Ten en cuenta que el fraude se produce en todos los canales de comunicaci\u00f3n y se dirige a todos los grupos de edad. Sin embargo, como muestra un informe de 2024 del Foro del Ecosistema M\u00f3vil<\/a> (MEF), los hackers tienden a centrarse en los canales de comunicaci\u00f3n m\u00e1s populares.<\/p>\n\n\n\n Mientras que en EE. UU. podr\u00eda tratarse de email y SMS, en Europa los defraudadores se han desplazado cada vez m\u00e1s a los canales de mensajer\u00eda. WhatsApp, por ejemplo, registr\u00f3 un aumento de 4 puntos en los ataques denunciados simplemente porque su base de usuarios ha crecido.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed pues, veamos m\u00e1s de cerca las posibilidades, ventajas y escenarios pr\u00e1cticos del aprendizaje autom\u00e1tico en la detecci\u00f3n del fraude.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje autom\u00e1tico (o ML, de \u00abmachine learning<\/em>\u00ab) es un campo especializado dentro de la IA<\/a> centrado en la creaci\u00f3n de algoritmos y modelos que permitan a los ordenadores analizar grandes conjuntos de datos, aprender de ellos, detectar patrones y hacer predicciones informadas basadas en esos datos.<\/p>\n\n\n\n Hay tres tipos principales de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado<\/strong> y aprendizaje reforzado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n En el aprendizaje supervisado, se ense\u00f1a a un ordenador a hacer predicciones bas\u00e1ndose en ejemplos con los que ha sido entrenado. Para ello, se da a los ordenadores una entrada (un problema) y una salida (soluci\u00f3n o respuesta al problema). El ordenador los estudia y aprende la relaci\u00f3n entre la entrada y la salida. Una vez que comprenda el patr\u00f3n subyacente, podr\u00e1 hacer predicciones y tomar decisiones sobre problemas desconocidos.<\/p>\n\n\n\n Con el aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado, los ordenadores solo reciben datos de entrada, pero no de salida. La idea es que el ordenador analice la informaci\u00f3n y descubra patrones por s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n En una situaci\u00f3n de aprendizaje reforzado, un ordenador interact\u00faa con un entorno y toma decisiones, por las que recibe retroalimentaci\u00f3n en forma de castigos o recompensas. El objetivo es que el ordenador encuentre el enfoque que le proporcione m\u00e1s recompensas.<\/p>\n\n\n\n Los tres enfoques de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se centran en la capacidad de un ordenador para analizar grandes conjuntos de datos, reconocer patrones y ser capaz de adaptarse a la nueva informaci\u00f3n y hacer predicciones razonables basadas en su entrenamiento. <\/p>\n\n\n\n Por eso este subconjunto de la IA es tan valioso para la detecci\u00f3n del fraude. <\/p>\n\n\n Normalmente un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico intercepta el tr\u00e1fico entrante antes de que llegue al destinatario. Entonces el modelo ML analiza si algo parece sospechoso bas\u00e1ndose en lo que ha sido entrenado para reconocer como \u00absospechoso\u00bb.<\/p>\n\n\n\n A continuaci\u00f3n, realiza una acci\u00f3n. La acci\u00f3n tambi\u00e9n depende de la programaci\u00f3n y podr\u00eda ser simplemente marcar los mensajes como sospechosos o bloquearlos para que no pasen.<\/p>\n\n\n\n Hay varias formas de utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico en la prevenci\u00f3n del fraude.<\/p>\n\n\n\n Puedes entrenar a un ordenador con conjuntos de datos hist\u00f3ricos para ense\u00f1arle a reconocer el comportamiento \u00abnormal\u00bb frente al \u00abanormal\u00bb. Un ejemplo ser\u00eda aprender que sacar una cantidad de 500 \u20ac al d\u00eda de una cuenta bancaria privada es \u00abnormal\u00bb, pero sacar 500 \u20ac cada dos horas no lo es. Tambi\u00e9n es posible ense\u00f1ar a los ordenadores el patr\u00f3n de comportamiento singular de cada usuario y, bas\u00e1ndose en \u00e9l, identificar las desviaciones individuales. Eso permite una r\u00e1pida detecci\u00f3n de anomal\u00edas que probablemente indiquen fraude.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de identificar un posible fraude, el aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n puede utilizarse para asignar puntuaciones de riesgo a patrones an\u00f3malos. Una puntuaci\u00f3n de alto riesgo podr\u00eda indicar una mayor probabilidad de fraude o que la estafa representa una mayor amenaza para la empresa. Este enfoque de la gesti\u00f3n de riesgos puede ayudar a los equipos a establecer prioridades cuando examinen las situaciones se\u00f1aladas.<\/p>\n\n\n\n Los agentes malintencionados suelen operar a trav\u00e9s de una red compartida. Por tanto, identificar patrones de red, como actividades sospechosas que proceden de la misma ubicaci\u00f3n o dispositivo, puede ser otra forma de utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n del fraude.<\/p>\n\n\n\n Otra forma de utilizar algoritmos de ML para sistemas de detecci\u00f3n de fraudes es entrenarlos con datos de texto o im\u00e1genes. Esto podr\u00eda incluir rese\u00f1as online, mensajes de texto y c\u00f3digos QR. A continuaci\u00f3n, la IA buscar\u00eda en este contenido patrones o indicadores de fraude (enlaces de spam, expresiones como \u00abh\u00e1gase rico r\u00e1pidamente\u00bb, etc.).<\/p>\n\n\n\n Como el aprendizaje autom\u00e1tico es adaptativo, los ordenadores tambi\u00e9n pueden reentrenarse con nuevos datos. As\u00ed que si los agentes malintencionados cambian su comportamiento, los ordenadores podr\u00e1n estudiar y aprender estos nuevos patrones de fraude y adaptar tambi\u00e9n su enfoque.<\/p>\n\n\n\n Aunque el aprendizaje autom\u00e1tico es potente, no es la \u00fanica opci\u00f3n que tienen las empresas para detectar el fraude<\/strong>.Puedes basar tu detecci\u00f3n del fraude \u00fanicamente en procesos manuales. Aunque esto puede tener \u00e9xito, requiere m\u00e1s personal.<\/p>\n\n\n\n Aparte del aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n hay otras tecnolog\u00edas que puedes utilizar para la detecci\u00f3n del fraude, como la biometr\u00eda o el an\u00e1lisis de big data. \u00c9stos cobran una importancia especial cuando los combinas con el ML, ya que puedes adaptarlos f\u00e1cilmente y afinarlos a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico son muy potentes para prevenir el fraude a gran escala. Esto significa que puedes aumentar exponencialmente los beneficios de cualquier tipo de detecci\u00f3n de fraude utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico. He aqu\u00ed algunas formas en las que el ML para la detecci\u00f3n del fraude se adapta especialmente bien.<\/p>\n\n\n\n Por un lado, el aprendizaje autom\u00e1tico es muy eficaz, ya que puede identificar m\u00e1s r\u00e1pidamente los comportamientos fraudulentos de los usuarios y hacerlo de forma coherente con vol\u00famenes de datos muy grandes. Esto optimiza el proceso, reduce la carga de trabajo de tus equipos y disminuye las revisiones manuales, a la vez que puedes reaccionar m\u00e1s r\u00e1pidamente ante posibles amenazas.<\/p>\n\n\n\n Desde la inflaci\u00f3n artificial del tr\u00e1fico hasta los fraudes en los pagos, muchos fraudes pueden resultar muy costosos para las empresas si se llevan a cabo con \u00e9xito. Obviamente, puedes detectarlos sin el aprendizaje autom\u00e1tico, pero como este puede se\u00f1alar a los agentes malintencionados con mayor rapidez, las empresas podr\u00e1n reconocer e incluso prevenir el fraude antes tambi\u00e9n, lo que puede ahorrar a las empresas millones de d\u00f3lares. Esto tambi\u00e9n hace que el ML sea muy rentable y, por tanto, ofrezca un buen retorno de la inversi\u00f3n, lo que es importante tener en cuenta a la hora de decidir en qu\u00e9 m\u00e9todos de detecci\u00f3n del fraude debes invertir.<\/p>\n\n\n\n Como han demostrado los ejemplos de Citibank<\/a> o Wells Fargo<\/a>: Aunque una empresa no sea directamente culpable, si el fraude afecta a los clientes, las empresas corren el riesgo de ser demandadas. Eso es costoso y acaba con la buena reputaci\u00f3n, por lo que poder utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para que la prevenci\u00f3n del fraude sea a\u00fan m\u00e1s eficaz es una gran ventaja.<\/p>\n\n\n\n Los datos de la Comisi\u00f3n Federal de Comercio<\/a> muestran que los consumidores pierden mucho dinero a causa del fraude. En 2023 las p\u00e9rdidas por fraude de los consumidores sumaron 10 000 millones de d\u00f3lares, un nuevo r\u00e9cord. Por eso es a\u00fan m\u00e1s importante que las empresas protejan a sus clientes. Las empresas que den prioridad a la prevenci\u00f3n del fraude a gran escala mediante el aprendizaje autom\u00e1tico tendr\u00e1n m\u00e1s \u00e9xito a la hora de ganarse la confianza de sus clientes, garantizar la retenci\u00f3n a largo plazo y reducir la p\u00e9rdida de clientes.<\/p>\n\n\n\n Ser visto como una marca que combate activamente el fraude y protege a los clientes no solo aumenta la confianza de los clientes existentes, sino que tambi\u00e9n mejorar\u00e1 la reputaci\u00f3n general de la marca. \u00a1Eso es ahora m\u00e1s relevante que nunca! Como muestra nuestro estudio de 2024 sobre las expectativas de los clientes<\/a>, la comunicaci\u00f3n segura es una de las principales prioridades de los clientes cuando interact\u00faan por primera vez con una nueva marca.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje autom\u00e1tico no es un proceso de una sola vez. Puedes volver a entrenar a los ordenadores o ense\u00f1arles a entender los cambios de comportamiento de los usuarios. Si los hackers o los spammers cambian su enfoque, la IA es lo suficientemente flexible como para adaptarse a estos cambios. <\/p>\n\n\n\n Esto significa que la IA mejora con el tiempo y podr\u00e1 abarcar m\u00e1s escenarios no deseados.<\/p>\n\n\n\n Al estudiar el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n del fraude, tambi\u00e9n es crucial comprender sus limitaciones. <\/p>\n\n\n\n Utilizar la IA en la detecci\u00f3n del fraude puede dar lugar a falsos positivos (clientes reales que se bloquean) y falsos negativos (defraudadores que pasan desapercibidos). Por supuesto, este problema no es exclusivo de la IA. Sin embargo, el exceso de confianza en la IA (cuando la gente conf\u00eda demasiado en ella) podr\u00eda aumentar la tasa de resultados incorrectos. <\/p>\n\n\n\n Por eso es importante mitigar el riesgo de predicciones o decisiones incorrectas, haciendo un seguimiento de las mismas y fijando un umbral de riesgo. En otras palabras: qu\u00e9 tr\u00e1fico se considera fraude y, por tanto, debe bloquearse. Esto significa que los operadores o las empresas tienen que definir en qu\u00e9 punto estiman que el riesgo de fraude es lo suficientemente alto como para bloquear un mensaje o un usuario. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, \u00bfun usuario que solicita tres contrase\u00f1as de un solo uso en un breve periodo de tiempo es se\u00f1al de un intento de pirateo y debe ser bloqueado, o se trata de un cliente con problemas de inicio de sesi\u00f3n? <\/p>\n\n\n\n Encontrar el umbral adecuado para saber qu\u00e9 mensajes aceptar y cu\u00e1les rechazar puede ser complicado. Al fin y al cabo, no quieres bloquear a los clientes leg\u00edtimos, pero tampoco quieres pon\u00e9rselo demasiado f\u00e1cil a los defraudadores. <\/p>\n\n\n\n Normalmente, la tasa de aceptaci\u00f3n de tus mensajes deber\u00eda ser cercana al 100 %. La mayor\u00eda de las empresas fijan sus umbrales de riesgo por encima de 98 % o incluso 99 %, pero eso tambi\u00e9n depende de tu caso de uso individual.<\/p>\n\n\n\n Como el aprendizaje autom\u00e1tico se centra en el reconocimiento de patrones, puede ser dif\u00edcil para cualquier IA detectar trucos que juegan con la psicolog\u00eda humana, como los ataques de ingenier\u00eda social, sobre todo si se trata de un nuevo tipo de ataque y la IA a\u00fan no ha sido entrenada para discernirlo. <\/p>\n\n\n\n Si, por ejemplo, un usuario est\u00e1 al tel\u00e9fono con un hacker que cree que es el departamento inform\u00e1tico de un banco, podr\u00eda utilizar sus propios datos de acceso y realizar una transacci\u00f3n leg\u00edtima. Para la IA no entrenada, esto podr\u00eda parecer un comportamiento normal, pero en el fondo, el hacker acaba de robar la contrase\u00f1a y la informaci\u00f3n de la cuenta del usuario. <\/p>\n\n\n\n Por supuesto, siempre es posible y definitivamente recomendable volver a entrenar a la IA y educarla para que reconozca nuevos patrones, pero tambi\u00e9n debes ser consciente de que siempre puede haber nuevas estafas que se cuelen por las rendijas. <\/p>\n\n\n\n Por eso, adem\u00e1s de apoyarte en el ML, es vital que las empresas formen a fondo a empleados y clientes sobre tantos tipos de estafas como sea posible<\/strong>. La IA puede seguir ayudando a detectar patrones sospechosos, pero no debe ser el \u00fanico mecanismo de prevenci\u00f3n en el que conf\u00ede una empresa.<\/p>\n\n\n\n Los siguientes escenarios muestran d\u00f3nde el ML puede ayudar a detectar y prevenir el fraude.<\/p>\n\n\n\n Una de las estafas de ingenier\u00eda social m\u00e1s comunes es cuando se manipula a los consumidores para que revelen su informaci\u00f3n privada, que luego se utiliza con fines il\u00edcitos. Cuando esto ocurre por email, se llama \u00abphishing\u00bb, y el phishing por SMS se conoce como \u00absmishing<\/a>\u00ab.<\/p>\n\n\n\n El aprendizaje autom\u00e1tico puede hacer frente a este tipo de fraude analizando los h\u00e1bitos de los usuarios y el comportamiento t\u00edpico de las transacciones. Cualquier cosa que parezca fuera de lo normal puede marcarse y revisarse inmediatamente. <\/p>\n\n\n\n La Inflaci\u00f3n Artificial de Tr\u00e1fico<\/a> (AIT) es un tipo de fraude por SMS que implica grandes vol\u00famenes de tr\u00e1fico de aplicaci\u00f3n a persona (A2P). Normalmente, los estafadores utilizan bots que solicitan numerosas contrase\u00f1as de un solo uso<\/a> (OTP) que quieren que se env\u00eden como mensajes de texto a un n\u00famero de m\u00f3vil. Sin embargo, no hay usuarios finales que reciban estos OTP. En lugar de eso, los propietarios de las aplicaciones tienen que pagar los SMS.<\/p>\n\n\n\r\n\t \u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h2>\n\n\n\n
Aprendizaje supervisado <\/h3>\n\n\n\n
Aprendizaje no supervisado <\/h3>\n\n\n\n
Aprendizaje reforzado <\/h3>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo se utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico en la detecci\u00f3n del fraude?<\/h2>\n\n\n\n
![\"El](\"https:\/\/sinch.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Machine-learning-for-fraud-detection_Inarticle-image_1400-x723.png\")
Encontrar anomal\u00edas<\/h3>\n\n\n\n
Puntuaci\u00f3n de los riesgos<\/h3>\n\n\n\n
Analizar las redes<\/h3>\n\n\n\n
Analizar el contenido<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfTengo que utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n del fraude?<\/h3>\n\n\n\n
Ventajas del aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n del fraude<\/h2>\n\n\n\n
Mejora la eficacia <\/h3>\n\n\n\n
Evita m\u00e1s p\u00e9rdidas econ\u00f3micas <\/h3>\n\n\n\n
Evita posibles demandas<\/h3>\n\n\n\n
Crea confianza con los clientes <\/h3>\n\n\n\n
Mejora la reputaci\u00f3n de la marca <\/h3>\n\n\n\n
Mejora con el tiempo <\/h3>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1les son las limitaciones de la IA en la detecci\u00f3n del fraude?<\/h2>\n\n\n\n
Predicciones o decisiones incorrectas <\/h3>\n\n\n\n
Estafas perdidas que juegan con la psicolog\u00eda humana <\/h3>\n\n\n\n
Escenarios de fraude en los que el aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar <\/h2>\n\n\n\n
Phishing y smishing <\/h3>\n\n\n\n
AIT <\/h3>\n\n\n\n