Actualmente, la seguridad en las transacciones electrónicas es una preocupación creciente. Con el aumento del volumen de datos, documentos, y la velocidad a la que circula la información, también surgen nuevas oportunidades de fraude y ciberataques. En este contexto, implementar una sistema antifraude se refuerza como una necesidad vital para las empresas que buscan proteger a sus clientes y sus operaciones.
En este artículo profundizaremos en qué es un sistema antifraude y por qué esta herramienta es tan necesaria para identificar y prevenir actividades fraudulentas en tiempo real, utilizando tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento.
¿Qué es un sistema antifraude?
Un sistema antifraude es una solución tecnológica diseñada para identificar, prevenir y mitigar actividades fraudulentas en diferentes tipos de las transacciones, especialmente en el entorno digital.
Estos sistemas son fundamentales para proteger tanto a las empresas como a los consumidores contra una variedad de fraudes, que pueden ir desde transacciones financieras ilegítimas hasta la manipulación de un número cada vez mayor de datos personales. Para que os hagáis una idea, el año pasado, Se registraron casi 10 millones de intentos de estafa de identidad..
Por tanto, esta defensa se realiza a través de una serie de funciones, como las que se destacan a continuación.
Monitoreo en tiempo real
Los sistemas antifraude monitorean continuamente todas las transacciones y actividades dentro de una plataforma, analizándolas en tiempo real. Esta función permite la detección inmediata de comportamientos anómalos, como transacciones fuera del patrón habitual de un cliente o accesos sospechosos a cuentas.
Análisis de comportamiento
Utilizando técnicas avanzadas de análisis de comportamiento, el sistema compara las acciones actuales de los usuarios con sus comportamientos históricos y patrones establecidos. Si el sistema identifica desviaciones significativas, como un inicio de sesión desde una ubicación geográficamente distante o un volumen inusual de compras, puede marcar o bloquear la actividad.
Verificación de identidad
Los sistemas antifraude también incluyen mecanismos sólidos de verificación de identidad, como la autenticación de dos factores (2FA), reconocimiento facialy validación de documentos, garantizando así que solo los usuarios legítimos puedan acceder a ciertos servicios o completar transacciones.
Gestión de alertas y respuestas.
Cuando se detecta un posible fraude, el sistema genera alertas automáticas al equipo de seguridad de la empresa, quien luego puede tomar medidas preventivas, como bloquear la transacción o solicitar verificaciones adicionales al usuario. En algunos casos, el sistema puede rechazar automáticamente las transacciones sospechosas hasta que se confirme la legitimidad.
Análisis de riesgo
Antes de permitir que se complete una transacción, el sistema antifraude realiza un análisis de riesgo, teniendo en cuenta múltiples factores, como el historial del usuario, la ubicación geográfica, el valor de la transacción y el dispositivo utilizado. Si el riesgo se considera alto, el sistema podrá aplicar medidas de seguridad adicionales.
Detección de fraude interno
Además de proteger contra el fraude externo, muchos sistemas antifraude también monitorean las actividades internas dentro de la empresa, como el acceso no autorizado o la manipulación inadecuada de datos, lo que ayuda a prevenir el fraude cometido por empleados o socios.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial
Tecnologías de aprendizaje automático (ML) y inteligencia artificial (IA) están a la vanguardia de los sistemas antifraude modernos. Permiten que el sistema aprenda y se adapte a nuevos tipos de fraude a medida que surgen, haciéndolo más eficaz con el tiempo.
¿Cuáles son las posibles funciones en los sistemas antifraude?
Los sistemas antifraude desempeñan un papel esencial en la protección contra actividades fraudulentas en transacciones digitales y operaciones financieras. Sus funciones se pueden agrupar en varias categorías, cada una de las cuales desempeña un papel vital en la prevención del fraude. A continuación, destacamos las principales funciones que ofrecen estos sistemas.
Monitoreo en tiempo real
Una de las funciones más importantes es el seguimiento continuo de todas las transacciones y actividades dentro de la plataforma. Con esto, el sistema puede identificar y bloquear comportamientos sospechosos, como transacciones no estándar o accesos anómalos, antes de que puedan causar daños importantes.
Análisis de comportamiento
Este tipo de análisis compara las acciones actuales de los usuarios con sus comportamientos históricos. Al identificar desviaciones, como intentos de inicio de sesión desde ubicaciones inusuales o patrones de compra atípicos, el sistema puede prevenir el fraude mediante alertas o bloqueos temporales.
Verificación de identidad
Otro componente fundamental es la verificación de la identidad de los usuarios mediante técnicas como la autenticación de dos factores, la biometría facial o el análisis de documentos. Esta función es vital para garantizar que solo los usuarios autorizados realicen transacciones y accesos confidenciales.
Análisis de riesgo
Antes de autorizar una transacción, el sistema antifraude realiza un análisis de riesgo teniendo en cuenta factores como el historial del usuario, la ubicación, el dispositivo utilizado y el valor de la transacción. Si el riesgo se considera alto, el sistema puede solicitar controles adicionales o incluso bloquear la transacción.
Detección de fraude interno
Además de proteger contra el fraude externo, muchos sistemas también monitorean las actividades internas para evitar abusos por parte de empleados o socios, como el acceso no autorizado a datos confidenciales.
¿Cómo puede contribuir la tecnología a identificar y bloquear los intentos de fraude?
La tecnología, especialmente cuando incluye inteligencia artificial y aprendizaje automático, tiene una importancia estratégica para identificar y bloquear intentos de fraude, aportando una capa adicional de sofisticación y eficiencia a los sistemas antifraude.
Después de todo, como dije Getulio Santos, fundador y director ejecutivo de ZapSign, en una entrevista con CanalTech, el crecimiento de las transacciones digitales ha resultado en un aumento correspondiente en los intentos de fraude, ya que los estafadores ajustan y mejoran continuamente sus técnicas para explotar cualquier falla de seguridad, lo que requiere soluciones tecnológicas.
Análisis predictivo
La IA y el ML analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones de fraude, predecir actividades sospechosas y actuar de manera proactiva, detectando incluso variaciones sutiles que los sistemas tradicionales pueden pasar por alto.
Aprendizaje continuo
Los sistemas de aprendizaje automático aprenden y se adaptan continuamente a nuevas amenazas, ajustando sus modelos de detección para que sean más precisos y eficaces, especialmente en un entorno de fraude en constante evolución.
Detección de anomalías
La IA identifica anomalías en tiempo real, comparando el comportamiento actual con patrones normales. Por ejemplo, las compras inusuales o los inicios de sesión sospechosos pueden marcarse como fraude, lo que lleva a que se bloquee la transacción o se solicite una verificación adicional.
procesamiento natural del lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural (PNL), una subárea de la IA, analiza las comunicaciones para detectar fraudes basados en ingeniería social, como el phishing, identificando y bloqueando intentos de manipulación para obtener información confidencial.
Clasificación de transacciones
Los algoritmos de aprendizaje automático clasifican automáticamente las transacciones por nivel de riesgo, revisando o bloqueando las de alto riesgo, lo que permite a las empresas procesar transacciones legítimas y aislar las sospechosas.
Reconocimiento de patrones complejos
La IA identifica patrones de fraude complejos que involucran múltiples transacciones, cuentas y dispositivos, detectando esquemas coordinados que, de forma aislada, podrían parecer inofensivos.
Respuesta automática y escalamiento
Los sistemas de IA toman decisiones en tiempo real sobre fraude, bloqueando transacciones, solicitando verificación o escalando a seguridad, mitigando rápidamente posible daño.
Reducción de falsos positivos
Los sistemas basados en IA y ML reducen los falsos positivos al detectar fraude, evitan el bloqueo incorrecto de transacciones legítimas y mejoran la experiencia del cliente al señalar únicamente actividades verdaderamente sospechosas.
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Principales tipos de fraude
A continuación, señalamos los tipos de fraude más habituales en la actualidad.
Cardadura
Algunos delincuentes optan por utilizar información de tarjetas de crédito o débito robadas para realizar pequeñas compras, como suscripciones a streaming o pagos de aplicaciones. Esta información suele ser vendida en Internet por quienes la robaron, lo que dificulta su seguimiento.
robo de cuenta
Delincuentes en plataformas Si el comercio electrónico Se hacen pasar por compradores, prometen pagar después de enviar el producto y solicitan los datos bancarios del vendedor, quien acaba facilitando estos datos.
Intercambio de SIM
Los delincuentes obtienen información de terceros para solicitar un duplicado del chip SIM al operador de telefonía celular de la víctima, generalmente utilizando información compartida públicamente por las víctimas en sus redes sociales o aprovechando la vulnerabilidad de los operadores telefónicos que validan las identidades de las personas.
Tarjeta de regalo
Este método de fraude suele implicar relaciones remotas a través de plataformas como redes sociales y aplicaciones de citas. El delincuente busca involucrar sentimentalmente a la víctima y, posteriormente, le exige vales de compra o incluso dinero, con el falso pretexto de que va a comprar regalos para fechas importantes.
Phishing
En este tipo de estafa, los delincuentes buscan datos personales – como CPF, contraseñas, número de tarjeta de crédito, entre otros – para llevar a los consumidores de tiendas online legítimas a páginas clonadas.
Pruebas de tarjetas
Aquí, el estafador descubre el límite de una tarjeta de crédito robada a través de tiendas online, simulando compras para saber si las tarjetas están bloqueadas, son válidas o tienen saldo en descubierto. Según Febraban, este es el tipo de estafa más recurrente en el país, representando alrededor del 64%.
Estafas de afiliados
Esto es lo que sucede cuando los trabajadores de las sucursales aprovechan para distorsionar los datos de ventas y comisiones, recibiendo pagos indebidos de sus oficinas centrales, lo que se conoce como la “política de fuego amigo”.
Lavado de dinero
Uno de los tipos de fraude más famosos consiste en el proceso de disfrazar el origen ilegal de los recursos financieros, haciéndolos parecer legítimos y legales. Vale la pena decir que el Creció en más de 40% el número de acciones tomadas por el Ministerio Público Federal contra estafas financieras.
Triangulación
El fraude por triangulación implica que un estafador puja en subastas virtuales con la tarjeta de otra persona y luego revende el producto a terceros no relacionados con la actividad delictiva.
Fraude de cupones
El fraude con cupones implica el uso irregular de bonos, como en aplicaciones de entrega, perjudicando a la empresa al crear cupones falsos o reutilizar el mismo billete en varias cuentas.
Fraude de amigos
El fraude amistoso se produce cuando un cliente legítimo realiza una compra online con su tarjeta, recibe el producto y luego reclama al operador que no realizó la transacción, obteniendo un reembolso y quedándose con el artículo. Este fraude sólo puede cometerse una vez.
falsificación de firma electrónica
Un fraude común es la falsificación de firmas electronicas, que puede ocurrir mediante la replicación manual de firmas digitalizadas o el uso indebido de certificados digitales obtenidos mediante ingeniería social.
Manejo de documentos
Otro fraude de firma electrónica es la manipulación de documentos después de la firma: se altera el documento original incluyendo cláusulas no pactadas, aprovechándose de vulnerabilidades en el software de creación o almacenamiento.
Uso de plataformas falsas
Los delincuentes crean plataformas fraudulentas de firma electrónica para capturar datos confidenciales de los usuarios, imitando servicios legítimos y engañándolos para que obtengan su información.
Intercepción y redirección
Los delincuentes utilizan técnicas de interceptación y redireccionamiento para captar la comunicación entre el usuario y la plataforma de firma electrónica, accediendo documentos y firmas a través de ataques de red o malware.
Beneficios de adoptar un sistema antifraude
La adopción de un sistema antifraude aporta numerosos beneficios a las empresas, en particular la importante reducción de costes al evitar pérdidas financieras derivadas de actividades fraudulentas.
El aumento en ROI (Retorno de la Inversión) es otro beneficio claro, ya que la protección eficaz contra el fraude contribuye a operaciones más seguras y eficientes. La seguridad reforzada, a su vez, mejora la confianza de los consumidores, quienes se sienten más seguros al realizar transacciones, fortaleciendo la reputación de la empresa en el mercado.
Por tanto, invertir en un sistema antifraude no es sólo una medida de protección, sino también una estrategia inteligente para garantizar un crecimiento empresarial sostenible.
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