El Big Data forma parte de las nuevas tendencias en aplicaciones para detección de fraude bancario. El crecimiento de nuevas áreas en el sector tecnologico e informático ha permitido el desarrollo de enfoques inteligentes para detectar fraudes. Aunque este sector ha crecido de forma impresionante, sus fronteras recién se expanden. En los próximos años solo podemos esperar mayor presencia de aplicaciones que se apoyen en el análisis de datos para encontrar de una forma fácil y rápida la información necesaria.
A continuación navegaremos por las proximidades del mundo del big data para conocer un poco más sobre como puede apoyar los procesos de detección de fraude bancario.
Soluciones de Big Data
El análisis de grandes volúmenes de datos es complejo, pero nos permite comprender de una forma muy profunda como estos se relacionan. Si llevamos este tipo de análisis al mundo financiero, podemos entender el comportamiento de los datos que producen las transacciones que un usuario puede realizar. Pero de igual manera, podemos entender a miles de usuarios en cuestión de segundos.
Las herramientas de detección de fraude no solo son apoyos contra el crimen organizado, deben ser entendidas como un núcleo fundamental del funcionamiento de las entidades bancarias debido a que ahorran millones de euros en perdidas y adicionalmente protegen los datos de sus clientes evitando catástrofes y demandas.
Las transacciones bancarias realizadas mediante tarjetas de crédito o interfaces en linea poseen una estructura de funcionamiento, una serie de pasos y de elementos de seguridad que deben ser vigilados por los bancos para garantizar que todos sus pasos cumplen con las normativas.Es por esto que la velocidad de análisis que proporcionan las aplicaciones de Big Data es tan importante.
Estas operaciones permiten en cuestión de segundos estudiar millones de transacciones que están almacenadas en bases de datos y diferenciar las operaciones normales, de las operaciones riesgosas. Esto gracias a los modelos de análisis que estudian patrones.
Esto es posible gracias a que el big data nos permite seleccionar los atributos que necesitamos dentro de los conjuntos de datos para estudiar a profundidad los elementos claves de un fraude. Podemos adicionalmente determinar características especificas y depurar los datos a estudiar. Con esto además de ahorrar grandes cantidades de tiempo en consultas, nos ayuda a estudiar los elementos indicados para prevenir el fraude bancario.
Veamos ahora los métodos específicos de big data para prevenir fraude.
Técnicas de detección de fraude con Big Data
Dentro de este tipo de análisis el proceso de minería de datos es fundamental debido a que ayuda a realizar el proceso de filtrado y selección de datos a estudiar. Con el resultado de este proceso las maquinas de soporte de vectores y las redes neuronales pueden estudiar relaciones complejas de datos y transformarlos en conocimiento.
Las redes neuronales son modelos matemáticos que aprenden a detectar y conocer las relaciones no lineales entre diferentes conjuntos de datos. Estos modelos buscan aprender de forma similar a como lo hacemos los humanos. Los datos transitan una serie de capas en las que el modelo toma en cuenta las características que poseen los datos y determina la existencia o no de relaciones entre ellos. En el sistema bancario este tipo de modelos de Machine Learning es implementado regularmente en el sector de seguros y en el análisis de políticas de crédito.
Las redes neuronales poseen una limitante importante para detectar fraudes. Estas redes aprenden de los datos que han ingresado a su sistema. Su efectividad para detectar elementos totalmente nuevos es significativamente lenta, debido a que el sistema no reconocerá un patrón como sospechoso, a menos que se programe de forma especifica.
.Las maquinas de soporte de vectores son modelos de aprendizaje supervisado que utilizan algoritmos para estudiar los datos dentro de parámetros de clasificación y para realizar análisis de regresión. Este tipo de sistema de análisis construye un modelo que compara los datos que ingresas con ejemplos de entrenamiento y les asigna una categoría especifica para estudiarlos.
Este tipo de sistemas permite crear representaciones gráficas de los datos en un espacio determinado y separarlos por una brecha. Cada uno de los lados de la brecha representa un plano de categoría de datos. Estos modelos solucionan en gran parte las limitaciones que pueden tener las redes neuronales.
Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender la importancia del Big Data dentro de las aplicaciones de la prevención de fraude bancario.
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