Fraude Bancario | Técnicas de detección automática de fraude

La detección automática de fraude es un elemento de suma importancia en la actualidad. Este proceso es posible gracias a la evolución paulatina de las herramientas tecnológicas y a la suma de esfuerzos científicos para optimizar el trabajo contra este delito.

El fraude bancario  a personas es un crimen que se apoya en la manipulación de sistemas de información, violación de códigos de seguridad y usurpación de identidad con la finalidad de que quien lo realice obtenga un beneficio económico producto de la actividad delictiva. En la actualidad los sistemas tecnológicos bancarios son sólidos y en comparación a años anteriores son más fuertes, pero no son totalmente infalibles. Es por eso que utilizan herramientas adicionales para disminuir su vulnerabilidad. Descubramos un poco más sobre la importancia de la detección automática de fraude bancario.

Detección automática de fraude bancario

Las operaciones de fraudes desarrolladas con herramientas tecnológicas tiene ya algunos años sucediendo. Para contrarrestar este delito las empresas de diferentes áreas han invertido cuantiosas cantidades de dinero en desarrollar tecnología adecuada y eficiente para prevenir el crimen. Una de las primeras industrias en las que la se empezó a trabajar la detección automática de fraude fue el sector telefónico. Posteriormente las compañías de seguro y los bancos se sumaron al combate.

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Aunque se han desarrollado muchos avances en esta área, el crecimiento de los fraudes electrónicos es alarmante. Los métodos se han vuelto complejos, logrando afectar la seguridad y privacidad de nuestro móviles, pólizas de seguros, declaraciones de impuestos, tarjetas de crédito y operaciones de compra en lineal.

En la actualidad los métodos de detección automática de fraudes deben ser potentes, inteligentes y con capacidad de adaptarse a cambios repentinos. Es por eso que las principales herramientas de combate contra el fraude bancario están basados en áreas de la extracción de conocimiento en bases de datos. Procesos como la minería de texto, el machine learning y el análisis estadístico forman parte fundamental de las soluciones a ese problema.

Descubramos a continuación las principales técnicas desarrolladas para la detección automática de fraudes bancarios.

Principales técnicas de detección de fraude

Técnicas de análisis estadístico

Los análisis estadísticos aportan elementos importantes para la detección de fraude. Gracias a ellos se pueden desarrollar métodos de selección de datos en los cuales se procede a validar la información, corregir errores en los sistemas bancarios y subsanar faltas u omisiones por datos incorrectos. Adicionalmente se pueden desarrollar cálculos de parámetros estadísticos para estudiar mediante un diseño muestral determinado tipo de operaciones.

Se pueden establecer distribuciones de probabilidad para estudiar perfiles de usuario y analizar series de datos para clasificar y agrupar la información que permita encontrar patrones y asociaciones entre los datos objeto de estudio. Estos métodos permiten la implementación de algoritmos que detectan anomalías en las transacciones o en los usuarios al ser comparados con perfiles creados con anterioridad.

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Técnicas de Machine Learning e inteligencia artificial

Las técnicas de ML e IA son más comunes y efectivas actualmente. Al igual que para la prevención de blanqueo de capitales el ML y la IA permite clasificar, agrupar y segmentar datos de forma automática para encontrar asociaciones y conexiones entre los datos que puedan generar patrones interesantes. Con este tipo de soluciones se pueden crear sistemas que analicen patrones por clases, grupos o comportamientos sospechosos utilizando aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje automatizado de tipo supervisado es muy útil también para establecer sistemas de detección de patrones comparados. Ya que al reunir características en perfiles de estudio el sistema puede comparar y determinar si se esta en presencia de elementos compatibles. Otro elemento perteneciente a esta área científica que aporta mucho valor a la detección automática de fraude bancario son las redes neuronales. Estas redes complejas de análisis de datos y de generación de conocimiento tienen la capacidad de aprender a construir patrones sospechosos tomando ejemplos de datos pre-cargados y después utilizarlos en su proceso de detección.

El desarrollo tecnológico orientado al combate del fraude bancario seguirá creciendo buscando optimizar sus métodos y es muy seguro que las soluciones de IA sean el pilar fundamental de dicha evolución.

Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer las principales técnicas de detección automática de fraude.

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