Existen diversos métodos tradicionales para la detección de fraude en el sector bancario. La mayoría de ellos aún se siguen implementando dentro de las instituciones bancarias, pero han sido progresivamente desplazados por el crecimiento del alcance de poderosas herramientas construidas gracias al Machine Learning y la Inteligencia Artificial.

A continuación estudiaremos los principales métodos aplicados por las entidades bancarias para detectar actividad fraudulentas.

Métodos tradicionales en desventaja con el avance tecnologico

La preocupación de las entidades bancarias por las actividades de fraude bancario no son nuevas. Desde tiempos anteriores a los ordenadores estas actividades delictivas ya tenían lugar y evitarlas era una prioridad. Con la llegada de la era informática los métodos de detección han mejorado su eficiencia, pero todo tiene un límite. La incorporación de herramientas sofisticadas para evadir controles y la capacidad de los delincuentes organizados para robar datos ha aumentado de forma sorprendente en los últimos años haciendo que los métodos tradicionales pierdan efectividad.

La velocidad de detección y la limitada capacidad de análisis de sistemas que obligatoriamente necesitan intervención de personas es insuficiente para lograr ganar esta pelea. Es por esto que las herramientas de detección y prevención actualmente están evolucionando gracias a la implementación de modelos de aprendizaje automatizado e inteligencia artificial.

Hay que destacar que muchos de los que conocemos cómo métodos tradicionales siguen siendo implementados en los modelos de ML e IA, pero ejecutados a través de algoritmos complejos que funcionan de forma automática.

Es importante entender que estas herramientas no desplazan o anulan el rol de los analistas de datos o auditores, si no que ayudan a que su atención se centre en casos sospechosos relevantes y así aumente la efectividad de los estudios. Ademas de ayudar a incrementar la eficiencia de la detección en el largo plazo, este tipo de modelos de ML e IA aplicados a la prevención de fraude puede significar cantidades importantes de dinero ahorradas por las instituciones bancarias.

Veamos a continuación algunas de las principales técnicas tradicionales de detección y prevención de fraude bancario.

Métodos tradicionales de detección de fraude bancario

Muestreo

El muestreo estadístico es la técnica por excelencia de los métodos tradicionales. En ella se eligen conjuntos de datos de forma aleatoria dentro de una población de datos. Esta técnica a pesar de ser muy utilizada acarrea una gran serie de desventajas debido a que solo toma en cuenta porciones del conjunto de datos obviando cantidades importantes de transacciones.

Análisis Ad hoc

Las revisiones de datos ad hoc para la detección de fraude bancario se realizan a través del planteamiento de hipótesis. Esta metodologia permite explorar las transacciones, someterlas a prueba para estudiarlas a profundidad y determinar si existen probabilidades de fraude. Este método de detecciòn también presenta debilidades de la misma naturaleza que el muestreo. Las operaciones fraudulentas no se producen en serie, por lo tanto, se ven las instituciones bancarias obligadas a hacer revisiones a màs datos siendo esto insuficiente para acertar el diagnostico en un breve periodo de tiempo.

Análisis repetitivo o continuo

El análisis repetitivo o competitivo en un mètodo que implica la creaciòn y configuraciòn de secuencias de compandos analiticos en ordenadores para estudiar grandes volumenes de datos de para identificar las operaciones que puedan ser comprometidas como fraudulentas durante un perìodo de tiempo especifico.

Este tipo de configuraciones o secuencias de comandos se ejecutan diariamente para revisar la totalidad de las transacciones y recibir las alertas correspondientes. Si bien es cierto que este tipo de aplicaciones mejora considerablemente la detecciòn, se trata de un anàlisis posterior, es decir, no permite actuar antes de que se consume el fraude.

La ley de Benford

Este mètodo conocido como Ley de Benford se establece como un parametro o indicador de datos fraudulentos. Este no representa una distribuciòn de datos uniformes y en el los dìgitos de menor tamaño arrojan màs probabilidad de ser catalogado como fraude que los màs grandes. Con la implementaciòn de esta ley se pueden probar ciertos puntos e identificar operaciones que aparecen con mayor frecuencia de lo que se supone.

Esta aplicaciòn viene siendo un ejercicio de mineria de datos que permite determinar coincidencia, duplicidad y brechas de datos faltantes. Es de gran utilidad para detectar operaciones que pretendan pasar desapercibidas, como por ejemplo mùltiples depositos o transferencias a una cuenta determinada por parte de numerosas fuentes de financiamiento.

Esperamos que esta informaciòn sea de utilidad para aprender un poco màs sobre còmo se detecta con tècnicas tradicionales el fraude bancario.

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