A medida que los negocios digitales siguen creciendo, también lo hace el fraude en línea. Las pérdidas totales por fraude en 2020 ascendieron a 56 mil millones de USD y se espera que las empresas de EE.UU. pierdan un promedio del 5% de los ingresos brutos por fraude, lo que convierte la mitigación del fraude en un área central de enfoque en negocios de todo tipo. Al mismo tiempo, detectar el fraude en tiempo real es una tarea difícil que provoca pérdidas monetarias sustanciales debido a la detección tardía del comportamiento fraudulento. Más del 50% de las organizaciones indicaron en una encuesta que recuperan menos del 25% de las pérdidas por fraude. Además de las pérdidas monetarias, la detección tardía del fraude causa daños irreparables a la equidad de la marca y la confianza del usuario por igual.
Los defraudadores están volviéndose más sofisticados en sus métodos, y está siendo más difícil para las empresas detectar y prevenir la actividad fraudulenta. Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial (IA). La IA es la base de la detección efectiva de fraude en línea, y las empresas deben implementar estrategias de detección de fraude basada en IA para mantenerse por delante de los patrones de fraude en constante evolución. En esta publicación del blog, discutiremos por qué la IA es el futuro de la detección de fraude en línea, qué implica y cómo puede ayudar a su negocio a protegerse de actividades fraudulentas sofisticadas.
IA para la detección de fraude en línea: La pieza faltante del rompecabezas
Hasta hace poco, el enfoque principal para prevenir el fraude se centraba en reglas definidas por humanos junto con una revisión manual de transacciones potencialmente fraudulentas. Si bien la revisión humana de las transacciones fraudulentas podría llevar a menos falsos positivos, lamentablemente deja una ventana de oportunidad para técnicas adversarias avanzadas y de rápida evolución que causan daños financieros y de reputación sustanciales. Por lo tanto, una mitigación efectiva del fraude requiere una capacidad de decisión precisa e instantánea con bajos falsos positivos.
La decisión instantánea sobre el fraude implica ingerir cientos de señales, algunas del ingreso de la transacción y otras de análisis históricos, para decidir el curso de acción apropiado para la transacción mientras ocurre. Aquí es donde entra la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es ideal para detectar fraudes en línea porque puede identificar rápida y precisamente intentos de fraude automatizados y cada vez más complejos.
Las mejores estrategias de detección de fraude basadas en IA utilizan una combinación de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, así como un enfoque integrado de reglas y aprendizaje automático, lo que permite a las empresas identificar rápidamente patrones en el comportamiento fraudulento.
Esto es importante porque a medida que los defraudadores se vuelven más sofisticados, desarrollan nuevos métodos difíciles de detectar con los métodos tradicionales de detección de fraude.
Hay varias razones por las que la inteligencia artificial es el futuro de la detección de fraude en línea:
La IA puede ayudar a las empresas a mantenerse al día con la creciente sofisticación de los defraudadores.
Las estrategias de detección de fraude basadas en IA son más efectivas que los métodos tradicionales solo con reglas y manuales para detectar y prevenir actividades fraudulentas multidimensionales complejas.
La IA permite a las empresas identificar rápidamente comportamientos fraudulentos, lo cual es esencial para proteger a las empresas de pérdidas.
Perspectivas de la industria sobre por qué la IA es el futuro de la detección de fraude en línea
Investigaciones recientes están arrojando luz sobre por qué la IA es el futuro de la detección de fraude en línea. Según el Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) en su Informe de Referencia sobre Tecnología Anti-Fraude, más del 60% de las organizaciones aumentarán significativamente los presupuestos asignados a la adopción de tecnología anti-fraude en los próximos dos años. Aunque actualmente solo el 17% de las empresas emplean inteligencia artificial para detectar y prevenir el fraude, se espera que ese número aumente al 26% para 2023-2024, un crecimiento de casi el 53%. El estudio de ACFE encontró que el uso de técnicas de IA para combatir el fraude se duplicará en los próximos dos años.
La Encuesta Global sobre Delitos Económicos y Fraude de 2022, realizada por PwC, se basa en entrevistas con 1.296 ejecutivos de 53 países y regiones del mundo para evaluar qué tan bien está avanzando la prevención del fraude digital a nivel mundial. El informe descubrió que el 46% de las organizaciones encuestadas informaron haber experimentado fraude, corrupción u otros delitos económicos en los últimos 24 meses. El informe menciona tres recomendaciones críticas hechas por los encuestados de la encuesta:
Entender el ciclo de vida completo de los productos orientados al cliente.
Encontrar el equilibrio adecuado entre la fricción del usuario y los controles de fraude. Los objetivos duales de mantener los falsos positivos lo más bajos posible y detectar el fraude verdadero se pueden lograr aplicando IA en los esfuerzos de detección de fraude.
Orquestar datos: Es crucial consolidar los indicadores de fraude en una plataforma central, como Oscilar, que pueda rastrear el ciclo de vida completo de los usuarios (defraudadores o no) y generar alertas significativas.
Para superar estos desafíos, las empresas deben usar más aprendizaje automático e IA en conjunto con análisis prescriptivos, como muestra el gráfico a continuación del informe de 2018.
¿Cómo se utiliza la IA para la detección de fraude en línea?
Las empresas digitales con el mejor historial de vencer al fraude en Internet hacen lo siguiente para aplicar IA en la detección de fraude:
Utilizar conocimientos de rendimiento de reglas de alta calidad para entrenar modelos usando aprendizaje automático supervisado para detectar intentos de fraude más rápido que los métodos manuales.
Las empresas digitales con las que trabajamos dicen que comienzan sus viajes de detección de fraude con enfoques basados en reglas que son fáciles de implementar. A medida que los patrones de fraude se vuelven cada vez más complejos, escalar los esfuerzos de detección de fraude en línea se vuelve desafiante con un enfoque solo de reglas. Esta escalabilidad se logra mejor reemplazando un subconjunto de reglas con modelos de aprendizaje automático supervisado. Adoptar el aprendizaje automático supervisado es más fácil para algunas empresas que tienen científicos de datos capacitados en los conceptos y algoritmos fundamentales. Otras pueden depender de consultar una variedad de puntuaciones de fraude de terceros que evalúan el riesgo de una transacción del usuario basado en numerosas señales como teléfono, correo electrónico, identidad en línea, dirección IP y más.
Integrar el aprendizaje automático supervisado y no supervisado para encontrar eficazmente anomalías en transacciones de usuarios emergentes.
Integrar técnicas de aprendizaje automático supervisado y ciertas técnicas no supervisadas es una manera en que la IA puede aplicarse eficazmente para la prevención de fraude en línea. Mientras que un subconjunto de señales de fraude se modela mejor con técnicas de aprendizaje automático supervisado, ciertos tipos de detección de anomalías se logran mejor con un enfoque de aprendizaje automático no supervisado. En nuestra experiencia, un enfoque más integrado para la prevención de fraude en línea que combina aprendizaje automático supervisado y no supervisado puede ofrecer puntuaciones de fraude que son el doble de predictivas que enfoques previos.
Aprovechar las redes de datos universales a gran escala para complementar los algoritmos personalizados de aprendizaje automático y mejorar drásticamente el poder predictivo de las puntuaciones de prevención del fraude.
A menudo, consultar modelos personalizados de aprendizaje automático internos es insuficiente para capturar una superficie suficientemente grande de patrones fraudulentos. Las empresas digitales más avanzadas están buscando maneras de complementar sus modelos de aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos universales a gran escala. Muchas empresas tienen años de datos de transacciones en los que confían inicialmente para construir modelos internos de aprendizaje automático. Sin embargo, ninguna empresa o herramienta tiene los mejores datos. Por lo tanto, complementar los modelos internos de aprendizaje automático con puntuaciones de fraude de terceros que tienen redes de datos universales a gran escala—que a menudo incluyen miles de millones de transacciones capturadas durante décadas de miles de clientes globales—mejora la prevención del fraude drásticamente.
La combinación de estos tres factores forma la base de la detección de fraude en línea. Las empresas digitales enfrentadas a un alto riesgo de fraude aprovechan las plataformas de detección de fraude en línea, como Oscilar, que tienen la funcionalidad anterior, para permitir que sus expertos en fraude tengan los conocimientos que necesitan para identificar y combatir el fraude temprano.
La IA es el futuro de la detección de fraude en línea
La detección de fraude es lo suficientemente difícil, pero se hace mucho más difícil cuando los únicos datos disponibles para una organización son limitados, fragmentados y no están analizados adecuadamente. La IA es una base imprescindible para la detección de fraude en línea, y las plataformas construidas sobre estas tecnologías necesitan lograr tres cosas excepcionalmente bien para tener éxito. Primero, los algoritmos de aprendizaje automático supervisado deben ser afinados con el invaluable rendimiento histórico de datos de reglas de alta calidad para minimizar los falsos positivos y escalar los esfuerzos de detección de fraude. Segundo, se requiere aprendizaje automático no supervisado para encontrar anomalías emergentes que señalen formas más sofisticadas de fraude en línea. Finalmente, para que una plataforma de fraude en línea sea más efectiva, necesita complementar los modelos internos personalizados de aprendizaje automático con puntuaciones de fraude de terceros calculadas utilizando una red de datos universal a gran escala de transacciones en una plataforma para mejorar la precisión de las puntuaciones de prevención de fraude.
Si desea saber más acerca del enfoque de Oscilar para usar IA en la detección de fraude en línea, no dude en programar una demostración.
