Defensa contra el fraude APP: detección de riesgos con inteligencia artificial

El fraude de pago push autorizado (APP) se ha convertido en una preocupación crítica para bancos, fintechs y otras instituciones financieras. Esta sofisticada estafa no solo vacía millones de las cuentas de las víctimas, sino que también socava la confianza en los sistemas de pago digitales. A través de la ingeniería social y la manipulación psicológica, los estafadores convencen a las víctimas para que transfieran voluntariamente dinero a cuentas fraudulentas, haciendo que los métodos tradicionales de prevención del fraude sean cada vez más ineficaces.

La creciente importancia de prevenir el fraude APP

Acontecimientos recientes en el Reino Unido destacan la urgencia de abordar el fraude APP. A partir del 7 de octubre de 2024, los proveedores de servicios de pago del Reino Unido deben reembolsar a las víctimas de fraude APP de acuerdo con las nuevas normativas del regulador de pagos del gobierno. Este requisito obligatorio de reembolso reemplaza un código voluntario y se aplica a todos los proveedores de servicios de pago que utilicen el sistema Faster Payments.

Para los bancos y proveedores de pagos, esto implica:

• Mayor responsabilidad financiera (hasta 85.000 £ por caso)

• Mayor presión para implementar sistemas sólidos de detección de fraude

• Necesidad de tomar decisiones más rápidas y precisas

• Posibles riesgos para la reputación si no se combate el fraude de manera eficaz

Aunque estas regulaciones son específicas del Reino Unido, marcan una creciente concienciación global sobre el fraude APP y pueden motivar medidas similares en otros países. Las instituciones financieras de todo el mundo deben reforzar proactivamente sus defensas contra esta amenaza en constante evolución.

La magnitud del problema

Las estadísticas muestran un panorama desolador sobre el impacto del fraude APP:

• Uno de cada tres consumidores ha sido víctima de una estafa APP, lo que pone de relieve lo extendido que está este problema

• Solo el 25 % de los casos de fraude APP son identificados por el banco de la víctima, dejando una gran parte sin detectar ni denunciar

• Se prevé que las estafas APP crezcan a una tasa anual compuesta (TCAC) del 11 % entre 2022 y 2027, alcanzando potencialmente los 6.800 millones de USD en pérdidas a nivel global

• La pérdida media por víctima sigue aumentando a medida que los estafadores perfeccionan sus estrategias

Los estafadores de APP emplean varios métodos complejos:

• Estafas de facturas y mandatos Los delincuentes interceptan facturas legítimas y convencen a las víctimas de redirigir los pagos a cuentas fraudulentas. Estas estafas suelen dirigirse a empresas y pueden causar pérdidas sustanciales, ya que los pagos suelen implicar grandes sumas y parecen legítimos.

• Fraude del CEO Los estafadores suplantan la identidad de altos ejecutivos, aprovechando las jerarquías organizativas para presionar a los empleados y hacer que realicen pagos urgentes. Estos ataques suelen tener éxito porque el personal se siente obligado a actuar con rapidez ante una supuesta solicitud urgente de la dirección.

• Estafas de suplantación de identidad Los criminales se hacen pasar por entidades de confianza como bancos, agencias gubernamentales o empresas de servicios públicos. Suelen aludir a problemas urgentes que requieren un pago inmediato, aprovechándose de la confianza de las víctimas en instituciones reconocidas.

• Estafas de compras Se convence a las víctimas de pagar por bienes o servicios que nunca reciben. Estas estafas suelen dispararse durante periodos de compras con alta demanda o apuntan a ciertos colectivos con ofertas demasiado buenas para ser reales.

• Estafas de inversión Los estafadores atraen a las víctimas prometiendo altos rendimientos en inversiones falsas, utilizando a menudo sitios web sofisticados y testimonios ficticios para parecer legítimos. Con frecuencia aprovechan tendencias en criptomonedas o bienes raíces.

• Estafas románticas Los delincuentes entablan relaciones afectivas con las víctimas antes de pedir dinero para supuestas emergencias. Son especialmente dañinas porque combinan la manipulación económica y emocional.

Por qué los métodos de prevención tradicionales se quedan cortos

Los métodos tradicionales de prevención del fraude se enfrentan a varias limitaciones fundamentales que los hacen cada vez más ineficaces frente al fraude APP moderno:

1. Alcance de detección limitado

Las herramientas actuales de prevención del fraude están diseñadas principalmente para detectar fraudes de terceros, como tarjetas robadas o cuentas no autorizadas. Esto genera importantes puntos ciegos frente al fraude APP:

• Acciones de usuarios legítimos: Los sistemas tradicionales tienen dificultades para identificar cuándo se está manipulando a usuarios legítimos. Por ejemplo, si un cliente realiza múltiples pagos válidos guiado por un estafador, cada transacción individual parece normal.

• Contexto de comportamiento: Los sistemas carecen de la sofisticación necesaria para entender cuándo comportamientos habituales resultan sospechosos en ciertas circunstancias. Que un cliente haga una gran transferencia a un nuevo beneficiario puede ser normal al comprar una casa, pero sospechoso si va precedido de patrones inusuales de acceso a la cuenta.

• Ingeniería social avanzada: Los estafadores actuales a menudo guían a las víctimas a través de una serie de pasos aparentemente legítimos que terminan en fraude. Los sistemas tradicionales que evalúan cada acción de forma aislada pasan por alto el patrón general.

2. Sistemas rígidos basados en reglas

Las limitaciones de los sistemas tradicionales basados en reglas se hacen especialmente evidentes con el fraude APP:

• Métodos de detección estáticos: Las reglas fijas no pueden seguir el ritmo de unas tácticas de fraude en constante evolución. Para cuando se implementa una nueva regla, los estafadores suelen haber pasado ya a otros métodos.

• Análisis de comportamiento complejo: Los sistemas basados en reglas tienen dificultades para detectar cambios de comportamiento sutiles que podrían indicar manipulación. Por ejemplo, un aumento en la frecuencia de inicio de sesión o patrones inusuales de navegación de un cliente podrían indicar que está siendo guiado por un estafador.

• Falta de adaptabilidad: Los sistemas tradicionales no se adaptan automáticamente a nuevos patrones de fraude o variantes de fraudes ya conocidos, lo que exige actualizaciones manuales constantes.

3. Problemas por datos aislados

Detectar el fraude APP moderno requiere una visión integral de múltiples canales y fuentes de datos:

• Información fragmentada: A menudo, los datos clave se encuentran en sistemas aislados: el procesamiento de pagos, la atención al cliente, la información del dispositivo y el historial de comportamiento están desconectados.

• Falta de correlación: Sin un análisis de datos unificado, se pasan por alto patrones importantes. El restablecimiento reciente de una contraseña, seguido de accesos inusuales y una gran transferencia, podría no activar alertas si los sistemas no pueden conectar estos eventos.

• Respuesta tardía: Cuando los datos no se integran en tiempo real, la detección del fraude suele llegar demasiado tarde para evitar pérdidas.

4. Limitada orquestación de la experiencia

Los sistemas tradicionales carecen de capacidades avanzadas para coordinar el recorrido del usuario:

• Experiencia de cliente estática: Los sistemas no pueden adaptar dinámicamente la experiencia del usuario según los niveles de riesgo. Por ejemplo, no pueden mostrar avisos específicos ni pasos de verificación adicionales cuando surgen patrones sospechosos.

• Oportunidades de intervención perdidas: Sin una orquestación dinámica, los bancos pierden momentos cruciales para frenar un posible fraude. Un sistema puede detectar un comportamiento sospechoso pero carecer de la capacidad de introducir barreras o avisos pertinentes.

Ejemplo: Bancos líderes como Revolut y Monzo han demostrado la eficacia de gestionar dinámicamente este recorrido, mostrando advertencias personalizadas cuando detectan una posible manipulación y utilizando las respuestas del cliente para definir los siguientes pasos.

5. Complejidad en las investigaciones

Los procesos de investigación manual siguen siendo lentos e ineficientes:

• Acceso a múltiples sistemas: Los analistas deben consultar varios sistemas para reconstruir una visión completa del posible fraude.

• Dificultad para correlacionar datos: Conectar eventos relacionados en distintos canales y plazos de tiempo exige un gran esfuerzo manual.

• Procesos prolongados: La complejidad de las investigaciones retrasa la resolución, reduciendo las probabilidades de recuperar las transferencias fraudulentas.

La solución de última generación de Oscilar: Plataforma de AI Risk Decisioning™

La plataforma de Decisiones de Riesgo de IA™ de Oscilar, impulsada por nuestra revolucionaria Plataforma de Inteligencia de Identidad Cognitiva, ofrece una solución integral para la prevención del fraude APP que responde directamente a las limitaciones de los métodos tradicionales. Nuestra plataforma combina IA avanzada, procesamiento en tiempo real y una gestión de riesgos sofisticada para crear una solución unificada ante los desafíos del fraude moderno.

Con Oscilar, puede abordar fácilmente cada uno de estos retos clave:

1. Detección exhaustiva mediante análisis basado en IA

Problema que Oscilar resuelve: Alcance de detección limitado

Oscilar revoluciona la detección del fraude mediante:

• Firmas cognitivas avanzadas: Análisis de miles de marcadores digitales únicos en capas de red, dispositivo y comportamiento, frente a las 50-100 señales de las soluciones tradicionales

• Reconocimiento integral de patrones: Modelos de IA que entienden comportamientos de usuario complejos en múltiples puntos de contacto y sesiones

• Adaptación en tiempo real: Aprendizaje continuo a partir de nuevos patrones de fraude y vectores de ataque

• Análisis contextual: Comprensión de todo el recorrido del usuario en lugar de acciones aisladas

Por ejemplo, cuando un cliente inicia una transferencia de alto riesgo, nuestro sistema analiza no solo la transacción en sí, sino los patrones de toda su trayectoria: desde cambios recientes de dispositivo hasta ligeras variaciones en la navegación que puedan indicar manipulación.

2. Inteligencia de datos unificada

Problema que Oscilar resuelve: Problemas por datos aislados

Nuestra plataforma de Decisiones de Riesgo de IA™ elimina los silos de datos con:

• Estructura de datos integral: Integración de datos de múltiples fuentes en una vista única y coherente

• Procesamiento en tiempo real: Análisis de enormes volúmenes de datos en menos de 100 ms

• Visión del cliente de 360 grados: Consolidación de todos los puntos de contacto e interacciones del cliente

• Correlación mediante IA: Identificación automática de patrones relacionados a través de distintos canales

Este enfoque unificado permite detectar y correlacionar al instante patrones sospechosos, como el cambio de número de teléfono de un cliente poco antes de realizar una gran transferencia.

3. Orquestación inteligente del recorrido del usuario

Problema que Oscilar resuelve: Limitaciones en la orquestación de la experiencia

Nuestra plataforma permite una gestión avanzada y basada en el riesgo del recorrido del cliente:

• Respuesta dinámica al riesgo: Ajuste automático de las medidas de seguridad según la evaluación del riesgo en tiempo real

• Gestión de flujos de trabajo en lenguaje natural: Creación y modificación sencilla de flujos de riesgo con instrucciones simples

• Intervenciones contextuales: Activación inteligente de advertencias y pasos de verificación cuando se sospecha manipulación

• Toma de decisiones automatizada: Evaluación y respuesta de riesgo en tiempo real a lo largo de todo el recorrido del cliente

Por ejemplo, si se detecta una posible manipulación, el sistema puede introducir automáticamente barreras adecuadas: desde advertencias contextuales sobre estafas comunes hasta pasos adicionales de verificación.

4. Investigación y análisis impulsados por IA

Problema que Oscilar resuelve: Complejidad en las investigaciones

Oscilar agiliza la investigación y la gestión del fraude mediante:

• Visión integral del caso: Centralización de datos procedentes de múltiples fuentes (p. ej., CRM, llamadas de clientes, etc.) para ofrecer una perspectiva de 360 grados del caso investigado

• Resúmenes de casos generados por IA: Descripción automatizada de los motivos por los que se abrió el caso para reducir el tiempo de investigación de decenas de minutos a solo 1 o 2 minutos

• Copiloto de IA: Interfaz en lenguaje natural para realizar más preguntas sobre un caso específico o para optimizar los flujos de trabajo de detección existentes

• Análisis visual de redes: Potentes herramientas para descubrir patrones de fraude complejos

• Paneles interactivos: Visualización en tiempo real de datos y patrones de riesgo

• Analítica predictiva: Detección temprana de riesgos potenciales antes de que se materialicen

Los investigadores pueden formular consultas en lenguaje natural para comprender patrones complejos, como: «¿Por qué hubo un aumento en las estafas de inversión el mes pasado?», recibiendo información detallada y práctica como respuesta.

La plataforma de Decisiones de Riesgo de IA™ de Oscilar, impulsada por nuestra revolucionaria Plataforma de Inteligencia de Identidad Cognitiva, ofrece una solución integral para la prevención del fraude APP que responde directamente a las limitaciones de los métodos tradicionales. Nuestra plataforma combina IA avanzada, procesamiento en tiempo real y una gestión de riesgos sofisticada para crear una solución unificada ante los desafíos del fraude moderno.

Los investigadores pueden formular consultas en lenguaje natural para comprender patrones complejos, como: «¿Por qué hubo un aumento en las estafas de inversión el mes pasado?», recibiendo información detallada y práctica como respuesta.

El impacto

Las instituciones financieras que utilizan la plataforma de Decisiones de Riesgo de IA™ de Oscilar han obtenido mejoras notables, reportando en algunos casos:

• 75 % de reducción en pérdidas por fraude APP

• Investigaciones de fraude un 60 % más rápidas

• Disminución del 40 % en falsos positivos

• 90 % de mejora en la detección temprana del fraude

Empiece a utilizar Oscilar

A medida que el fraude APP continúa evolucionando, las entidades financieras necesitan soluciones sofisticadas impulsadas por IA. La plataforma de identidad cognitiva de Oscilar proporciona el enfoque integral necesario para afrontar este complejo reto.

• Reserve una demostración para ver Oscilar en acción.

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