Uso del potencial de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para la detección de fraudes

Las empresas de todo el mundo pierden hasta el 10 % de sus ingresos anuales o una media de 3,7 billones de dólares a causa del fraude. Por otro lado, los fraudes son difíciles de detectar y las organizaciones lograron descubrir quién realizó el fraude solo en el 17% de las auditorías financieras. En la mayoría de los casos, los fraudes son realizados por empleados, gerentes y clientes, pero también hay casos en los que el que comete un fraude es el propietario de un negocio.

Es por eso que las empresas comenzaron a explorar nuevas formas de proteger sus activos y recurrieron a la ciencia de datos y el aprendizaje automático como las armas tecnológicas más poderosas de nuestra era. Hoy, estamos hablando de cómo estas tecnologías ayudan con la detección de fraudes, los beneficios del aprendizaje automático y cómo usarlo para prevenir el fraude.

¿Cómo ayuda el aprendizaje automático con la detección de fraude?

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Para detectar el fraude, primero debe entrenar el motor de aprendizaje automático. Eso incluye el uso de datos históricos y la creación de reglas que la inteligencia artificial utilizará para detectar posibles banderas. Por ejemplo, puede entrenarlo para detectar y bloquear transacciones fraudulentas o inicios de sesión sospechosos. Sin embargo, también debe crear reglas antifraude para garantizar una mayor precisión y exactitud.

Tenga en cuenta que existe una diferencia entre el aprendizaje automático y la IA. AI es un concepto más amplio, mientras que el aprendizaje automático es su subcategoría y el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. El aprendizaje automático, como su nombre indica, hace posible que las máquinas aprendan de los datos.

3 beneficios del aprendizaje automático para la detección de fraudes

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Detección rápida

A diferencia de los humanos, las máquinas pueden procesar grandes conjuntos de datos e identificar comportamientos y patrones poco comunes en milisegundos. La IA y el aprendizaje automático realmente pueden acelerar cualquier proceso y ayudar a acelerar descubrimientos profundos .

Menos trabajo manual y menos costes

Por las razones mencionadas anteriormente, ya no es necesario que los agentes humanos revisen los datos manualmente. Las máquinas harán todo el trabajo duro y, además, pueden funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin necesidad de tomar un descanso.

Las empresas ahora no tienen que aumentar los costos de gestión de riesgos al escalar, ya que los sistemas de aprendizaje automático pueden reemplazar a varios empleados y manejar literalmente cualquier volumen de datos, incluso durante los períodos de mayor actividad.

Mejores predicciones

Cuanto más se ejecuta el algoritmo, más preciso se vuelve. Los motores de aprendizaje automático pueden procesar grandes activos de datos, encontrar patrones similares y capacitarse fácilmente, lo que no es el caso de los humanos que necesitarían meses para identificar comportamientos sospechosos o encontrar similitudes en diferentes tipos de comportamientos fraudulentos. Además, según estudios, los algoritmos de aprendizaje automático tienen una tasa de éxito del 96 % en la detección y prevención del fraude.

¿Qué industrias están utilizando la ciencia de datos y el aprendizaje automático para la detección de fraudes?

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Negocios de comercio electrónico

Se predice que una gran cantidad de sitios web de comercio electrónico y tiendas en línea perderán hasta $ 50 mil millones debido al fraude para 2024. Es por eso que algunas marcas populares de comercio electrónico han comenzado a utilizar el aprendizaje automático para proteger datos valiosos , descubra a qué productos se dirigen más los estafadores, a qué tarjeta pagos a bloquear y comprender por qué el sistema marca algunas transacciones como fraudulentas.

Juegos en línea y apuestas

Las plataformas de apuestas y juegos de azar, así como las empresas de iGaming, suelen ofrecer atractivas recompensas y bonos de registro a los nuevos usuarios. Al querer obtener tantos bonos como sea posible, algunos usuarios crean múltiples cuentas para reclamar múltiples bonos.

Los usuarios intentan configurar varias cuentas, engañar a los jugadores, usar bots de póquer o falsificar la cantidad de usuarios afiliados que traen. Todo esto puede detectarse fácilmente mediante sistemas de aprendizaje automático que analizan datos y comportamientos sospechosos. Es por eso que numerosas empresas de juegos en línea utilizan la ciencia de datos y el aprendizaje automático para asegurarse de que sus usuarios sean reales.

Las empresas del metaverso y los gigantes tecnológicos también están adoptando la IA y el aprendizaje automático. Sabiendo que muchas personas están buscando formas de ganar dinero en Metaverse , también es muy importante prevenir el fraude en un mundo virtual donde realmente no se puede saber quién es quién.

Instituciones financieras

Las instituciones financieras como los bancos, los proveedores de seguros y las empresas de tecnología financiera deben asegurarse de no tratar con estafadores, pero también deben seguir siendo competitivos en el mercado. La ciencia de datos y el aprendizaje automático pueden ayudar a identificar perfiles fraudulentos, evitar multas reglamentarias y, finalmente, obtener información valiosa sobre su base de usuarios y el perfil de usuario típico y lo que pueden hacer para mejorar su servicio.

Cómo utilizar el aprendizaje automático para detectar y prevenir el fraude

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Recolectar datos

Para obtener los resultados más precisos desde el principio, recopile la mayor cantidad de datos posible. Si ya está utilizando una herramienta de prevención de fraude pero no admite agregar campos personalizados, tendrá que hacer todo esto manualmente.

Por ejemplo, si está ejecutando un negocio de comercio electrónico, debe recopilar datos como la unidad de mantenimiento de existencias, el valor de la transacción y el tipo de tarjeta de crédito. Luego, necesitará datos relacionados con el cliente, como el tipo de dispositivo que está usando y los datos de IP.

Establecer reglas

Puede establecer reglas únicas (si-esto-entonces-aquello) o multiparámetro y ajustar las condiciones de activación siempre que sea necesario. Las reglas pueden ser súper descriptivas para que pueda comprender claramente cómo ciertas acciones, como los inicios de sesión, pueden terminar siendo fraudulentas.

Puede y debe revisar las reglas de vez en cuando y ajustar los umbrales manualmente. Por ejemplo, puede filtrar reglas por tipo y precisión y habilitar o deshabilitar sugerencias de aprendizaje automático.

Entrenar y probar el algoritmo

Para garantizar que el algoritmo alcance la máxima precisión, debe entrenarlo y probarlo cada 180 días o incluso antes.

Alternativamente, puede dejar que el sistema de aprendizaje automático se vuelva a entrenar en función de los datos acumulados mientras puede acceder y revisar estas reglas en cualquier momento. Esto puede ser muy importante ya que debería poder identificar las reglas que han ayudado con la detección y prevención de fraudes en casos anteriores.

Puede calcular la precisión del algoritmo dentro de un cierto rango de fechas y luego establecer nuevas reglas o ajustar las actuales y monitorear los resultados.

Resumen

No importa si es propietario de un negocio o administrador de fraudes, debe obtener un control total sobre su estrategia de riesgo, y la ciencia de datos y el aprendizaje automático definitivamente pueden ayudar con todo esto. Con el tiempo, evitará y reducirá los intentos de fraude a casi ninguno.

Autora: Nina Petrov es especialista en marketing de contenidos, apasionada por el diseño gráfico, el marketing de contenidos y la nueva generación de empresas verdes y sociales. Comienza el día revisando su resumen sobre las nuevas tendencias digitales mientras toma una taza de café con leche y azúcar. Su conejito blanco tiende a responder a tus correos electrónicos cuando está de vacaciones.

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