Como la mayoría de los tipos de delitos, el fraude existe desde hace siglos. La falsificación, estafas y esquemas han existido desde mucho antes de que se inventaran las computadoras, pero la era digital ha llevado el fraude a un nuevo nivel de sofisticación y globalidad. A medida que el comercio electrónico en todo el mundo se convierte en una industria multimillonaria, los casos de robo de identidad por año ascienden a millones y las pérdidas por fraude ascienden a miles de millones.
Afortunadamente, los creadores de soluciones de inteligencia artificial (IA) para la detección de fraude han estado desarrollando métodos para identificar, investigar y prevenir el fraude. Uno de los enfoques más útiles es crear algoritmos que analicen y aprendan de patrones en casos documentados de fraude. Estos datos se utilizan para identificar patrones de detección de fraude en una variedad de entornos, llamando la atención de los investigadores sobre la posibilidad de actividad delictiva.
En esencia, el proceso no es muy diferente de la forma en que los analistas e investigadores humanos han estado realizando investigaciones durante décadas. Sin embargo, la computación de IA puede multiplicar exponencialmente los esfuerzos de los humanos en términos de velocidad, precisión y gran volumen de datos cuando se trata de tecnología de detección de fraude. Algunos de los algoritmos más avanzados pueden reconocer e interpretar datos que un equipo de analistas no podría identificar o procesar incluso si tuvieran todo el tiempo del mundo.
Una de las ventajas cruciales de la IA y el aprendizaje automático (ML) es la velocidad. Si bien es importante que estos sistemas puedan encontrar y procesar información más rápido que los analistas humanos, es igualmente importante que también puedan aprender, cambiar y adaptarse mucho más rápido. ML imita la capacidad de un ser sensible para recibir nueva información, hacer nuevas observaciones y conexiones, y cambiar su comportamiento en función de lo que ha aprendido.
Cuando se trata del mundo en constante cambio del fraude digital, los sistemas de ML pueden identificar nuevas tendencias y prácticas utilizadas por los estafadores mucho antes de que los investigadores humanos noten esos cambios. Este tipo de pensamiento adaptativo hace que los tiempos de respuesta a las amenazas sean extremadamente rápidos, ya que las máquinas piensan y aprenden por sí mismas de manera efectiva para mantenerse a menos de medio paso por detrás de los delincuentes.
Cuando se aplica dentro de los sistemas de una organización, la IA para la detección de fraudes puede identificar y prevenir prácticamente todos los tipos de fraude al reconocer los detalles de las comunicaciones y transacciones que están incluso ligeramente fuera de los parámetros de las actividades estándar legales. Al reconocer facetas de actividad que serían virtualmente imperceptibles para el ser humano promedio, la IA puede señalar intentos de phishing, fraude de pago, robo de identidad, robo sintético, apropiación de cuentas e incluso falsificaciones de documentos, a veces inmediatamente después de que sucedan o antes de que se completen.
Una de las ventajas más importantes de estas aplicaciones es que pueden ser ubicuas, operar simultáneamente en todos los sistemas de una organización y vigilar de manera efectiva todas y cada una de las interacciones de los usuarios. Actúan en tiempo real y responden de inmediato, como un portero omnipresente y prácticamente omnisciente.
En este momento, el uso de IA en la detección de fraudes está en su inicio. Sin embargo, es probable que se vuelva más sofisticado y ampliamente utilizado en los próximos años. A medida que el fraude global en Internet continúa expandiéndose, estas soluciones de inteligencia artificial pueden convertirse en una necesidad, tal vez incluso en una característica estándar en todas las computadoras en todo el mundo.
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