La Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE) estima que una organización típica pierde el 5% de sus ingresos por fraude en un año dado.

El fraude en los pagos y sus costos asociados han estado a la vanguardia en los últimos años y es poco probable que cambie. Como la innovación en torno a los pagos continúa a un ritmo acelerado, las vías que utilizan los delincuentes para robar fondos aumentan a la misma velocidad.
A través de una combinación de; análisis de comportamiento del usuario, transacción, monitoreo, y capacidades inteligentes de aprendizaje automático, las organizaciones pueden obtener una vista más completa de su riesgo de pago mediante la creación de un enfoque multinivel para combatir el fraude.

Se debe analizar el ecosistema de pagos completo de una organización para detectar y detener el fraude.
Al monitorear tanto a los usuarios como a los pagos, la organización puede conectar el comportamiento del usuario sospechoso con la actividad transaccional para proporcionar una visión completa de su actividad y reconocer una amplia variedad de escenarios fraudulentos.
Esta conexión entre usuario y pago se hace aún más poderosa cuando se está evaluado con un enfoque analítico en capas. Las soluciones que utilizan una combinación de las reglas tradicionales con las capacidades analíticas avanzadas son capaces de proporcionar esta protección de vanguardia.

Enfoque para la Analítica de pagos

En la medida que los delincuentes evolucionan, es importante que las herramientas de detección de fraude evolucionen con ellos. En el pasado, esto presentaba una tarea monumental, ya que las organizaciones se basaban únicamente en la capacidad de sus recursos humanos para evaluar patrones en los datos y generar reglas para identificar anomalías en esos patrones. A pesar de las innovaciones tecnológicas para mejorar estos procesos, con las reglas no basta y las corporaciones han demandado nuevas herramientas como el aprendizaje automático para identificar patrones inesperados y reaccionar más rápidamente a los cambios en el negocio.
El aprendizaje automático saca a la luz el valor único de los datos y los combina con reglas tradicionales para aprovechar el mejor conocimiento de la industria.
De hecho, un estudio reciente muestra que el 100% de las organizaciones entrevistadas planea complementar sus reglas con aprendizaje automático.

Al evaluar las soluciones para el análisis de pago fraudulento, los clientes deben centrarse en la habilidad para:
1. Identifique los "malos comportamientos" conocidos a través de reglas basadas en el pago y la experiencia.
2. Identifique continuamente las ideas ocultas sobre los indicadores de fraude en sus datos transaccionales mediante aprendizaje automático no supervisado.
3. Utilice los comentarios de los investigadores para clasificar las alertas de forma consistente sobre la posibilidad de ser un "verdadero positivo" a través de supervisión de los modelos de aprendizaje automático, reduciendo falsos positivos.

Estas diferentes técnicas se combinan para crear una herramienta excepcional de lucha contra el fraude.

Aprendizaje automático - ¿Qué significa realmente?

Con la aplicación experta de esta tecnología en el área de negocio, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionan herramientas, automatizando los procesos de análisis de fraudes.
De la misma manera que un humano analizaría los datos transaccionales, los algoritmos de aprendizaje automático examinan los datos, identifican patrones y levantan una bandera cuando se identifica un valor atípico. El poder del aprendizaje automático es la capacidad para realizar esta tarea en masa, rápidamente y sin gran parte del sesgo que es inherente en el análisis humano.

La fuerza del aprendizaje automático puede ser aprovechada a través de dos poderosos enfoques: los modelos de los datos científicos generados o una automatización basada en los datos de enfoque.
Un científico de datos con experiencia en fraudes puede utilizar tanto su conocimiento del algoritmo como su experiencia de la industria para desplegar las mejores soluciones para resolver el problema que nos ocupa.

Aprendizaje Automático – El impacto en el CiberFraude

¿Qué significa todo esto para el equipo de fraude de una organización?

Según Aite (https://aitegroup.com), "la prevención eficaz del fraude es un problema cada vez más competitivo", mientras que las organizaciones siguen bajo la "presión de hacer que la experiencia bancaria sea más fácil y sin fricciones"

Hay varias formas en que el aprendizaje automático puede complementar una solución tradicional de detección de fraude basada en reglas para prevenir efectivamente el fraude dentro de una organización sin interrumpir la experiencia del cliente.

Primero, a través de algoritmos supervisados, el aprendizaje automático puede proporcionar una inteligencia adaptativa en tiempo real en los análisis de fraude de una organización. Esto permite que la solución de detección de fraude priorice las alertas de fraude y reduzca los falsos positivos en función de la interacción de un investigador con la solución.
A medida que las alertas se marcan como fraudes o falsos positivos, el aprendizaje automático ajusta dinámicamente la calificación de riesgo para futuras alertas, lo que permite que aquellos con una alta probabilidad de fraude se filtren a la parte superior. A medida que los aprendizajes maduran, la solución puede eliminar automáticamente las alertas de menor probabilidad para reducir los volúmenes de alerta. Además, el aprendizaje no supervisado se puede implementar para identificar escenarios de fraude adicionales que no se capturan a través de las reglas tradicionales. Mientras que las reglas se enfocan en identificar escenarios conocidos, el aprendizaje no supervisado puede observar datos y encontrar patrones y anomalías adicionales que puedan existir. Cuando una anomalía se considera significativa, se puede generar una nueva alerta para una mayor investigación.
Finalmente, una de las cosas más importantes que una solución de aprendizaje automático puede proporcionar a un investigador de fraudes (sin importar si está supervisada / no supervisada) es la capacidad de mejorar continuamente los modelos de detección de fraudes sin la intervención de un científico de datos.

Una manera muy eficaz de avanzar en el análisis de los datos es contar dentro de la organización con científicos de datos pero en líneas generales estos roles tienen una gran demanda y a menudo están abocados para encontrar formas de mejorar los ingresos en diversas áreas del negocio. Con un rol comercial tan crítico, es posible que una organización no quiera dedicar un recurso a la detección de fraudes a tiempo completo.

Una herramienta de detección de fraudes adecuada es capaz de ajustar, medir y optimizar automáticamente sus modelos predictivos para reducir la necesidad de manos en la participación de científicos de datos. Si un científico de datos está disponible para revisar los algoritmos de aprendizaje automático para la detección de fraudes, entonces deberían tener las herramientas disponibles para ajustar el modelo de manera eficiente para lograr el máximo impacto. Esto debería incluir capacidades para segmentar datos para enfocar los modelos en subpoblaciones específicas de datos para obtener resultados más refinados o incluso la capacidad de incorporar algoritmos de otras herramientas con las que el científico de datos ha trabajado anteriormente. Todas estas herramientas fomentan investigaciones más precisas y eficientes que permiten a las organizaciones detectar rápidamente el fraude y evitar que afecte a ellos o a sus clientes.

Posibles pautas para la toma de una decisión.

Con toda la información sobre el aprendizaje automático disponible, ¿cómo puede una organización eliminar el ruido e identificar la mejor solución para la detección del fraude de pagos?
El valor del investigador: al final del día el objetivo es mejorar la precisión y la eficiencia de la investigación.
¿La solución brinda la capacidad de priorizar alertas, reducir falsos positivos e identificar escenarios de fraude adicionales? También vale la pena considerar cómo la solución se integra en las herramientas y procesos de fraude existentes en las organizaciones.
Experiencia en la industria: ¿Cuál es la experiencia del proveedor con los pagos y el fraude? Existen innumerables soluciones disponibles en la actualidad que están centradas en el aprendizaje automático sin un enfoque específico de la industria.
Si bien estas herramientas pueden proporcionar sólidas capacidades para construir un modelo de aprendizaje automático, el tiempo para construir un modelo efectivo para la detección de fraudes puede ser más largo de lo previsto.

La mejor tecnología de su clase: a través de una combinación de automatización, análisis en capas e interfaces intuitivas, la mejor tecnología es capaz de ofrecer resultados de alta calidad basados en las necesidades del cliente. ¿Proporciona la solución la flexibilidad y facilidad de uso para satisfacer las necesidades de recursos y escala de la organización?

Ya sea que evalúe un kit de herramientas de análisis o una plataforma de fraude habilitada para el aprendizaje automático, una organización debe considerar cuidadosamente todos estos factores para decidir el camino a seguir

Conozca como CFRM puede ayudarlo o escríbanos a hola@optaris.com