¿Qué es la detección de fraude?
La detección de fraude se refiere al conjunto de actividades o técnicas que las empresas implementan para proteger activos, identidades, información de clientes y negocios, cuentas y transacciones de los defraudadores. Esto se realiza principalmente analizando la actividad del usuario y los patrones de comportamiento y comparándolos con una línea base o perfil que representa el comportamiento normal del usuario.
Para detectar y mitigar el fraude, las empresas utilizan software de detección de fraude. Dependiendo del producto de software elegido, la detección de fraude se realizará en tiempo real, casi en tiempo real o en lotes. Si una actividad del usuario se encuentra fuera de la línea base aceptada, se alerta a las autoridades correspondientes.
La detección de fraude se aplica en numerosas industrias, incluyendo la banca, los seguros y el comercio electrónico. Por lo tanto, la detección de fraude también se puede definir como un método para prevenir que el dinero sea adquirido mediante engaño.
En la industria bancaria, la detección de fraude se aplica para identificar cheques falsificados o el uso de tarjetas de crédito robadas. También es instrumental en la detección de lavado de dinero y en la prevención de la toma de control de cuentas de clientes. Para las compañías de seguros, la detección de fraude respaldada por software de visión por computadora puede ayudar a detectar reclamaciones fraudulentas o pérdidas exageradas.
La detección de fraude en la web se puede definir como los métodos utilizados para detectar actividades en línea de alto riesgo e ilegítimas, robos de identidad y ciberataques. Las herramientas de detección de fraude en la web generalmente se enfocan en identificar la toma de control de cuentas, la creación de cuentas, el abuso de programas de lealtad y el fraude de pagos. En el caso de la creación y toma de control de cuentas fraudulentas, estas herramientas ayudan a las organizaciones a identificar usuarios fraudulentos. De manera similar, la detección de fraude de pagos tiene como objetivo identificar pagos fraudulentos que pueden haberse realizado utilizando tarjetas de crédito robadas.
Las herramientas de detección de fraude analizan sesiones de usuario, ubicación, dispositivos utilizados, historial de transacciones y más para detectar fraudes en línea. Es importante notar que la detección de fraude no es una actividad intrusiva a menos que la actividad de un usuario en particular sea sospechosa.
La detección de fraude también se utiliza extensamente en sitios web de redes sociales para detectar actividad de bots. Los bots también se emplean para inflar el número de clics en anuncios y arruinar la efectividad de la publicidad de pago por clic (PPC). Para combatir dicha actividad fraudulenta de bots, las empresas pueden utilizar software de fraude de clics.
Tipos de sistemas de detección de fraude
En términos de sistemas de detección de fraude, se pueden clasificar ampliamente en dos categorías: sistemas de detección de fraude basados en reglas y sistemas de detección de fraude basados en aprendizaje automático.
- Sistemas de detección de fraude basados en reglas: Como su nombre indica, los sistemas basados en reglas detectan el fraude observando señales evidentes y superficiales. Son sencillos y detectan el fraude basándose en las reglas de detección establecidas por los analistas de fraude. Esto también significa que mantener sistemas de detección de fraude basados en reglas requiere mucho trabajo manual.
- Sistemas de detección de fraude basados en aprendizaje automático: Por otro lado, los sistemas basados en aprendizaje automático son capaces de detectar eventos improbables u ocultos que no serán detectados por los sistemas basados en reglas. Pueden encontrar patrones ocultos y correlaciones en los datos y a menudo ofrecen procesamiento en tiempo real. Estas soluciones requieren menos trabajo manual y son ideales para procesar grandes volúmenes de datos.
Técnicas de detección de fraude
Las estadísticas juegan un papel crítico en la detección de fraude. Es interesante notar que el aprendizaje automático, que es crucial para la detección de fraude, es básicamente una forma de estadísticas aplicadas. Las siguientes son las técnicas de análisis de datos estadísticos utilizadas para detectar fraude:
- Análisis de regresión: El análisis de regresión se utiliza para examinar la relación entre dos o más variables de fraude y estimar la relación entre variables dependientes e independientes. Es útil para predecir posibles fraudes analizando el comportamiento del usuario.
- Emparejamiento de datos: El emparejamiento de datos es el proceso de comparar dos conjuntos de datos diferentes y emparejarlos entre sí. Es útil para identificar transacciones y usuarios sospechosos.
- Cálculo de parámetros estadísticos: El cálculo de parámetros estadísticos se refiere a calcular numerosos parámetros estadísticos como promedio, cuantil, distribución de probabilidad y métricas de rendimiento en los datos recopilados para detectar fraude.
Mejores prácticas de detección de fraude
Los avances en el campo de la detección de fraude han hecho posible detectar rápidamente actividades fraudulentas y actuar antes de que se conviertan en eventos catastróficos. Las organizaciones pueden adoptar varias tecnologías, técnicas y prácticas para adelantarse a los actores maliciosos. Al mismo tiempo, es crucial encontrar vulnerabilidades, tanto en personas como en sistemas, y rectificarlas antes de que sean aprovechadas por los atacantes. Las siguientes son algunas de las mejores prácticas para detectar y prevenir el fraude:
- Monitorear continuamente: El monitoreo y auditoría continuos son cruciales para combatir el fraude. En el caso de la industria bancaria, esto significaría monitorear constantemente las transacciones y buscar anomalías. Hacer del monitoreo de fraude un proceso continuo puede mejorar significativamente el número de actividades fraudulentas detectadas y prevenidas.
- Invertir en capacitación en concienciación sobre seguridad: Un número de ataques cibernéticos e instancias de fraude pueden prevenirse con un proceso robusto de capacitación en concienciación sobre seguridad. Por ejemplo, los defraudadores pueden intentar robar información de los empleados, lo cual puede evitarse fácilmente con la capacitación adecuada. Al mismo tiempo, los empleados y usuarios finales deben ser conscientes de qué es exactamente una amenaza o intento de fraude. Para esto, las empresas deben invertir en software de capacitación en concienciación sobre seguridad y hacer de la capacitación un proceso continuo.
- Desarrollar perfiles de riesgo de fraude: Las organizaciones deben listar las áreas de negocio donde es más probable que ocurran fraudes. Después de identificar dichas áreas y riesgos asociados, deben reordenar la lista basándose en la probabilidad de que un área particular de la organización sea afectada por un riesgo. Reordenar la lista basándose en lo dañino que es un riesgo de fraude también tiene sentido. Este proceso se llama perfilado de riesgo de fraude, y es una buena idea incluir a todos los interesados y tomadores de decisiones en el proceso.
- Utilizar aprendizaje automático: Es más fácil detectar el fraude con automatización que solo con trabajo manual. El software de aprendizaje automático puede ayudar a automatizar varias tareas asociadas con la detección de fraude, incluyendo la priorización de riesgos, el manejo de alertas, la respuesta y la investigación. Por ejemplo, el software de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) permite a los profesionales de seguridad crear flujos de trabajo de respuesta y automatizar la gestión de incidentes. De manera similar, el software de gestión de vulnerabilidades basado en riesgos puede ayudar a priorizar vulnerabilidades utilizando aprendizaje automático.
- Invertir en verificación de identidad: El robo de identidad es una forma creciente de fraude, tanto en términos de clientes como de empleados. Las organizaciones deben invertir más en software de verificación de identidad y software de autenticación basada en riesgos (RBA) para identificar y cortar a los actores maliciosos.
- Fomentar o incentivar la denuncia de fraudes: Incluso los empleados que no trabajan para prevenir el fraude pueden encontrarse con actividades fraudulentas o sospechosas. Por ejemplo, un empleado podría recibir un correo electrónico de phishing, y reportarlo instantáneamente podría facilitar las cosas para el departamento de TI. Para promover tales medidas de precaución, las organizaciones deben alentar a los empleados o, si es factible, incentivar a los empleados a reportar actividades sospechosas.
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
