Fraude Bancario | Que es el fraude bancario y cómo evitarlo

El fraude bancario es una de las principales actividades delictivas en el mundo. Este delito junto al blanqueo de capitales es una de las principales preocupaciones de las autoridades en todo el mundo. Miles de personas se ven afectadas por este tipo de actividades y millones de euros son registrados como perdidas producto de estos crímenes. Afortunadamente gracias al crecimiento y evolución de la tecnología han nacido herramientas para combatir con eficiencia el fraude bancario.

A continuación haremos un recorrido por los aspectos más importantes del fraude bancario y las potencialidades del Machine Learning para combatirlo.

¿Qué es fraude bancario?

El fraude bancario es un delito  estafa que se realiza mediante prácticas ilegales por parte de funcionarios internos de bancos o grupos externos para obtener información y datos privados de terceros, posibilidad de usurpar identidades o directamente robar dinero de usuarios de una entidad bancaria.

Este tipo de prácticas se remontan a tiempos antiguos con el inicio de la banca y han evolucionado rápidamente aprovechando las tecnologías disponibles obligando a los bancos y otras instituciones responsables en la materia a crear instancias y estructuras tecnológicas más robustas y adaptables.

Los fraudes bancarios más habituales en la actualidad

Los tipos más comunes de fraude bancario que podemos encontrar en la actualidad son violaciones a la seguridad, privacidad y obtención de datos bancarios de terceros por medio de software malicioso o estrategias complejas de defraudación. Existen diversos tipos de fraudes electrónicos en el sector bancario que debemos conocer para ser perjudicados.

Entre ellas podemos encontrar el Phishing. Este es un tipo de fraude que ocurre a través de plataformas en línea en las que un tercero viola nuestros patrones de seguridad para obtener información valiosa como claves de usuarios bancarios, cuentas bancarias, número de tarjetas de crédito y códigos de autorización para utilizar nuestras herramientas financieras para su beneficio.

También podemos encontrar el pharming. Este modelo más sofisticado consta en la replicación de las estructuras digitales de las entidades bancarias. En este tipo de delitos los usuarios son engañados e ingresan a plataformas que parecen ser las plataformas oficiales de los bancos. Esta usurpación les permite a los delincuentes obtener nuestros datos y tomar control total sobre nuestras finanzas personales.

Existen adicionalmente softwares especialmente diseñados para obtener nuestros datos y contraseñas. Estos son conocidos como Key Logger. Este tipo de programas puede captar toda la información que tecleamos en nuestros dispositivos. Los ordenadores suelen infectarse con este tipo de software malicioso mediante programas que se ejecutan en segundo plano. Adicionalmente a esto existen diversas operaciones de fraude electrónico que se produce en el mundo del  Ecommerce que vale la pena conocer.

Métodos tradicionales de la detección de fraude bancario

Para prevenir las actividades criminales sobre las operaciones bancarias existe una buena cantidad de métodos de detección. Los que conocemos cómo métodos tradicionales son principalmente operaciones estadísticas desarrolladas por equipos auditores para revisar datos de operaciones bancarias en la búsqueda de elementos sospechosos que permitan determinar actividad fraudulenta.

Entre ellos podemos encontrar el diseño de muestreo probabilístico en el que se analizan de forma aleatoria muestras de datos y el planteamiento de hipótesis Ad Hoc en la que se someten a prueba elementos de conjuntos grandes de datos. Adicionalmente las instituciones bancarias suelen aplicar algún software que realizan análisis repetitivo o continuo de datos para estudiar la totalidad de las operaciones.

fraude bancario

También es común encontrar la aplicación de la Ley de Benford. Este es un parámetro de datos fraudulentos que estudia con una proporción desigual a los datos más pequeños de un conjunto. Es de especial aplicación para detectar operaciones financieras fraudulentas y de blanqueo de capitales. Estas técnicas de detección tienen un nivel de eficiencia limitado debido a su capacidad máxima de análisis. En la mayoría de los casos estos análisis son realizados de forma manual.

La velocidad de la tecnología demanda un rol más activo y potente de parte de los programas diseñados para detectar este tipo de actividades criminales. Es por eso que la complejidad de los fraudes actuales ha abierto las puertas a la incorporación del Machine Learning y la Inteligencia Artificial a esta lucha.

Machine Learning e Inteligencia Artificial contra el fraude

El ML y la IA  en la actualidad forman parte de numerosos procesos que desarrollamos a diario. En la lucha contra el fraude bancario tienen un rol muy especial debido a que esta tecnología puede marcar la diferencia en la efectividad de la detección y la prevención de estos delitos.

Las posibilidades de construir soluciones efectivas incrementa con el desarrollo de modelos de los diferentes tipos de tipos de ML  Estos sistemas especialmente construidos para aprender a reconocer datos que puedan ser sospechosos permiten detectar con eficiencia y eficacia procesos fraudulentos. Gracias a ellos las entidades bancarias tienen la posibilidad de  automatizar tareas rutinarias de seguridad mediante modelos de IA.

El aprendizaje automatizado de tipo supervisado y no supervisado junto a las redes neuronales tiene un rol fundamental en la detección automática de fraudes permitiendo construir ecosistemas bancarios cada vez más seguros.

Retos y dificultades del ML para detectar el fraude bancario

Ahora bien las diferentes aplicaciones de ML e IA para combatir el fraude bancario tienen algunos retos o dificultades que deben enfrentar. La velocidad en la que evolucionan las aplicaciones diseñadas para cometer estas fechorías suele ser más veloz que los ciclos de crecimiento de las herramientas de detección, complicando severamente la capacidad de los modelos de aprendizaje automatizado de clasificar y tipificar los tipos de fraudes.

Dentro de los múltiples retos que deben asumir los desarrolladores de modelos de ML destaca la posibilidad de construir cada vez modelos predictivos cada vez más flexibles y adaptables a condiciones cambiantes con rapidez de forma que contribuyan de forma eficiente en la prevención del fraude.

Big Data contra el fraude bancario

El uso del Big Data por su parte también aporta diversas técnicas y elementos positivos para combatir esta actividad delictiva. Existen diferentes aplicaciones derivadas de la minería de datos que podemos aprovechar para combatir el crimen organizado en el sector financiero. En este tipo de soluciones podemos encontrar la implementación de las máquinas de soporte de vectores y las redes neuronales pueden estudiar relaciones complejas de datos y transformarlos en conocimiento.

Ambas aplicaciones permiten crear estructuras analíticas eficientes para estudiar grandes volúmenes de datos. Es importante destacar que estos análisis no son excluyentes entre sí, sino que deben ser asumidos como técnicas complementarias una de la otra.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender de mejor manera el alcance de este tipo de crímenes y que podemos hacer para evitarlo.

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