La Encuesta mundial sobre fraude bancario de 2019 reveló que más de la mitad de las instituciones encuestadas experimentaron un aumento en los casos de fraude, tanto en frecuencia como en impacto financiero general a escala mundial. Además, el informe sobre las tendencias del fraude en la banca digital de APAC de 2023 arrojó luz sobre la alarmante escalada del fraude bancario, ya que las estafas representan el 54% de los casos denunciados. Cabe destacar que entre 2022 y 2023 se produjo un asombroso aumento del 200% en las estafas de voz.
En un contexto más amplio de desafíos globales, que van desde las secuelas de la pandemia hasta los conflictos geopolíticos, los estafadores han adaptado sus tácticas. Aprovechando los elevados niveles de estrés y ansiedad, emplean la coerción centrada en las personas y manipulan las herramientas de acceso remoto, burlando con eficacia incluso las soluciones de ciberseguridad más sofisticadas.
En este artículo, examinemos el panorama matizado del fraude bancario para ayudar a las instituciones financieras a fortalecer sus defensas. Luego analizaremos cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel fundamental en la detección y prevención del fraude bancario.
Tipos de fraudes bancarios
En el intrincado panorama bancario, la amenaza del fraude ocupa un lugar preponderante y plantea diversos desafíos que las instituciones financieras deben afrontar. Desde engañosas maniobras cibernéticas hasta astutas tácticas de ingeniería social, varios esquemas fraudulentos amenazan al sector financiero. Esta sección profundiza en los distintos tipos de fraude bancario, desentraña las complejidades de cada uno y arroja luz sobre las implicaciones que conllevan tanto para los bancos como para su clientela.
Fraude con tarjetas
El fraude con tarjetas de crédito es uno de los tipos más comunes de fraude bancario. Los estafadores obtienen acceso no autorizado a tarjetas de pago, como tarjetas de crédito, de débito, de regalo o prepagas, para obtener beneficios económicos. En ocasiones, el fraude cometido incluye el robo de identidad y la clonación de tarjetas.
Las pérdidas mundiales causadas por el fraude con tarjetas ascendieron a 34 000 millones de dólares en 2023 y se espera que alcancen los 43 000 millones de dólares en 2026 (fuente: https://www.clearlypayments.com/blog/credit-card-fraud-in-2023/).
Compruebe el fraude
El fraude con cheques surge cuando personas engañosas emplean cheques en papel o digitales para adquirir fondos de manera ilícita.
Los delincuentes pueden participar en diversas actividades fraudulentas, como emitir cheques engañosos en sus propias cuentas o en cuentas cerradas, falsificar firmas o fabricar cheques totalmente ficticios.
Según el Informe de control y fraude de pagos de AFP® de 2022, los fraudes de pago más afectados fueron los cheques, con un 66%, y las transferencias bancarias, con un 37% en 2021.
Fraude amistoso
Conocido comúnmente como fraude por devolución de cargo, el fraude amistoso se produce cuando un pago auténtico ejecutado mediante una tarjeta de crédito, tarjeta de débito u otro método de pago es objeto de controversia.
A diferencia de los escenarios de fraude convencionales en los que participan terceros no identificados, el fraude amistoso constituye una forma de uso indebido de tarjetas de crédito/débito por parte de una parte.
En esta situación, el cliente inicia la transacción y, posteriormente, afirma que el cargo fue fraudulento o no autorizado.
Fraude de cuentas nuevas
El fraude de cuentas nuevas, también conocido como fraude de creación de cuentas o fraude de cuentas falsas, se produce cuando un estafador abre una cuenta con la intención de cometer un fraude, a menudo utilizando identidades robadas o sintéticas.
Pueden adquirir identidades a través de infracciones o suplantación de identidad, incluso utilizando información de niños, personas fallecidas o personas sin hogar. En ocasiones, el defraudador puede utilizar su identidad para realizar actividades fraudulentas, lo que constituye un fraude originario.
Otro método consiste en crear identidades sintéticas mediante la combinación de detalles reales y robados. Una vez que se crea la nueva cuenta, los estafadores formulan cargos o emiten cheques a nombre de la víctima.
Adquisición de cuentas (ATO)
Una ATO ocurre cuando los estafadores obtienen acceso no autorizado a las cuentas, a menudo mediante el robo de credenciales. Las técnicas que se utilizan normalmente son
- Ataques de suplantación: En intentos engañosos, los estafadores envían un correo electrónico o mensaje de texto falso que dirige a los clientes a una página de inicio de sesión bancaria falsa para obtener información confidencial y credenciales.
- Relleno de credenciales: También conocidos como ataques de «fuerza bruta», los estafadores utilizan bots sofisticados para probar automáticamente credenciales aleatorias, robadas o compradas en la web oscura hasta que obtienen acceso a una cuenta.
- Ingeniería social: Manipulación engañosa, los estafadores o los impostores contratados utilizan tácticas de manipulación fisiológica o de miedo para hacer que las personas divulguen información confidencial.
- Problemas de ciberseguridad: Los estafadores pueden aprovechar las vulnerabilidades de la infraestructura de seguridad de un banco con ataques de malware, ransomware y filtraciones de datos.
- Fraude en centros de llamadas: Método utilizado por las bandas de estafadores para extraer información confidencial de centros de llamadas o personas mediante suplantación de identidad e ingeniería social. Este tipo de fraude, que opera principalmente desde países del sudeste asiático como Indonesia, Tailandia, Malasia, Camboya y Myanmar, ha ido en aumento. Con un margen de beneficio mayor que el del tráfico sexual, las redes delictivas han pasado a centrarse en centros de llamadas fraudulentos.
Lavado de dinero
Esto implica legitimar los fondos obtenidos ilegalmente a través de bancos extranjeros o empresas legítimas.
Estos fondos, conocidos como «dinero sucio», provienen de actividades ilegales como el tráfico de drogas, la trata de personas, la corrupción, la malversación de fondos o el juego ilegal, a menudo orquestados por bandas o redes de fraude organizadas.
El proceso de lavado consta de tres etapas:
- Colocación: Se introducen pequeñas cantidades de dinero en el sistema financiero en incrementos por debajo del umbral de presentación de informes contra el lavado de dinero (AML), una táctica conocida como «pitufar».
- Estratificación: Los fondos se someten a diversas transacciones, como compras o inversiones, que a menudo se canalizan a través de sociedades de cartera o diferentes entidades para ocultar su origen y crear un nivel de separación.
- Integración/Extracción: Los fondos se integran en la economía mediante la inversión en bienes raíces, empresas comerciales, la compra de bienes o servicios, la contratación de empleados ficticios y otros medios.
Fraude de pagos P2P
En los últimos años, el auge de las aplicaciones de pago en efectivo como Paypal, Venmo, Google Pay, Apple Pay, Zelle, Alipay y otras en el panorama de los pagos entre pares (P2P) ha creado un terreno ideal para los estafadores. Aprovechan los datos y la información, a menudo limitados, de los que disponen estas plataformas de pago digital para prevenir el fraude.
Los estafadores venden productos que no existen o utilizan tarjetas de crédito robadas para crear nuevas cuentas P2P para transacciones no autorizadas.
Forbes informa de la asombrosa cifra de 1.700 millones de dólares en pérdidas por fraude P2P en 2022, un 90% más que en 2021.
Fraude de aplicaciones
Los delincuentes se dedican al fraude de solicitudes al utilizar identificaciones robadas o sintéticas para solicitar préstamos o líneas de crédito.
Las instancias incluyen
- Esquema gradual de tarjetas de crédito: Un delincuente solicita una tarjeta de crédito, acumulando crédito de forma gradual durante meses o años antes de agotar el límite de la tarjeta sin intención de reembolsar.
- Acumulación de préstamos: Los estafadores presentan varias solicitudes de crédito o préstamo simultáneamente en varias instituciones financieras mediante bots automatizados y máquinas virtuales, y desaparecen con el dinero antes de ser detectados.
- Identidades sintéticas: Los estafadores combinan información real y falsa para crear identidades sintéticas para el fraude de aplicaciones de terceros, mientras que el fraude de primera parte implica usar una identidad verdadera con detalles falsos, como una residencia falsa o ingresos exagerados.
Fraude crediticio
El fraude crediticio, un subconjunto del fraude en las solicitudes, experimentó un aumento preocupante, ya que casi el 1% de las solicitudes hipotecarias contenían fraude en el segundo trimestre de 2022 (1 de cada 131 solicitudes), según informó CoreLogic.
Este formulario abarca el fraude hipotecario, las estafas de préstamos y el fraude de día de pago, todos ellos relacionados con delincuentes que utilizan información personal para obtener préstamos.
El aumento del fraude crediticio se atribuye en parte a la popularidad de los prestamistas en línea, que a menudo se saltan las verificaciones exhaustivas de antecedentes y se basan en información fácil de obtener, como el nombre, la dirección, el número de seguro social y los ingresos, lo que los hace susceptibles de robos o adquisiciones fraudulentas.
Estrategias para combatir el fraude bancario
Revelando el poder del aprendizaje automático y la inteligencia artificial
En la incesante batalla contra el fraude bancario, la integración de tecnologías de vanguardia se convierte en algo fundamental.
Entre los defensores más destacados se encuentran los sistemas de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), que utilizan mecanismos avanzados que remodelan el panorama de la prevención del fraude.
Decodificando la fortificación
En el centro de la prevención del fraude basada en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se encuentra un mecanismo sofisticado diseñado para fortalecer los sistemas bancarios contra las amenazas en constante evolución.
El proceso comienza de forma meticulosa ingestión y preprocesamiento de datos, donde diversos conjuntos de datos, incluidos los perfiles de usuario, los datos transaccionales, las métricas del comportamiento de los usuarios y la información de los dispositivos, atraviesan un viaje de transformación.
La normalización se convierte en un elemento clave, ya que garantiza que las características con escalas y varianzas variables se armonicen, lo que evita que una sola característica domine.
- Gestión de los valores faltantes introduce la resiliencia mediante el uso de técnicas como la imputación, la eliminación o el modelado predictivo para garantizar la solidez, lo que es especialmente crucial en el ámbito de los datos financieros.
- Ingeniería de funciones eleva el proceso, convirtiendo los datos sin procesar en indicadores significativos de comportamiento fraudulento.
Este intrincado paso exige un conocimiento sustancial del dominio, lo que garantiza la creación de funciones pertinentes adaptadas a los complicados desafíos de la detección del fraude.
En la banca tradicional, el alcance se extiende más allá de los canales en línea para incluir transacciones fuera de línea en cajeros automáticos y mostradores, lo que requiere un proceso de integración perfecto para una vigilancia holística.
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático
El arsenal de modelos de aprendizaje automático empleado incluye árboles de decisión para la toma de decisiones secuencial, redes neuronales para identificar patrones complejos y no lineales y métodos de conjunto, como el empaquetado y el refuerzo, para aumentar la precisión y la resiliencia contra el sobreajuste.
- Árboles de decisión: Decida secuencialmente el riesgo de fraude en función de los atributos de los datos.
- Redes neuronales: Identifique patrones intrincados en grandes conjuntos de datos, especialmente eficaces contra esquemas de fraude sofisticados.
- Método Ensemble: Combine varios algoritmos para obtener una precisión superior, utilizando el empaquetado y el aumento para obtener predicciones sólidas.
Estos modelos se implementan estratégicamente, utilizando el aprendizaje supervisado para detectar patrones de fraude conocidos y el aprendizaje no supervisado para identificar anomalías en los datos, lo que es crucial para descubrir tipos de fraude nuevos y en evolución.
Al combinar ambos tipos de aprendizaje automático, la solución contra el fraude se convierte en una herramienta potente, eficiente y precisa para detectar y prevenir un amplio espectro de escenarios de fraude, ya sean amenazas potenciales actuales o futuras.
Ventajas: Empoderar a los bancos con precisión
Monitoreo en tiempo real: navegar por el panorama dinámico
El monitoreo en tiempo real se presenta como un punto de inflexión, ya que ofrece una evaluación dinámica de las transacciones utilizando modelos de aprendizaje automático entrenados.
Parámetros como el importe de la transacción, la ubicación, el comportamiento del usuario y la información del dispositivo contribuyen a la puntuación de riesgo, lo que permite la identificación instantánea de posibles fraudes.
Además de gestionar sin problemas importantes volúmenes de datos en tiempo real, los modelos de aprendizaje automático pueden adaptar y asimilar nuevos datos de forma dinámica, lo que permite al motor de decisiones evolucionar continuamente y mejorar sus capacidades para detectar el fraude a lo largo del tiempo.
Este enfoque dinámico garantiza la adaptabilidad a las tendencias emergentes de fraude, un aspecto crucial para mitigar las pérdidas financieras.
Gestión integral del fraude y los riesgos: potencia la eficiencia operativa
El enfoque holístico de la gestión del fraude se integra a la perfección con la gestión integral de riesgos.
En cada etapa del proceso de crédito o préstamo, se pueden establecer indicadores, reglas, modelos, estrategias y flujos de trabajo, desde la evaluación inicial hasta la suscripción, el monitoreo continuo y el cobro.
Al superar el desafío de las soluciones independientes, la visión integral garantiza la eficiencia operativa y la rentabilidad.
Más allá de las soluciones independientes, cada banco opera bajo su política crediticia distintiva. La ventaja de la personalización permite a los bancos ajustar el proceso de evaluación de riesgos, alineándolo con precisión con los requisitos, normas, políticas y niveles de tolerancia al riesgo específicos, según sea necesario.
La integración de los canales fuera de línea, incluidos los cajeros automáticos y los mostradores, contribuye a una defensa sólida contra las actividades fraudulentas.
Conclusión
Una postura proactiva ante el aumento de las amenazas
A medida que el espectro del fraude bancario se cierne sobre todo en el dinámico entorno actual, la adopción de estrategias impulsadas por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial surge como una postura proactiva.
La puntuación de riesgos en tiempo real, la toma de decisiones automatizada y la supervisión y actualización vigilantes de los modelos subrayan el compromiso de anticiparse a las amenazas en evolución y, al mismo tiempo, mantener la excelencia operativa.
Aspectos más destacados
- Equilibrio entre precisión y velocidad: Procesar grandes volúmenes de transacciones en milisegundos sin comprometer la precisión.
- Supervisión y actualización de modelos: Supervisión continua, utilizando métricas AUC-ROC y comprobaciones periódicas para detectar la desviación de los datos y los modelos. El reentrenamiento y las actualizaciones programados garantizan la adaptabilidad a las amenazas emergentes.
- Experto en complejidad y dominio: Crear un sistema integral de gestión del riesgo crediticio con una estrategia de fraude es complejo y requiere un enorme equipo de expertos en la materia, con años de I+D y modelos de formación para lograr precisión y rapidez.
En la incesante búsqueda de la seguridad, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se convierten en el faro que guía a las instituciones financieras a través del intrincado panorama de la prevención del fraude bancario.
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