Los retos que debe enfrentar el desarrollo tecnológico para detectar, enfrentar y prevenir el fraude bancario son gigantes. Aunque el avance del desarrollo de software orientado a combatir esta actividad criminal ha crecido de forma gigantesca, sigue teniendo un conjunto de fallas y dificultades que le impiden funcionar a la perfección o no le permiten ser infalibles.

Los criminales digitales han podido sacar provecho de la evolución de los sistemas de información y de algunas facilidades que aportan los usuarios de forma inconsciente para realizar sus actividades delictivas. A continuación descubriremos las soluciones de ML que se están aplicando actualmente para combatir el fraude bancario y los principales retos o dificultades que enfrentan.

ML en la detección de fraude bancario

La velocidad de los avances de la tecnología ha cambiado el mundo y la forma en la que vivimos. Todos los procesos que desarrollamos en la actualidad son miles de veces más rápidos que hace algunos años atrás. Esto sin lugar ha dudas ha facilitado nuestra vida, pero trae consigo un cúmulo de dificultades importantes, sobretodo en el incremento de la complejidad de los delitos electrónicos.

Para combatir estas dificultades se han desarrollado procesos de detección automática aprovechando los análisis estadísticos y los avances de las técnicas de Machine Learning. Los diferentes tipos de aprendizaje automatizado se implementan para detectar diferentes tipos de fraude.

En el caso del aprendizaje automatizado de tipo supervisado es implementado para recopilar datos y detectar fraudes cometidos en transacciones con tarjetas. Se procede a identificar y comparar los procesos de compra para que los sistemas puedan identificar los procesos fraudulentos. Por su parte el aprendizaje no supervisado es muy importante para investigar patrones sospechosos preestablecidos que pueden identificar actividades fraudulentas.

Esto es de gran utilidad en para detectar actividades delictivas de usurpación de identidad y fraudes en actividades de E-commerce. Adicionalmente se construyen actualmente modelos de redes neuronales que son de alto nivel de complejidad para que los sistemas puedan identificar y aprender a detectar operaciones fraudulentas de forma automática sin importar su dificultad.

Retos y dificultades para el ML en la detección de fraude

Si bien es cierto que los modelos de aprendizaje automatizado mejoran la calidad de las detecciones de fraude bancario, existen algunos retos o dificultades que deben enfrentar. La pericia tecnológica de las organizaciones dedicadas a este tipo de delitos suele ser alta, por lo que la exigencia sobre estos modelos aumenta en periodos de tiempo muy cortos. Una de las dificultades más importantes con las que se topan los modelos de ML, es la clasificación.

Los problemas de clasificación se refieren a que probablemente el sistema de ML pueda reconocer fácilmente un marco o esquema de datos que represente un fraude conocido. Porque el sistema ha sido entrenado para ello. El problema se genera cuando se presenta un modo de fraude totalmente nuevo.

El sistema de Machine Learning en este caso, no ha recibido entrenamiento o referencias de que un esquema determinado de comportamiento puede ocasionar una actividad fraudulenta, por lo que quienes se encarguen del entrenamiento de de los sistemas deben caracterizar de la forma más profunda posible las transacciones normales, para poder determinar anomalías.

Para poder estructurar modelos que detecten este tipo de eventos que se consideran anomalías se recomienda utilizar maquinas de soporte de vectores de una clase. Estas presentan una modificación a la estructura normal de los modelos de ML para recibir datos de entrenamiento en el que los registros pertenezcan a una misma clase.

En casos de sucesos únicos como una fuga de datos, los modelos de ML tendrían serias dificultades para levantar alarmas. Así que estos sistemas de detección deben correr en conjunto con modelos basados en reglas que utilicen listas negras y se complementen con datos externos.

El reto más importante que deben asumir los desarrolladores de modelos de prevención de fraude bancario basado en ML es el de construir modelos predictivos cada vez más flexibles y adaptables a condiciones cambiantes con rapidez. Que estos sistemas tengan la capacidad de detectar eventos únicos o emergentes es el objetivo a futuro.

Para conocer más de Machine Learning y sus aplicaciones en la detección de fraude bancario, visita más de GraphEverywhere.