Según más de 5000 encuestados en la Encuesta mundial sobre fraude y delito económico 2020 de PwC, el 47 % de las organizaciones internacionales comunicaron que habían sido víctimas de fraude. Dentro de este grupo, el 13% afirmó que había perdido más de 50 millones de dólares por culpa del fraude. Estas estadísticas dan que pensar, ya que indican que el fraude financiero es una amenaza que crece continuamente a nivel mundial.
El mayor desafío es que los estafadores son cada vez más sofisticados.
No dejan de modificar los métodos de ataque, por lo que los negocios ya no pueden confiar únicamente en los parámetros y patrones de ataque conocidos que se han identificado con ejemplos pasados. Las soluciones existentes necesitan evolucionar y usar sus datos para predecir e identificar los patrones de fraude antes de que sucedan. Por suerte, las instituciones financieras y otras organizaciones digitales están afrontando este reto con soluciones de gestión del fraude en constante evolución.
¿Qué es la gestión del fraude para empresas?
La gestión de fraude para empresas (EFM) es una investigación en tiempo real de las actividades de transacciones en cuentas, usuarios, productos, procesos y canales. Se utiliza para detectar y prevenir el fraude, de forma interna y externa, en una organización.
El software de EFM se utiliza como ayuda para la detección, el análisis y la gestión de fraude. Supervisa y analiza las actividades y el comportamiento de los usuarios, además de las actividades entre cuentas relacionadas. Se puede detectar un comportamiento inusual que podría indicar fraude, corrupción u otra actividad delictiva organizada.
¿Qué hace un sistema de gestión del fraude para empresas?
Una solución de EFM eficaz aborda todos los aspectos de la gestión del fraude, incluida la recopilación de datos de todas las fuentes posibles, el análisis de datos y la investigación. También debe ser capaz de utilizar los datos de la empresa para desarrollar patrones y mejorar sus capacidades de detección del fraude.
Los sistemas de EFM utilizan a menudo un enfoque integral y por capas a la hora de abordar el fraude complejo y sofisticado, como el fraude multicanal en el que los estafadores explotan el teléfono, la página web y otros canales. El enfoque por capas aplica varios niveles de protección con funciones de detección de fraude y múltiples enfoques analíticos para evaluar la actividad de los usuarios en tiempo real.
Es común un enfoque de cinco capas, que a menudo incluye lo siguiente:
- Una capa centrada en parámetros. Esta capa se utiliza para garantizar el punto de acceso. Utiliza una autenticación de dos o tres factores e incluye los sistemas de identificación de dispositivos, geolocalización y autenticación.
- Una capa centrada en la navegación. Esta capa supervisa, analiza y compara el comportamiento de los usuarios y las cuentas con los patrones esperados.
- Una capa centrada en el canal. Esta capa supervisa toda la actividad de usuarios o cuentas en un canal concreto. Compara el comportamiento con modelos y reglas basados en el canal.
- Una capa centrada en el multicanal. Esta capa examina el comportamiento a través de múltiples canales. Busca en los productos y canales un comportamiento sospechoso de los usuarios y vincula las actividades para cada entidad.
- Una capa de análisis de vinculación de entidades. Esta capa analiza las actividades y las relaciones entre las entidades relacionadas.
Estas tecnologías avanzadas ayudan en la eficacia de las soluciones de EFM, pero también se necesita un personal cualificado para gestionar y solucionar los problemas de los sistemas. El personal técnico experto es necesario para configurar las reglas y las alertas del sistema y para crear modelos fiables. Una gestión de fraude integral combina todos estos atributos clave: equilibrio, comodidad, uso, eficiencia y seguridad.
Cuatro tendencias emergentes en la gestión del fraude para empresas
Las soluciones de EFM habían evolucionado a partir de sistemas de detección básicos basados en reglas. En cambio, ahora son capaces de emplear una evaluación de riesgo predictiva mediante big data, análisis avanzado y aprendizaje automático para detectar y gestionar mejor el creciente problema del fraude. Las nuevas soluciones están determinadas por las cuatro tendencias emergentes, proporcionando a las instituciones y empresas financieras más protección que nunca:
1. Uso de análisis avanzado
2. Supervisión en tiempo real
3. Enfoque basado en análisis del comportamiento
4. Autenticación de próxima generación
Uso de análisis avanzado
Antes de que existieran estas tecnologías, era inviable y consumía mucho tiempo analizar todos los datos relevantes de una organización para detectar el fraude. Pero hoy en día, las herramientas de análisis de alto rendimiento permiten a las empresas analizar rápidamente cantidades masivas de información para destapar patrones sospechosos que puedan derivar en fraude.
Las nuevas soluciones combinan enfoques analíticos avanzados para identificar patrones sutiles y no intuitivos en el comportamiento y así detectar el fraude e incluso predecir los riesgos futuros. Entre los ejemplos de técnicas se incluye el análisis de patrones, que compara la actividad de un usuario con el comportamiento pasado y con el de su grupo de referencia para identificar acciones atípicas, y el desarrollo de modelos, donde se utilizan análisis estadísticos para proporcionar conocimientos cuantitativos en actividades sospechosas.
Supervisión en tiempo real
Con los cientos de miles de transacciones que tienen lugar cada minuto, las instituciones de servicios financieros ya no están satisfechas con el hecho de utilizar solo datos de transacciones pasadas para luchar contra el fraude. También están recopilando y analizando datos de proveedores externos y sitios de redes sociales para mejorar sus capacidades de detección de fraude. Gracias a los rápidos sistemas de recogida y procesamiento de datos que están actualmente disponibles, todos estos datos se pueden recopilar, asimilar y procesar en tiempo real, haciendo que la detección y gestión del fraude sea más rápida que nunca.
Enfoque basado en análisis del comportamiento
Los sistemas de detección de fraude basados en reglas tienen varias carencias que provocan que se cuelen actividades fraudulentas por los resquicios y pasen inadvertidas. Los estafadores son cada vez más sofisticados, por lo que es fundamental que los sistemas de gestión de fraude mejoren a un ritmo más rápido.
Los sistemas de EFM están utilizando análisis adaptables que pueden utilizar aprendizaje automático para detectar riesgos desconocidos y nuevas técnicas de fraude antes de que ocurran. El enfoque de análisis del comportamiento ayuda en esta tarea con la recopilación de datos sobre el comportamiento desde todas las fuentes y canales y la comparación con cada nueva actividad.
El objetivo final es utilizar todos los datos disponibles para identificar un comportamiento fraudulento antes de que se produzca realmente el fraude y detenerlo antes de que la cuenta de un cliente se vea comprometida. Esto implica el uso de todos los datos para generar perfiles históricos complejos para cada entidad o usuario para después elaborar un conjunto de datos masivo de estos perfiles. Cuantos más perfiles haya disponibles, mejores serán las predicciones.
Autenticación de próxima generación
Los ciberdelitos a menudo se cometen como resultado de los traspiés más insignificantes, como un cliente que utiliza una contraseña débil. Las instituciones financieras están luchando para mejorar la seguridad de las transacciones a través de técnicas de autenticación más fuertes, como la autenticación de dos factores o biométrica, posibles gracias a la tecnología móvil. La parte más peliaguda es encontrar el equilibrio adecuado entre mejorar la seguridad y el proceso de autenticación y seguir pudiendo proporcionar una experiencia fluida al cliente.
Tendencias futuras
Estas cuatro tendencias perfilan las capacidades que definirán el futuro de las soluciones de gestión de fraude para empresas y el declive de los ataques fraudulentos. Si se adaptan a estas tendencias y utilizan las tecnologías avanzadas, las instituciones financieras pueden combatir el problema cada vez mayor del fraude y proteger los datos de sus clientes. Los estafadores seguirán encontrando nuevas formas de cometer delitos financieros. Pero, equipadas con tecnología predictiva y soluciones de seguridad de próxima generación, las instituciones financieras pueden anticiparse a ellos.