Los diferentes tipos de ML representan posibilidades muy interesantes para crear soluciones orientadas a la prevención y detección del fraude bancario. En la actualidad los delitos financieros representan uno de los problemas más graves para las autoridades y las instituciones bancarias. Cada año miles de millones de euros y dólares son robados por este tipo de actividades delictivas, así como también, son comprometidos los datos y la privacidad de muchas personas.
A continuación descubriremos más a detalle la aplicación de los diferentes tipos de ML para aprovechar sus ventajas en sistemas de prevención de fraude bancario.
El Rol del ML en la prevención de fraude
El desarrollo y crecimiento de modelos de machine learning y sus diferentes aplicaciones está creciendo aceleradamente en diferentes áreas. Cada día utilizamos sistemas o programas que toman datos de nuestro comportamiento para entendernos mejor y ayudarnos a hacer nuestra vida más fácil. Estos sistemas complejos pueden aprender también de cómo se comportan varios usuarios en un entorno bancario para reconocer una operación normal y diferenciar de cuando se trata de una operación fraudulenta.
La gran mayoría de los tipos de ML dispuestos para combatir el fraude bancario ha entrado a sustituir los antiguos modelos estadísticos que han dejado de ser eficientes en cuanto a su velocidad. Estos se encargan de evaluar diferentes variables, estudiar relaciones e interacciones para comprender si determinado usuario es un elemento de alto o bajo riesgo.
El aprendizaje supervisado, el no supervisado y la implementación de complejos sistemas de redes neuronales son comunes hoy en día. Estos dependiendo de su configuración encuentran o detectan los comportamientos que componen un fraude en este sector permitiendo su rápida detección y prevención.
Los niveles de desarrollo de estas tecnologías han llegado a niveles que años atrás era solo posible imaginar. Podemos obtener análisis de cantidades altas y complejas de datos. Entender relaciones y hacer rastreos exhaustivos de transacciones para no perder en ningún momento el destino de los fondos. Inclusive, actualmente es posible detectar en tiempo real un gran número de operaciones, lo que ha elevado significativamente la confianza de los usuarios en las plataformas bancarias.
¿Cómo se previene el fraude con machine learning?
Es importante destacar que los modelos o tipos de ML por si solos no hacen el trabajo de detectar fraude. Estos sistemas analizan los datos y forman parte de un esquema de trabajo y de estudio de datos entre los que los analistas anti fraude de las instituciones bancarias pueden obtener variables de interés.
Con estos sistemas de ML se pueden mejorar los procesos de análisis de comportamiento de usuario para detectar eficientemente cuando una operación es extraña y encontrar con facilidad las causas de la alerta. Adicionalmente se pueden realizar investigaciones de datos agregados con Big Data. También las instituciones bancarias tienen la posibilidad de automatizar tareas rutinarias de seguridad mediante modelos de IA. En estos casos las verificaciones de los sistemas de seguridad pueden ser realizadas en segundos.
Gracias a las redes neuronales estos sistemas tienen la posibilidad de reconocer elementos complejos. Los sistemas bancarios pueden incorporar el análisis de imágenes o fotografías de los usuarios para aplicar módulos de reconocimiento facial para incrementar los esquemas de seguridad de las plataformas de transacciones en línea.
Las posibilidades de crecimiento de estos sistemas ciertamente se pierden de vista. Las instituciones bancarias y de investigación de fraude tienen la posibilidad de generar sistemas cada vez más seguros.
Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender el alcance y la participación de los diferentes tipos de ML en la prevención y detección de fraude bancario.
Visita más de Grapheverywhere para conocer a profundidad el mundo del Machine Learning.
