Por Ignacia Córdova
Con la creciente popularidad de las transacciones en línea, es predecible que exista un aumento de la actividad fraudulenta. Debido a esto, es muy importante que se comiencen a usar tecnologías avanzadas para identificar y prevenir casos de fraude más rápidamente.
Una de estas tecnologías avanzadas es el Machine Learning (¿No sabes lo qué es el Machine Learning?). Este se ha convertido en una herramienta muy valiosa para la detección de este tipo de engaños. Puede analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones que indiquen evidencias de este tipo de actividad fraudulenta. Al utilizar modelos de aprendizaje automático, estos sistemas pueden mejorar la precisión y la eficiencia en la detección de posibles estafas.
¿Qué es la detección de fraude?
La detección de fraude es el sistema que identifica y bloquea actividades que pueden resultar sospechosas, con el fin de evitar que ocurran estafas. Muchas industrias necesitan detectar fraude. Algunas de ellas son los servicios bancarios, financieros, de seguros, agencias gubernamentales y la atención médica.
Antes de los inicios del uso de tecnologías más avanzadas, la detección de fraude se realizaba por medio de métodos más tradicionales, como analizar grandes cantidades de datos con un conjunto de reglas, para luego, investigar los posibles casos de fraude. Por ende, los métodos más tradicionales conllevan mucho más trabajo y más tiempo que las tecnologías avanzadas que están disponibles en el mercado.
¿Cómo el Machine Learning es capaz de detectar fraude?
Una de las técnicas más utilizadas en Machine Learning es la detección de anomalías. Se usa con el fin de identificar patrones inusuales o atípicos en datos que difieren significativamente del comportamiento normal o esperado, algo muy útil cuando nos encontramos en la misión de detectar fraudes.
El objetivo principal de la detección de anomalías es identificar puntos de datos que se desvían significativamente del patrón general de los datos. Estas anomalías pueden ser eventos raros, errores en la recopilación de datos, fraudes, fallos en sistemas, o simplemente datos inusuales que requieren una atención especial.
La mayoría de los modelos de Machine Learning funcionan en tres simples pasos:
- Entrada de datos: Como sabemos, un modelo de este estilo necesita una gran cantidad de datos o Big Data para poder funcionar. En la detección de fraude estas fuentes de datos podrían ser las transacciones bancarias. Por ejemplo, quién envía dinero, quién lo recibe, desde qué entidades, entre otros.
- Extracción e identificación de características: Un banco puede extraer información útil a partir de los datos mencionados anteriormente. Como por ejemplo, saber si es que el valor de la transacción es más alto o más bajo que el valor de las transacciones comúnmente realizadas por el cliente. Con este tipo de información el banco es capaz de predecir si es una actividad sospechosa o no.
- Pesos en el modelo: El peso de cada característica en el modelo se determina dependiendo de su capacidad para indicar si una transacción es sospechosa o auténtica. Estas características determinarán la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta.
La clasificación es un proceso iterativo. A medida que el modelo analiza más datos, su precisión en la predicción mejora. Así, el modelo se entrena a sí mismo y finalmente alcanza un rendimiento adecuado para su implementación. La optimización se logra mediante la continuación de los procesos descritos anteriormente y la incorporación de nuevos datos y conocimientos extraídos de ellos.
¿Cuáles son los beneficios y las limitaciones de utilizar Machine Learning en la detección de fraudes?
Aplicaciones del Machine Learning en la detección de fraudes
El Machine Learning se utiliza en una amplia variedad de industrias y aplicaciones para la detección de fraudes. Por ejemplo, en la detección de fraudes bancarios, los bancos utilizan estas herramientas para detectar patrones sospechosos en las transacciones y prevenir el robo de identidad o transferencias no autorizadas. En cuanto a las tarjetas de crédito, las compañías utilizan Machine Learning con el fin de evitar el uso no autorizado de tarjetas o la falsificación de ellas. Por el lado de los seguros, las empresas pueden detectar patrones sospechosos en solicitudes de seguros y prever la presentación de reclamaciones falsas.
En el futuro, la tecnología de Machine Learning jugará un papel fundamental en la detección de fraudes. Entre las tendencias y desarrollos futuros a destacar se encuentran: la mejora en la precisión y eficacia, la integración con otras tecnologías como AI y aprendizaje profundo, el uso en nuevas industrias y aplicaciones, y la regulación y privacidad. Esta tecnología seguirá evolucionando y mejorando su precisión gracias a mejoras en los algoritmos y una mayor cantidad de datos disponibles. Su uso se extenderá a nuevas industrias y aplicaciones, como la detección de fraude en la votación, la publicidad en línea y la suplantación de identidad en juegos en línea.
Machine Learning en tu empresa
Las soluciones de inteligencia artificial y Machine Learning son cada vez más precisas y rápidas. Esto ayuda a disminuir el riesgo de bloquear a clientes legítimos, haciendo que la detección de fraude en tiempo real sea altamente precisa. Esto, a su vez, retiene a los clientes y garantiza mejores experiencias de usuario, además de reducir el fraude bancario y las pérdidas en la operación. Es por esto, que el Machine Learning se ha convertido en una herramienta valiosa en la detección de fraudes, ofreciendo la capacidad de detectar patrones sospechosos en grandes cantidades de datos de manera automatizada.
A pesar de sus desafíos y limitaciones, su uso está ampliamente extendido en una gran variedad de industrias y aplicaciones. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el Machine Learning es solo una parte de una estrategia más amplia para la detección y prevención del fraude. Es necesario combinarlo con otras técnicas, como la revisión manual de transacciones y la colaboración con los expertos en seguridad de la información, para lograr una protección efectiva contra el fraude. En el futuro, es probable que esta tecnología continúe mejorando y desempeñe un papel fundamental en la detección de este tipo de delitos. ¿Crees que el Machine Learning puede ser beneficioso en detectar actividades fraudulentas en tu empresa? Conversemos.
