelincuentes. Según un informe de Markets and Markets , se espera que el mercado global de detección y prevención de fraude (FDP) crezca a USD 38,2 mil millones desde USD 20,9 para 2025, a una CAGR de 12,8%.

Las áreas de detección y prevención de fraude incluyen lavado de dinero, reclamos de seguros, pagos electrónicos y transacciones bancarias.

En este artículo, descubriremos las principales formas en que se puede utilizar el aprendizaje automático en finanzas para la detección de fraudes. ¡Sigue leyendo!

Principales áreas de fraude financiero en el sector financiero

Antes de sumergirnos en los detalles del aprendizaje automático en la industria financiera , veamos las diferentes áreas en las que el software de detección de fraude financiero puede ayudar a las empresas.

1. Phishing por correo electrónico: este es un tipo de delito cibernético en el que los atacantes envían mensajes falsos y enlaces a sitios web a los usuarios por correo electrónico. Estos correos electrónicos son aparentemente legítimos y auténticos, por lo que cualquiera puede juzgarlos mal e ingresar los datos vulnerables que los ponen en riesgo.

Para evitar tales situaciones, puede utilizar métodos automatizados para detectar el phishing mediante el aprendizaje automático. Estos métodos se basan en algoritmos clásicos de Machine Learning para clasificación y regresión.

2. Fraude con tarjetas de crédito: en un mundo cada vez más digital, el fraude con tarjetas de crédito se ha vuelto bastante común. Este tipo de fraude financiero consiste en robar tarjetas de débito o números de tarjetas de crédito a través de conexiones a Internet no seguras.

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a identificar qué acciones son auténticas y cuáles son ilegales. Si alguien intenta engañar al sistema, un modelo de ML puede alertar al banco y tomar medidas para anular la actividad.

3. Fraude móvil: la integración del aprendizaje automático en los sistemas antifraude es particularmente crucial cuando los métodos de pago se extienden más allá de las tarjetas físicas y llegan al ámbito de los teléfonos móviles.

Los teléfonos inteligentes ahora cuentan con chips NFC, lo que permite a los usuarios pagar productos solo con sus teléfonos. Esto significa que su teléfono inteligente es propenso a la piratería y las amenazas cibernéticas. El aprendizaje automático en finanzas es una herramienta eficaz para detectar actividades anormales para cada usuario, minimizando así los riesgos de fraude móvil.

4. Robo de identidad: la información como el nombre del usuario, los datos bancarios, las contraseñas, las credenciales de inicio de sesión y otra información extremadamente confidencial está bajo una gran amenaza si entra en juego un ciberdelincuente. El robo de identidad pone en peligro tanto a las personas como a las empresas.

El aprendizaje automático en finanzas ayuda a examinar y verificar documentos de identidad, como pasaportes o permisos de conducir, en bases de datos seguras en tiempo real para garantizar que se detecten todos los casos de fraude. Además, ML también se puede usar para combatir las identificaciones falsas al permitir el escaneo biométrico y el reconocimiento facial.

5. Reclamos de seguros: el fraude de seguros generalmente incluye reclamos falsos de daños al automóvil, propiedad e incluso desempleo. Para reducir tales fraudes, las compañías de seguros dedican una gran cantidad de tiempo y recursos para validar cada reclamo. Sin embargo, este proceso es costoso y propenso a la piratería .

El aprendizaje automático, debido a sus capacidades superiores de reconocimiento de patrones, ayuda a resolver reclamos de seguros con la máxima precisión y a encontrar reclamos falsos.

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¿Por qué debería utilizar el aprendizaje automático para la prevención del fraude ?

Como se desprende de los usos de ML en diferentes áreas de fraude financiero mencionadas anteriormente, la industria financiera y bancaria considera que el aprendizaje automático es extremadamente útil en la detección de fraude financiero. El alto volumen de datos transaccionales y de consumo lo hace ideal para la aplicación de algoritmos complejos de aprendizaje automático. ML ayuda a los bancos y las instituciones financieras a identificar y marcar actividades fraudulentas en tiempo real.

La mayor precisión de los algoritmos de aprendizaje automático brinda a las empresas financieras una reducción significativa en la cantidad de falsos positivos (donde las transacciones se marcan incorrectamente como rechazadas y fraudulentas) y falsos negativos (donde se pasan por alto instancias genuinas de fraude). Esta es la razón por la que ML ha ocupado el primer lugar en el sector financiero.

Si aún tiene dudas sobre cómo el aprendizaje automático puede ayudar a detectar fraudes para su negocio de servicios financieros, revise el conjunto de beneficios que se mencionan a continuación.

1. Recopilación de datos más rápida: a medida que aumenta la velocidad del comercio, es importante contar con soluciones más rápidas, como el aprendizaje automático, para detectar el fraude. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar enormes cantidades de datos en muy poco tiempo. Tienen la capacidad de recopilar y analizar datos continuamente en tiempo real y detectar fraudes en poco tiempo.

2. Escalado sin esfuerzo: los modelos y algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más efectivos con el aumento de los conjuntos de datos. El aprendizaje automático mejora con más datos porque el modelo ML puede identificar las similitudes y diferencias entre múltiples comportamientos.

Una vez que se encuentran transacciones genuinas y fraudulentas, el sistema puede analizarlas y comenzar a seleccionar aquellas que se ajusten al grupo.

3. Mayor eficiencia: a diferencia de los humanos, las máquinas pueden realizar tareas repetitivas y detectar cambios en grandes volúmenes de datos. Esto es fundamental para la detección de fraudes en un período de tiempo mucho más corto.

Los algoritmos pueden analizar con precisión cientos de miles de pagos por segundo. Esto reduce los costos y el tiempo necesario para analizar las transacciones, lo que hace que el proceso sea más eficiente.

4. Casos de violación de seguridad reducidos: con la implementación de sistemas de aprendizaje automático, las instituciones financieras pueden combatir los fraudes y brindar el más alto nivel de seguridad a sus clientes. Funciona comparando cada nueva transacción con la anterior (información personal, datos, dirección IP, ubicación, etc.) y detectando casos sospechosos. Como resultado, las unidades financieras pueden prevenir fraudes relacionados con pagos o tarjetas de crédito.

Ahora que hemos visto los beneficios de usar el aprendizaje automático , profundicemos en los modelos de aprendizaje automático utilizados para la detección de fraudes.

Modelos y algoritmos de aprendizaje automático para la detección de fraudes

Estos son los tipos de modelos y algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para detectar el fraude financiero en la industria financiera. Entonces, entendámoslos uno por uno.

1. Aprendizaje supervisado: el aprendizaje supervisado funciona para casos como la detección de fraude en entornos de aprendizaje profundo en FinTech . En este modelo, toda la información debe etiquetarse como buena o mala. Y se basa en el análisis predictivo de datos .

2. Aprendizaje no supervisado: un modelo de aprendizaje no supervisado detecta un comportamiento anómalo en los casos en que no hay tales datos o hay pocos datos de transacciones disponibles. Analiza y procesa continuamente nuevos datos y actualiza sus modelos en función de los hallazgos. Aprende los patrones con el tiempo y decide si son operaciones legítimas o fraudulentas.

3. Aprendizaje semisupervisado: funciona para casos en los que etiquetar información es imposible o demasiado costoso y requiere intervención humana.

4. Aprendizaje por refuerzo: este modelo permite que las máquinas detecten automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico. Ayuda a las máquinas a aprender del entorno y encontrar acciones que minimicen los riesgos.

¿Cómo funciona un sistema de ML para la detección de fraudes?

El proceso de detección de fraude comienza con la recopilación y segmentación de los datos mediante sistemas de aprendizaje automático. Luego, el modelo de aprendizaje automático se alimenta con algoritmos de entrenamiento para predecir la probabilidad de fraude.

A continuación, se muestran los pasos que muestran cómo funciona un sistema de ML para la detección de fraudes:

1. Datos de entrada: para detectar el fraude, el sistema de aprendizaje automático primero debe recopilar datos. Cuantos más datos obtenga un modelo de ML, mejor podrá aprender y pulir sus habilidades de detección de fraude.

2. Extraer características: el siguiente paso es la extracción de características. En esta etapa, se agregan características que describen comportamientos de clientes buenos y fraudulentos. Estas características generalmente incluyen:

• Identidad: Comprende la tasa de fraude de las direcciones IP de los clientes, la antigüedad de su cuenta, la cantidad de dispositivos en los que fueron vistos, etc.
• Pedido: esta función muestra la cantidad de pedidos que realizaron los clientes, el valor promedio de los pedidos, la cantidad de transacciones fallidas y más.
• Ubicación: esta función ayuda a averiguar si la dirección de envío coincide con la dirección de facturación, el país de envío coincide con el país de la dirección IP del cliente y la tasa de fraude en la ubicación del cliente.
• Medios de pago: Ayuda a identificar las tasas de fraude en los bancos emisores de tarjetas de crédito/débito, la similitud entre el nombre del cliente y el nombre de facturación, etc.
• Red: incluye la cantidad de correos electrónicos, números de teléfono o métodos de pago compartidos dentro de una red.

3. Algoritmo de entrenamiento: un algoritmo es un conjunto de reglas que debe seguir un modelo de ML para decidir si una operación es fraudulenta o legítima. Cuantos más datos pueda proporcionar su empresa para un conjunto de entrenamiento, mejor será el modelo de ML.

4. Cree un modelo: cuando finalice la capacitación, su empresa recibirá un modelo de aprendizaje automático para la detección de fraudes. Este modelo puede detectar el fraude en un abrir y cerrar de ojos con gran precisión. Pero para ser eficaz en la detección de fraudes, un modelo de aprendizaje automático debe mejorarse y actualizarse constantemente.

Detección de fraude financiero mediante aprendizaje automático: casos de uso

Mediante el uso de modernos sistemas de protección contra fraudes basados ​​en ML, las instituciones financieras reducen en gran medida los riesgos de perder transacciones sospechosas, errores humanos y casos de violaciones de seguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar grandes volúmenes de datos y protegerlos del fraude.

Compliance.ai es una startup que utiliza modelos de aprendizaje automático adaptativo en FinTech para automatizar la investigación y rastrear el contenido regulatorio financiero y las actualizaciones regulatorias en una sola plataforma.

Empresas como PayPal también utilizan el aprendizaje automático para mejorar sus capacidades de detección de fraude y gestión de riesgos. Mediante una combinación de redes neuronales lineales y técnicas de aprendizaje profundo, los motores de gestión de riesgos de PayPal pueden determinar los niveles de riesgo asociados con un cliente en milisegundos.

El aprendizaje automático ayudó a estas grandes corporaciones a prevenir problemas como cuentas falsas, fraudes de pago y transacciones sospechosas. ML se encarga de todo el trabajo sucio del análisis predictivo y el análisis de datos y permite que las empresas crezcan a salvo del fraude.

Pensamientos finales

Empresas de todo el mundo han comenzado a utilizar el aprendizaje automático para prevenir el fraude financiero. Es la herramienta más innovadora que puede ayudar a prevenir operaciones fraudulentas que generan pérdidas cada año mayores.

El aprendizaje automático permite crear algoritmos más complejos para analizar diversas transacciones y comportamientos financieros sospechosos, minimizando así los riesgos de pérdidas financieras.

Es por eso que contratar servicios de desarrollo de aprendizaje automático se ha convertido en la máxima prioridad para la industria de servicios financieros. En Appinventiv , nuestros expertos capacitan a diferentes empresas con diversas soluciones y enfoques innovadores para mejorar su productividad y reducir el riesgo financiero.

Si desea implementar sistemas ML o software de detección de fraude financiero en su negocio, no dude en contactarnos . Lo ayudaremos a comprender los inmensos beneficios de esta tecnología innovadora y lo ayudaremos a escalar su negocio mientras reduce los costos generales.