Detección y prevención de fraude

Al ir desapareciendo el dinero físico, el fraude digital aumentará

El fraude bancario es uno de los mayores retos que enfrentan las instituciones financieras en el mundo moderno. Con el avance de la tecnología y la digitalización de los servicios bancarios, los métodos de los defraudadores se han sofisticado, obligando a los bancos y entidades financieras a invertir constantemente en estrategias para proteger tanto sus activos como los de sus clientes. Comprender cómo funciona la detección y prevención del fraude bancario es clave para mantener la confianza en el sistema financiero y garantizar la integridad de las operaciones económicas.

¿Qué es el fraude bancario?

El fraude bancario se refiere a cualquier acto ilegal en el que una persona o grupo busca obtener un beneficio económico mediante engaño, manipulación o abuso de los sistemas bancarios. Este tipo de fraude puede tomar múltiples formas, desde la falsificación de documentos hasta el acceso no autorizado a cuentas, el robo de identidad o el uso de tarjetas de crédito de manera ilícita.

Algunas de las formas más comunes de fraude bancario incluyen:

  • Phishing: Suplantación de identidad para obtener datos confidenciales como contraseñas, números de tarjetas o información personal.
  • Fraude con tarjetas de crédito y débito: Uso no autorizado de tarjetas, clonación o robo de datos para realizar compras o retiros de dinero.
  • Robo de identidad: Cuando una persona se apropia de la identidad de otra para cometer delitos financieros.
  • Fraude en préstamos: Solicitud de créditos o préstamos usando información falsa o robada.
  • Manipulación de cheques: Alteración o falsificación de cheques para retirar fondos ilícitamente.
  • Fraudes electrónicos: Acceso ilegal a plataformas digitales para transferir fondos o manipular cuentas.

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Detección del fraude bancario

La detección de fraude bancario es el proceso mediante el cual las instituciones financieras identifican actividades sospechosas o anómalas que pueden indicar la presencia de un fraude. Este proceso es fundamental porque permite actuar rápidamente para minimizar pérdidas y evitar daños mayores.

Métodos tradicionales de detección

Históricamente, la detección de fraude se basaba en la revisión manual de transacciones o reportes de operaciones inusuales. El personal bancario comparaba patrones de comportamiento de las cuentas, revisaba transferencias atípicas o tomaba en cuenta alertas generadas por los propios clientes. Sin embargo, este método es limitado ante el volumen y la velocidad de las operaciones actuales.

Tecnologías modernas para la detección

Con la digitalización de la banca, se han desarrollado herramientas tecnológicas avanzadas para la detección del fraude:

  • Sistemas de monitoreo en tiempo real: Plataformas que analizan de forma instantánea todas las transacciones, identificando actividades sospechosas basadas en reglas predefinidas y aprendizaje automático.
  • Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático: Algoritmos capaces de aprender de patrones históricos y detectar anomalías que podrían indicar fraude.
  • Modelos de riesgo: Herramientas estadísticas que asignan puntajes de riesgo a cada transacción, permitiendo priorizar investigaciones.
  • Análisis de comportamiento: Seguimiento continuo de los hábitos de los clientes para identificar cambios bruscos o inconsistentes.
  • Big Data: Integración y análisis de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes para encontrar correlaciones que ayuden a identificar fraudes.

Prevención del fraude bancario

La prevención implica la adopción de medidas proactivas para reducir la probabilidad de que el fraude ocurra. Es un proceso continuo que involucra tanto a las instituciones financieras como a las personas usuarias.

Desafíos actuales y futuros

A pesar de los avances tecnológicos, el fraude bancario sigue evolucionando. El auge de las fintech, el uso creciente de criptomonedas y la globalización de las operaciones financieras abren nuevas puertas para las personas defraudadoras. Los desafíos incluyen:

  • La aparición de nuevas modalidades de fraude digital.
  • El crecimiento del ciberdelito organizado.
  • La dificultad para rastrear operaciones internacionales.
  • La necesidad de equilibrar seguridad y facilidad de uso en los servicios bancarios.

Solución de Autenticación y Detección de Fraude Móvil de Paygilant

La solución de detección de fraude móvil Paygilant y la autenticación sin obstáculos, es una combinación de un SDK liviano, que se integra fácilmente, y un potente motor analítico de riesgo. Mediante el uso de sets de inteligencia únicos, la solución de Paygilant puede identificar con exactitud las transacciones legítimas o de fraude en milisegundos.

Paygilant provee un SDK diseñado para transmitir los puntos de datos necesarios de manera segura a los servidores de Paygilant, donde se genera una puntuación de riesgo. El proceso completo ocurre en milisegundos, donde la seguridad y privacidad del usuario se mantienen intactos. Paygilant aplica controles de seguridad de extremo a extremo y se adhiere a las regulaciones de privacidad globalmente.

Los 6 pasos de Inteligencia de Paygilant para Autenticar Usuarios y Prevenir Fraude Móvil

Al integrar, correlacionar y analizar los seis sets de inteligencia propietarios, Paygilant puede determinar si una transacción basada en dispositivos móviles es legítima o fraudulenta.

Paygilant analiza varios atributos a través de capas de dinámicas, que incluyen el comportamiento, dispositivo, la transacción y actividad del usuario, o si es realmente un usuario humano o bot. Esto se utiliza para tejer una representación de identidad del usuario móvil, proporcionando una puntuación que indica el nivel de riesgo de la transacción. La metodología única de fraude móvil de Paygilant consiste en múltiples conjuntos de inteligencia que incluyen Información de la Aplicación, Bio-Marcadores, Mapa de actividad, Espacio de Usuario, ADN del Dispositivo y Vista de Transacciones.

ADN del Dispositivo

Varios atributos observados en el dispositivo contribuyen en formar un ID único para cada dispositivo. Se observa el modelo de dispositivo, pantalla, memoria, UUID, OS, IP, geolocalización, emulación, rooting/jailbreaking y más. Esta fórmula de Paygilant analiza los parámetros del dispositivo de manera única, generado la nueva generación en huella digital para cada dispositivo. Esta huella digital permite identificar usuarios legítimos y ataques de fraude en serie.

Espacio del Usuario

El análisis inteligente que preserva la privacidad del espacio del usuario en el dispositivo móvil proporciona información valiosa sobre actividades fraudulentas. El Espacio del Usuario produce valor inmediato en escenarios difíciles de analizar, tales como apertura de cuentas nuevas, donde no hay historial previo sobre la existencia del usuario o dispositivo. A su vez, disminuye casi completamente los obstáculos que se presentan en la autenticación, y por ende en la experiencia del usuario. Esto se logra ya que permite distinguir entre un usuario legítimo que regresa de un nuevo dispositivo y un intento de adquisición de cuenta.

Mapa de Actividad

Paygilant analiza cómo interactúa el usuario con la aplicación móvil, generando un perfil de recorrido de la aplicación, para determinar si las interacciones son consistentes con el usuario legítimo o si es un usuario fraudulento que utiliza credenciales, tarjeta o identidad robada.

Bio-Marcadores

Paygilant observa los marcadores de comportamiento fisiológico para autenticar usuarios legítimos e identificar pasivamente actividades fraudulentas. Los bio-marcadores comunes que Paygilant observa incluyen la velocidad táctil, el intervalo de tiempo entre toques, el tamaño del dedo, la velocidad de los dedos, el ritmo de desplazamiento y arrastre, la biometría de escritura y más. La combinación de todos los factores de estos bio-marcadores crea un perfil confiable para cada usuario, legítimo o fraudulento.

Información de la Aplicación

A medida que los datos están disponibles para Paygilant por la aplicación, se utilizan con el fin de validar la identidad del usuario. Esto se realiza mediante referencias cruzadas con fuentes de datos internas y externas.

Vista de Transacciones

Paygilant emplea mapas de comportamiento de transacciones. Los mapas de comportamiento representan transacciones financieras y hábitos de compra de un cliente específico. Estos mapas se crean utilizando los algoritmos de aprendizaje patentados de Paygilant. Un mapa de comportamiento muestra una imagen clara y de alta resolución de las diferentes zonas de riesgo, y es un factor clave para determinar el riesgo de una transacción específica.