Antecedentes
El panorama financiero indonesio ha sido particularmente susceptible a esquemas de fraude sofisticados, y el sector de préstamos en efectivo se enfrenta a incidentes desenfrenados de manipulación de dispositivos, fraude de identidad sintética y actividades fraudulentas multiplataforma.
En este contexto, la OJK (Otoritas Jasa Keuangan) ha establecido estándares regulatorios de manera proactiva, en particular con reglamentos como el Reglamento OJK (POJK) núm. 8 de 2023, que hace hincapié en los estrictos protocolos KYC (Conozca a su cliente) y en la mejora de la supervisión para evitar actividades fraudulentas. Esta regulación se aplica a todo el sector de servicios financieros y garantiza que todas las instituciones, especialmente las de las industrias de préstamos en línea y tecnología financiera de rápido crecimiento, cumplan con estándares estrictos para proteger sus operaciones comerciales. Leer más sobre las últimas regulaciones de tecnología financiera en Indonesia.
Sin embargo, en 2023, una conocida plataforma de préstamos en efectivo en Indonesia se enfrentó a una gran crisis. Experimentó importantes pérdidas financieras debido a complejas actividades de fraude, lo que puso de manifiesto las debilidades de sus sistemas actuales de detección de fraudes.
Los desafíos
La plataforma se enfrentó a varios problemas que comprometieron su integridad operativa y erosionaron la confianza de los clientes:
Manipulación de dispositivos y suplantación de identidad
- Manipulación del dispositivo: Los atacantes modificaron los dispositivos para registrarse como nuevos usuarios en repetidas ocasiones, lo que socavó la autenticación basada en dispositivos y permitió la creación de numerosas cuentas fraudulentas a partir de un único dispositivo manipulado.
- Identidades sintéticas: Los ataques de suplantación de identidad que utilizaban identidades generadas por IA y dispositivos obsoletos eludieron los procesos de verificación tradicionales y difuminaron las líneas entre los usuarios legítimos y los fraudulentos.
Falsificación y tergiversación de documentos
- Documentos editados: Los estafadores utilizaban herramientas de edición fotográfica para alterar los documentos de identificación, lo que ponía a prueba la capacidad de los sistemas convencionales para identificar con precisión las aplicaciones fraudulentas.
Fraude organizado y coordinado
- Ataques dirigidos para evitar la detección de vitalidad: Los atacantes estudiaron y explotaron las vulnerabilidades del sistema de gestión de riesgos del anterior proveedor de servicios, coordinando ataques que eludieron las comprobaciones de disponibilidad mediante dispositivos manipulados y documentos falsificados.
- Operaciones de fraude sindical: Los grupos del crimen organizado reutilizaron elementos de identidad robados o sintéticos en múltiples aplicaciones y plataformas, lo que complicó los esfuerzos de detección. También intercambiaron información de contacto y candidatos entre los miembros, camuflando sus actividades para que parecieran independientes y no relacionadas entre sí, lo que dificultaba un análisis eficaz desde múltiples plataformas.
- Acumulación de préstamos: mediante herramientas automatizadas, los estafadores solicitaron rápidamente varios préstamos en diferentes plataformas. La ausencia de comunicación sincronizada entre los servicios financieros les permitió aprovechar estas lagunas, lo que aumentó su éxito fraudulento.
Desafío industrial
- Vulnerabilidades en dispositivos iOS más antiguos: Los dispositivos iOS más antiguos eran más fáciles de manipular debido a que las actualizaciones y los controles de seguridad eran menos estrictos.
- Flexibilidad en el sistema operativo Android: La accesibilidad y la disponibilidad de herramientas para restablecer y modificar los dispositivos Android facilitaron a los estafadores alterar los identificadores de los dispositivos y eludir los valores de las plataformas.
- Costo y eficacia de la solución de verificación de identidad: Los altos costos y la limitada eficacia de los sistemas de verificación de identidad existentes no lograron evitar las tácticas de fraude cada vez más sofisticadas, en particular en la verificación de la autenticidad de las identidades digitales.
- Acumulación de préstamos: Un problema generalizado en el que las personas explotaban los servicios de préstamo adquiriendo varios préstamos nuevos para liquidar los existentes, creando perfiles financieros ficticios y amplificando el riesgo general.
Nuestra solución: integrar el sistema de detección de fraudes en aplicaciones
TrustDecision ofrece una detallada Detección de fraude en aplicaciones sistema diseñado para abordar el fraude financiero sofisticado. Esta solución utiliza un enfoque de varios niveles para abordar diversos desafíos relacionados con el fraude, que consiste en cinco procesos de toma de decisiones en tiempo real y un servicio de recuperación de datos fuera de línea, diseñados para mejorar la seguridad y la detección del fraude.
Toma de huellas digitales de dispositivos y análisis del comportamiento de los usuarios
- Toma de huellas digitales avanzada: Nuestro sistema avanzado identifica de forma exclusiva cada dispositivo y asigna una etiqueta de riesgo si se detectan herramientas manipuladas o malintencionadas. Al analizar los patrones de comportamiento de los usuarios, como la frecuencia de las solicitudes, podemos identificar a los posibles sindicatos que utilizan un dispositivo para hacerse pasar por varios usuarios. Este enfoque garantiza la detección temprana y la prevención eficaz de las actividades fraudulentas, salvaguardando la integridad de la plataforma y manteniendo la confianza de los clientes.
- Red inteligente de dispositivos: Nuestro servicio de toma de huellas dactilares de dispositivos tiene una multitud de casos de servicio clásicos en todo el sudeste asiático en las principales industrias de Internet, incluidas las finanzas, las redes sociales, el entretenimiento, los viajes y el comercio electrónico. Esto nos permite construir una estructura de red inteligente basada en dispositivos móviles, perfilar y reconstruir los perfiles de identidad en línea de los usuarios finales e identificar los riesgos de fraude asociados.
5 eventos de decisión en tiempo real
- Evento de registro: Detecta y evita los registros fraudulentos al identificar problemas relacionados con la manipulación de dispositivos y las identidades falsas.
- Evento de acceso: Supervisa los intentos de inicio de sesión para protegerse contra el robo de credenciales y los ataques de fuerza bruta, garantizando que solo los usuarios genuinos tengan acceso.
- Evento de verificación: Verifica las identidades para evitar la suplantación de identidad y garantizar que la información de identidad coincide con la del usuario.
- Evento de emisión de crédito: evalúa varios factores, como la actividad de la cuenta, las acciones de verificación y la inteligencia de riesgos, para identificar posibles fraudes crediticios.
- Supervisión de la utilización del crédito: Realiza un seguimiento del uso del crédito para detectar anomalías, como la encuadernación o desvinculación inusuales de información y las transferencias irregulares de fondos.
Procesamiento y análisis de datos por lotes
- Análisis de datos: Utiliza cálculos cifrados y análisis de gráficos de red para evaluar las actividades sospechosas. Este método ayuda a generar listas de posibles grupos fraudulentos, lo que reduce considerablemente las tareas de revisión manual y los costos asociados.
- Mejora del rendimiento: Mejora la eficacia de la detección del fraude, lo que se traduce en un aumento sustancial de la identificación de aplicaciones fraudulentas y mejora el rendimiento general del sistema.
Integración de SDK y API
- Integración perfecta: Nuestra solución se integra sin problemas con la infraestructura de plataforma existente a través de SDK y API. Esta integración garantiza un flujo de datos y una interoperabilidad efectivos, lo que permite una detección integral del fraude en todas las operaciones de la plataforma.
Los resultados
Durante un ciclo integral de gestión del fraude de dos meses, utilizando la solución de detección de fraudes en aplicaciones de TrustDecision, la plataforma experimentó mejoras significativas en su capacidad para detectar y prevenir el fraude.
300%
Aumento de la precisión en la detección de fraudes
2 MILLONES DE DÓLARES
Pérdida financiera evitada
30%
Mejora de la eficiencia operativa
- Reducción drástica de las pérdidas relacionadas con el fraude: La plataforma registró una mejora de más del 300% en la precisión de la detección del fraude, lo que se tradujo en un ahorro de más de 2 millones de dólares que, de otro modo, se habría perdido a causa del fraude.
- Mejora de la eficiencia operativa: La automatización y la estrategia mejorada de detección del fraude minimizaron la necesidad de intervenciones manuales, aceleraron las operaciones y redujeron los costos hasta en un 30%.
- Fortalecimiento de la confianza del cliente: Las sólidas medidas de seguridad restauraron la confianza de los clientes, que es crucial para retener a los clientes existentes y atraer a otros nuevos en un mercado competitivo.
Conclusión
El sistema de detección de fraudes en aplicaciones de TrustDecision ha demostrado ser una solución eficaz para combatir el fraude en los préstamos digitales y abordar los desafíos del sector. Al proteger a las empresas contra el fraude, el sistema ayuda a prevenir pérdidas financieras, mejorar la eficiencia operativa y aumentar la confianza de los clientes. Además, ofrece soluciones sólidas a un precio que las hace accesibles a las empresas locales de Indonesia. Este enfoque integral establece un nuevo punto de referencia para la prevención del fraude y la excelencia operativa en el sector financiero.
Obtenga más información sobre la detección de fraudes en aplicaciones en https://trustdecision.com/solutions/application-fraud-detection
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