Cómo la IA detecta el fraude en línea: métodos y efectividad

Virtually every industry in the business environment is investing in or at least considering making investments in artificial intelligence (AI), including machine learning (ML), one of the most well-known subsets of AI. Advanced AI and ML solutions have and will continue to transform sectors like manufacturing, consumer electronics, marketing, and health care, among others.

As the world becomes increasingly digital, AI and ML solutions can provide much-needed assistance to various types of companies, government agencies, and individuals. Consider how cases of identity theft and other forms of online fraud are rising, leaving businesses struggling to face the negative consequences.

Online fraud is not new. However, AI plays a major role in helping organizations detect and respond to fraud. Below, learn more about how AI is beneficial in online fraud detection, some of the methods companies employ for AI-based fraud detection, and how effective these methods can be to stop cases of fraud in their tracks.

Una visión general del fraude en línea

Fraud detection serves an essential function in the modern business world. From e-commerce brands to financial institutions and everything in between, various types of online fraud, also called internet fraud, can impact a wide range of public and private organizations.

La Oficina de Tecnología de la Información de Carolina del Norte define el fraude en línea como cualquier esquema que utiliza 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 de anticipo (estafas de carta de Nigeria)
• Cheques falsificados
• Fraude con tarjetas de crédito o débito
• Esquemas de pirámide
• Estafas de empleo o negocios
• Esquemas de inversión
• No entrega de bienes o servicios

El robo de identidad y los ataques de phishing también son ejemplos comunes de fraude en Internet. Ambos crímenes son amenazas para cualquier persona que utilice Internet, especialmente los usuarios que almacenan datos sensibles, como números de Seguro Social (SSN) o números de tarjeta de crédito.

Ventajas 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 una empresa operando sin problemas. A continuación, se presentan los principales beneficios ofrecidos por las soluciones de detección de fraude basadas en IA:

• Una forma rápida y eficiente de detección de fraude que funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana
• Reducción del trabajo y el error humano
• Mejores predicciones basadas en la capacidad de examinar grandes conjuntos de datos
• Identificación de rasgos de fraude únicos y sofisticados que los humanos pueden no identificar
• Tiene un historial de éxito, particularmente en la detección de fraude bancario y de seguros
• Es rentable
• Es escalable

Estos beneficios hacen que las soluciones de detección de fraude basadas en IA sean inversiones valiosas para la mayoría de las empresas. Sin embargo, es comúnmente entendido que las herramientas de IA y ML funcionan mejor junto con empleados humanos capacitados.

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 la posibilidad de conservar a los empleados para apoyar las iniciativas de detección de fraude.

3 Métodos: Aplicación de IA para la detección de fraude

A continuación, se presentan tres métodos para utilizar la 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 de fintech, los bancos y los proveedores de seguros trabajan con datos de clientes altamente sensibles 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 utiliza la IA para varios propósitos, incluida la detección de fraude. La organización utiliza la IA para examinar los datos relacionados con transacciones fraudulentas pasadas. La IA desarrolla una comprensión de lo que hace que una transacción sea sospechosa y se entrena para marcar cualquier fraude potencial en el futuro.

2. Comercio electrónico y fraude de transacciones

Las empresas de comercio electrónico deben realizar miles de transacciones por día, lo que puede ser un desafío incluso para los gerentes de fraude más experimentados.

Con un sistema de detección de fraude basado en IA, los gerentes pueden ingresar datos históricos para comprender por qué los casos de transacciones fraudulentas pasadas no fueron marcados. A partir de ahí, las empresas pueden obtener valiosos conocimientos sobre sus estrategias actuales de detección de fraude y realizar ajustes para detectar el fraude de manera más efectiva.

3. Juegos en línea y comportamiento de cuentas sospechosas

Las empresas de juegos en línea, como aplicaciones de casino y plataformas de apuestas, están ganando popularidad 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, los casos de fraude en juegos en línea aumentaron.

Como resultado, las empresas de juegos en línea y otras entidades en las industrias de los juegos están utilizando la detección de fraude de IA para marcar cuentas sospechosas. Algunas soluciones requieren que los usuarios pasen por un proceso de verificación de identidad, lo que ayuda a reducir las posibilidades de fraude. Además, estas empresas pueden cumplir con los requisitos de cumplimiento verificando la edad de los usuarios para asegurarse de que estén apostando legalmente.

¿Son efectivos los métodos de detección de fraude impulsados por IA?

En última instancia, las empresas deben tener protocolos de detección de fraude sólidos en su lugar cuando realicen 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 entender que no hay una tecnología o solución de software perfecta que capture todos los casos de fraude.

Desafortunadamente, los casos de fraude son comunes y ninguna empresa está completamente inmune a enfrentar algún tipo de fraude. Las organizaciones de todo el mundo pierden billones de dólares anualmente 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 contabilizaran los casos no denunciados.

El futuro de la IA para la detección de fraude

El fraude es un problema grave con el que muchas industrias están luchando, especialmente durante la pandemia mundial. Sin embargo, el uso de la última tecnología avanzada como la IA y el ML para la detección de fraude puede ser efectivo para las organizaciones.

Los costos iniciales de estas soluciones pueden ser altos, pero las empresas que están seriamente comprometidas con la defensa de sus clientes y activos deben considerar hacer estas inversiones valiosas.