El fraude bancario en la actualidad representa una de las principales causas de perdida de dinero para instituciones bancarias y oficinas de hacienda pública. En la actualidad existe un incremento considerable en operaciones ilícitas y programas diseñados para despojar de fondos e información vital a los usuarios. Para combatir este tipo de delitos, se han implementado complejos esquemas de seguridad bancaria y diseños tecnológicos avanzados.

Entre este tipo de esfuerzos destaca recientemente la implementación de modelos de Machine learning e inteligencia artificial. A continuación descubrirás un poco más sobre la implementación de este tipo de sistemas y cómo ayudan a evitar el fraude bancario.

Machine Learning e Inteligencia Artificial contra el fraude

En el mundo actual el ML y la IA han tomado mucha importancia en diferentes procesos. Desde sistemas de recomendación de productos y películas, hasta integrar parte de los sistemas que permiten a los coches conducirse por si mismos. La llegada y crecimiento de esta tecnología representa cambios importantes en el mundo todos los días. La utilización de estos tipos de programas informáticos ayuda de forma sustancial a instituciones bancarias y a usuarios a protegerse de las estrategias criminales que buscan romper los esquemas de seguridad bancaria.

El fraude es una de las principales preocupaciones de las instituciones financieras no solo por las pérdidas monetarias que ocasiona, sino porque el destino de dichos fondos e información robada puede ser muy complejo y turbio. La implementación de ML y de IA en soluciones contra el fraude bancario están orientadas a que la detección sea más rápida y la prevención sea más eficiente. Veamos ahora cómo se aprovechan los diferentes tipos de ML para luchar contra este delito.

Tipos de ML contra el fraude

Aprendizaje supervisado en la detección de fraude

El aprendizaje supervisado es un tipo de ML en el que tomando en cuenta los datos que conforman el sistema los algoritmos pueden entender y distinguir operaciones fraudulentas. Esto es de especial utilidad en la detección de fraudes con tarjetas de crédito. El sistema analiza la operación que se esta realizando y la compara con los datos que representan los comportamientos normales y comportamientos sospechosos para determinar de que tipo de operación se trata. Para que este tipo de análisis sea funcional el modelo de ML debe contar con un gran número de datos.

Aprendizaje no supervisado en la detección de fraude

Por su parte el aprendizaje no supervisado se encarga de revisar los comportamientos de datos desconocidos. En su base de datos el modelo debe contar con caracterizaciones de operaciones normales y de operaciones fraudulentas. Lo interesante en este caso es que las alarmas deberían emitirse cuando se detecte una operación que no se corresponda con ninguna operación registrada con anterioridad. Esto debe impulsar a los analistas a investigar a profundidad las operaciones detectadas para determinar si se trata de un fraude o no.

Redes neuronales

En el caso de las redes neuronales se tratan de análisis profundos sobre los conjuntos de datos. Estas redes de estudio de datos busca imitar la forma en la que nuestro cerebro aprende. Es por esto que si proporcionamos datos de un entorno financiero, las redes neuronales pueden aprender a detectar patrones de actividades normales y de actividades fraudulentas. En cualquiera de los casos, lo ideal es que el sistema pueda emitir alarmas para producir acciones automáticas que minimicen el impacto o anulen el fraude de forma rápida y ágil.

Esperamos que esta inforamción  sea de utilidad para aprender más a profundidad la funcionalidad del ML y la IA en la detección de fraude bancario.

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