Una de las áreas más atractivas para los criminales es el sector bancario, debido a que gestiona grandes cantidades de dinero y datos privados de los clientes. La disponibilidad de datos permite que el aprendizaje automático sea una herramienta clave para la detección del fraude en banca. Ayudando a evitar pérdidas financieras y de reputación tanto para las entidades financieras como para sus clientes.
Detección de operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito
Uno de los principales focos de fraude en el sector financiero son las tarjetas de crédito y débito. Ya que estas son el medio de pago más aceptado en el mundo después del dinero en efectivo, lo que las convierte en un objetivo muy atractivo para los criminales. El uso de aprendizaje automático permite evitar tipos de fraudes como el robo de tarjetas y la adquisición de cuentas por cibercriminales.
Tarjeta robada o extraviada
El aprendizaje automático puede utilizarse para identificar comportamientos anómalos con las tarjetas de los clientes, lo que permite identificar el uso fraudulento de tarjetas robadas o extraviadas. Tan pronto como se detectan pagos que no sean similares a los habituales del cliente el sistema identifica un posible fraude. Pudiendo llegar a denegar la operación. Aquí uno de los grandes retos son los falsos positivos, operaciones que no son habituales, pero si son legítimas como puede ser operaciones en vacaciones.
Adquisición de cuentas
En este caso, cuando un cibercriminal se hace con los datos de unas tarjetas de crédito, los sistemas de aprendizaje automático también se basan en el análisis de patrones e identificación de comportamientos anómalos. Por ejemplo, cuando un pirata informático comienza a realizar compras demasiado grandes en una cuenta robada.
Estrategias de inversión
Las inversiones financieras son operaciones en las que existe un cierto riesgo. Los sistemas de aprendizaje automático se pueden emplear para minimizar estos riesgos mediante el análisis de los grandes volúmenes de datos disponibles. Aunque estas operaciones no suelen implicar fraude si que son casos en los que el aprendizaje automático se adapta perfectamente. El uso de estos sistemas ofrece grandes ventajas para los bancos, ya que producen estrategias sin los sesgos que pueden afectar a los analistas humanos y procesar más rápido grandes cantidades de información.
Medida del riesgo crediticio
Una de primeras aplicaciones del aprendizaje automático en los bancos es la medida del riesgo crediticio de los clientes. Permitiendo identificar los clientes que tiene más posibilidades de devolver un préstamo o un crédito, así como las solicitudes fraudulentas. Cuando un cliente solicita una nueva operación, los sistemas puede evaluar toda la información sobre este, sea una persona o una empresa, asignándole una calificación crediticia que sea asocia con un riesgo de impago. Para lo que usa datos como el nivel de ingresos, su historial crediticio y otros datos disponibles.
Prevención de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo
Algo que puede afectar negativamente a las entidades financieras, tanto económica como reputacionales, son las operaciones de lavado de dinero y financiamiento del terrorismo. En estos casos el procesado de los datos mediante sistemas de aprendizaje automático y clave para identificar estas operaciones y evitar tanto las sanciones económicas como el daño reputacional que puede conllevar colaborar con estas operaciones ilegales, aunque sea de forma involuntaria. Por eso la prevención de este tipo de fraude en banca es una tarea de gran importancia.
Conclusiones
El uso del aprendizaje automático para la detección del fraude en banca representa una colección de casos de éxito. Un sector donde los datos son abundantes, que al mismo tiempo es un objetivo muy apetecible por parte de los criminales. En esta revisión, no exhaustiva, se han explicado algunos de los casos más destacados del sector.
Imagen de martaposemuckel en Pixabay
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