El fraude es un problema cada vez mayor, cuyas consecuencias tienen un gran alcance para el sector bancario en cuanto a pérdidas financieras y de credibilidad. Según la encuesta mundial sobre fraude y delito económico 2020 de PwC, las personas encuestadas comunicaron pérdidas que ascendían a la friolera de 42 mil millones de dólares en los últimos 24 meses. Y lo peor es que, de todas las instituciones financieras encuestadas, solo el 56 % admitió que había investigado su peor incidente de fraude. Para colmo, apenas un tercio de ellas comunicaron esa conducta fraudulenta a la junta directiva.
Existe una evidente necesidad en la banca de contar con sistemas de gestión y modelos de detección del fraude mejores y más robustos, ya que la mayoría de las transacciones actualmente son digitales. La aparición de banca 100% digital, banca online y sistemas de pago digitales en los últimos años ha provocado un aumento exponencial del número de transacciones. Los estafadores también se han vuelto más inteligentes y expertos, y han adoptado un comportamiento fraudulento innovador para evitar levantar sospechas sobre su actividad en Internet.
Estas inquietantes tendencias en materia de fraude financiero generan preocupación y requieren mejores estrategias de prevención del fraude en la banca y en otros sectores. El sistema tradicional de detección del fraude en la banca podría no ser suficiente para combatir las conductas fraudulentas más sofisticadas. ¿Una solución? El aprendizaje automático y otros algoritmos predictivos podrían ser enormemente beneficiosos.
Técnicas tradicionales de detección de fraude en banca
La mayoría de los bancos utilizan sistemas basados en normas con una evaluación manual para detectar el fraude. Hasta hace poco, estos sistemas hacían un trabajo decente. Pero debido la cada vez mayor sofisticación de los estafadores, los resultados que proporcionan los sistemas tradicionales se están volviendo inconsistentes.
Los patrones de fraude están cambiando y evolucionando más rápido de lo que los sistemas basados en reglas pueden gestionar. Esto provoca varios problemas: Falsos positivos (bloqueando a clientes legítimos) y fraudes sin detectar debido al tremendo volumen de datos que se procesan. Por suerte, estos retos y limitaciones se pueden superar con el uso del aprendizaje automático en los sistemas de gestión de fraude.
¿Cómo se aplica el aprendizaje automático a la detección de fraude en la banca?
El aprendizaje automático es la ciencia que interviene en el diseño de algoritmos que consiguen de forma automática mejoras basadas en experiencias previas. Analiza inmensos grupos de datos mediante algoritmos complejos para identificar patrones. Este tipo de aprendizaje profundo puede ayudar a las máquinas a predecir situaciones y responder, incluso si no se han programado explícitamente para ello.
Existen varios ejemplos de uso, como análisis predictivos, recomendaciones de productos y estudios de mercado, entre otros. Pero una de las aplicaciones más fundamentales del aprendizaje automático es la detección del fraude. Descubre cómo los servicios financieros utilizan la verificación de identidad digital.
La idea detrás del uso del aprendizaje automático es que las transacciones fraudulentas muestran ciertos patrones que las diferencian de las lícitas. Los algoritmos del aprendizaje automático reconocen estos patrones y pueden diferenciar entre los estafadores y los clientes legítimos. Estos algoritmos pueden detectar actividades fraudulentas de una forma mucho más rápida y con mayor precisión que los sistemas tradicionales basados en reglas porque pueden hacer uso de grandes conjuntos de datos.
Mientras que los humanos y los sistemas programados basados en reglas pueden ignorar o pasar por alto información de manera inconsciente, los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse para analizar incluso la información menos aparentemente relacionada con el objetivo de encontrar un patrón.
Cómo ayuda el aprendizaje automático a la detección de fraude
Los programas de gestión del riesgo y prevención del fraude que utilizan el aprendizaje automático empiezan recopilando y clasificando todos los datos posibles registrados anteriormente. Esto incluye información sobre transacciones legítimas y fraudulentas que están etiquetadas como buenas (transacciones o clientes legítimos) o malas (transacciones o clientes fraudulentos).
A continuación, estos datos se utilizan para «enseñar» al programa de aprendizaje automático a predecir si un cliente o transacción determinados son fraudulentos o no. Para que este sistema de detección del fraude sea eficaz, es bueno tener tantos datos como sea posible con patrones de fraude para aportar al algoritmo muchos ejemplos de los que aprender. Una vez se ha entrenado al algoritmo de aprendizaje automático, el programa se vuelve específico para el negocio y se puede considerar listo para usarse en un sistema de gestión de fraude de un banco.
El algoritmo necesita actualizaciones periódicas, por supuesto, ya que no es infalible. Pero sin duda ofrece diversos beneficios como solución para detectar el fraude.
Beneficios del aprendizaje automático en la detección de fraude
Incluso las herramientas y los sistemas de análisis modernos dependen en gran medida de los seres humanos para analizar datos y detectar transacciones sospechosas y actividad fraudulenta. Esta dependencia es propensa a ciertos problemas, como una velocidad lenta y el error humano. El uso del aprendizaje automático puede resolver algunos de estos problemas. Entre los beneficios del aprendizaje automático para los bancos se incluyen:
- Velocidad: los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar ingentes cantidades de datos en un breve periodo de tiempo. Tienen la capacidad para recopilar y analizar continuamente nuevos datos en tiempo real. La velocidad es cada vez más importante, a medida que aumenta tanto la rapidez como el volumen de comercio electrónico.
- Eficiencia: los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar tareas repetitivas y detectar cambios sutiles en patrones a través de grandes cantidades de datos. Esto es fundamental para detectar el fraude en un periodo de tiempo mucho menor del que necesitarían las personas. Los algoritmos pueden analizar cientos de miles de pagos por segundo, que es mucho más trabajo del que podrían hacer varios analistas en el mismo tiempo. Esto reduce los costes y el tiempo que lleva el análisis de transacciones, lo que hace que el proceso sea más eficiente.
- Escalabilidad: conforme aumenta el número de transacciones en los bancos, también aumenta la presión en un sistema basado en reglas y en el análisis humano. Esto implica un incremento de coste y tiempo y una reducción de la precisión. Con un algoritmo de aprendizaje automático, es justo lo contrario. Cuantos más datos, mejor. El programa mejora a medida que se introducen más datos, lo que le permite detectar el fraude de forma más rápida y con mayor precisión.
- Precisión: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar para analizar y detectar patrones a través de datos a priori insignificantes. Pueden identificar patrones sutiles o no intuitivos que para los humanos sería difícil, o incluso imposible, detectar. De esta forma se aumenta la precisión de la detección de fraude, lo que significa que habrá menos falsos positivos y fraudes que no se detecten.
El aprendizaje automático es el futuro de la detección de fraude en la banca
Puesto que las estafas a la banca suponen cada año más pérdidas por fraude para los clientes y los bancos, ahora es más importante que nunca prestar atención a la gestión del riesgo de fraude y la detección de anomalías. Los sistemas tradicionales de detección de fraude basados en reglas ya no son suficientes. El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es más rápido, más eficiente y más preciso que los sistemas basados en reglas, y ahorran trabajo humano. Los programas de aprendizaje automático son el futuro para aquellos que desean seguir siendo competitivos y, sobre todo, estar libres de fraudes.