Estás leyendo la publicación: Cómo la IA detecta el fraude en línea: métodos y eficacia
Prácticamente todas las industrias en el entorno empresarial están invirtiendo o al menos considerando realizar inversiones en inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automático (ML), uno de los subconjuntos más conocidos de la IA. Las soluciones avanzadas de IA y ML han transformado y seguirán transformando sectores como la fabricación, la electrónica de consumo, el marketing y la atención sanitaria, entre otros.
A medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, las soluciones de IA y ML pueden brindar la asistencia que tanto necesitan varios tipos de empresas, agencias gubernamentales e individuos. Considere cómo están aumentando los casos de robo de identidad y otras formas de fraude en línea, lo que deja a las empresas luchando para enfrentar las consecuencias negativas.
El fraude en línea no es nuevo. Sin embargo, la IA juega un papel importante para ayudar a las organizaciones a detectar y responder al fraude. A continuación, obtenga más información sobre cómo la IA es beneficiosa en la detección de fraudes en línea, algunos de los métodos que emplean las empresas para la detección de fraudes basados en IA y qué tan efectivos pueden ser estos métodos para detener los casos de fraude en su camino.
Una breve descripción del fraude en línea
La detección de fraude cumple una función esencial en el mundo empresarial moderno. Desde marcas de comercio electrónico hasta instituciones financieras y todo lo demás, varios tipos de fraude en línea, también llamado fraude en Internet, pueden afectar a una amplia gama de organizaciones públicas y privadas.
La Oficina de Tecnología de la Información de Carolina del Norte define el fraude en línea como cualquier esquema que use internet para publicar solicitudes fraudulentas, transmitir dinero ganado a través de actividades fraudulentas o realizar transacciones fraudulentas. Algunos tipos populares de fraude en Internet incluyen, pero no se limitan a:
- Tarifa por adelantado (estafas de cartas nigerianas)
- cheques falsos
- Fraude con tarjeta de crédito o débito
- Esquemas piramidales
- Estafas comerciales o laborales
- Planes de inversión
- Falta de entrega de bienes o servicios
El robo de identidad y los ataques de phishing también son ejemplos comunes de fraude en Internet. Ambos estos crímenes son amenazas a cualquier persona que use Internet, especialmente a los usuarios que almacenan datos confidenciales, como números de Seguro Social (SSN) o números de tarjetas de crédito.
Beneficios de la detección de fraude basada en IA
Las soluciones de detección de fraude basadas en IA son indispensables para la organización moderna. Estos sistemas aprovechan el poder de la IA para aprender sobre el fraude, detectar casos de fraude y mantener un negocio funcionando sin problemas. A continuación se detallan los principales beneficios que ofrecen las soluciones de detección de fraude basadas en IA:
- Una forma rápida y eficiente de detección de fraude que funciona 24/7
- Reducción del trabajo humano y el error
- Mejores predicciones basadas en la capacidad de examinar grandes conjuntos de datos
- Identificación de rasgos de fraude únicos y sofisticados que los humanos no pueden identificar
- Tiene un historial exitoso, particularmente en la detección de fraude bancario y de seguros.
- Económico
- Escalable
Estos beneficios hacen que los sistemas de detección de fraude basados en IA valgan la pena para la mayoría de las empresas. Sin embargo, se entiende comúnmente que las herramientas de IA y ML trabajar mejor junto a empleados humanos calificados.
Si bien los modelos de IA y ML generalmente requieren menos supervisión humana en comparación con las tecnologías comerciales tradicionales, las empresas aún deben considerar retener a los empleados para respaldar las iniciativas de detección de fraude.
3 métodos: aprovechar la IA para la detección de fraudes
A continuación se presentan tres métodos de uso de IA para detectar casos de fraude en línea que algunas empresas emplean para mejorar sus estrategias de detección de fraude.
1. Instituciones financieras, seguros y cumplimiento
Las empresas Fintech, los bancos y los proveedores de seguros trabajan con datos de clientes altamente confidenciales y deben cumplir con varios requisitos de cumplimiento para operar con éxito. Por lo tanto, el papel de establecer buenas prácticas de detección de fraude es aún más importante en estas industrias.
Por ejemplo, Bank of America usa IA para varios propósitos, incluida la detección de fraudes. La organización utiliza IA para analizar datos sobre transacciones fraudulentas pasadas. La IA desarrolla una comprensión de lo que hace que una transacción sea sospechosa y está capacitada para señalar cualquier posible fraude en el futuro.
2. Comercio electrónico y fraude de transacciones
Las empresas de comercio electrónico deben completar miles de transacciones por día, lo que puede ser un desafío incluso para los administradores de fraudes más experimentados.
Con un sistema de detección de fraude basado en IA, los gerentes pueden ingresar datos históricos para comprender por qué no se marcaron casos anteriores de transacciones fraudulentas. A partir de ahí, las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus estrategias actuales de detección de fraude y hacer ajustes para detectar el fraude de manera más efectiva.
3. Juegos en línea y comportamiento sospechoso de la cuenta
Las empresas de juegos en línea, como las aplicaciones de casino y las plataformas de apuestas, son cada vez más populares entre los consumidores. Sin embargo, también aumentan el riesgo de fraude. Experian sugiere que a medida que más personas pasaron tiempo en casa durante la pandemia, aumentaron los casos de fraude de apuestas en línea.
Como resultado, las empresas de juegos en línea y otras entidades de la industria del juego están aprovechando la detección de fraudes de IA para marcar cuentas sospechosas. Algunas soluciones requieren que los usuarios vayan a través de un proceso de verificación de identidad, ayudando a reducir las posibilidades de fraude. Además, estas empresas pueden cumplir con los requisitos de cumplimiento verificando las edades de los usuarios para asegurarse de que estén jugando legalmente.
¿Son efectivos los métodos de detección de fraude impulsados por IA?
En última instancia, las empresas deben tener protocolos sólidos de detección de fraude en su lugar al realizar investigaciones, ya sea interna o externamente. Los tres métodos descritos anteriormente sugieren que los sistemas de detección de fraude impulsados por IA son efectivos. Sin embargo, las empresas deben comprender que no existe una tecnología o solución de software perfecta que atrape todos los casos de fraude.
Desafortunadamente, los casos de fraude son comunes y ninguna empresa es completamente inmune a enfrentar algún tipo de fraude. Organizaciones de todo el mundo perder billones de dólares al año debido al fraude, y los consumidores perdieron alrededor de $ 5.8 mil millones debido al fraude en 2021, un 70% más que el año anterior. Esa cifra podría ser aún mayor si se contaran los casos no denunciados.
El futuro de la IA para la detección de fraudes
El fraude es un problema grave al que se enfrentan muchas industrias, especialmente durante la pandemia mundial. Sin embargo, el uso de la última tecnología avanzada como AI y ML para la detección de fraudes puede resultar efectivo para las organizaciones.
Los costos iniciales de estas soluciones pueden ser altos, pero las empresas que se toman en serio la defensa de sus clientes y activos deberían considerar hacer estas inversiones que valen la pena.
