Cómo una estrategia de Big Data puede combatir el fraude en los seguros
Descubra cómo las instituciones financieras están combatiendo el fraude, y identifique sus patrones de comportamiento a través de la Ciencia de Datos.
Al mismo tiempo, las aseguradoras también han comprendido que necesitan una estrategia de Big Data para diversos fines. Sin embargo, no todas utilizan ya herramientas para detectar el fraude.
La lucha contra los delitos bancarios y de seguros es un reto diario para las instituciones financieras de todo el mundo.
El fraude se presenta de muchas formas, desde las estafas con tarjetas de crédito hasta los recibos bancarios falsos, el robo de datos en sitios web falsos y las compras irregulares. El hecho es que durante la pandemia, el fraude ha aumentado un 70%. El crecimiento de los intentos de fraude ha llevado a bancos y aseguradoras a invertir en tecnologías antifraude, pero los defraudadores son cada vez más inteligentes.
Para todas las instituciones, la sofisticación de este tipo de ataques es un problema que hay que resolver de forma eficaz.
Ganar la guerra contra el fraude requiere que las empresas sean más inteligentes que los delincuentes. La buena noticia es que la tecnología puede ayudar.
Gracias a la Ciencia de los Datos, ahora es posible mejorar la gestión del fraude en tiempo real, con resultados más eficaces y una mayor satisfacción del cliente. Con el procesamiento y análisis de datos, el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, podemos identificar nuevos patrones de ataque rápidamente.
¡Continúe leyendo y comprenda cómo una estrategia de Data Science puede ayudar a las aseguradoras a evitar dolores de cabeza y daños financieros!
Retos en la lucha contra el fraude
Según una encuesta, los retos más destacados a los que se enfrentan las entidades en la lucha contra el fraude están directamente relacionados con la transformación digital que ha experimentado el sector de la banca y los seguros.
El aumento del uso de los canales digitales durante 2020 ha ampliado la escala del fraude. Ahora mismo, los bancos y las startups están abriendo cuentas a través de apps. No instalar mecanismos para combatir el fraude desde el inicio de la cuenta podría poner en riesgo futuras operaciones.
Estos problemas no son exclusivos del sector, pero son especialmente preocupantes, ya que los defraudadores los tienen muy presentes.
Los dos componentes principales en la lucha contra el fraude son la detección y la prevención.
La detección del fraude se refiere a la capacidad de detectar eventos fraudulentos, reconocer patrones e identificar si se ha producido un fraude.
La prevención, que es mucho más complicada, busca analizar y predecir los eventos fraudulentos antes de que ocurran.
Los momentos más comunes en los que se produce el fraude son
– La emisión de una tarjeta de crédito
– Financiación de productos electrónicos
– La compra de un teléfono móvil
– Apertura de una cuenta bancaria
– Comprar un coche
– Iniciar un negocio
Las principales preocupaciones están relacionadas con:
1. Robo de datos: Las instituciones son más propensas a los delitos basados en el robo de identidad, y los clientes son más propensos a las estafas, ya que los datos personales se utilizan para ganar la confianza de la empresa/cliente.
2. Procesamiento de pagos más rápido: Acortar el tiempo de procesamiento de los pagos plantea el reto de la prevención en tiempo real, lo que requiere sistemas bien protegidos y automatización.
3. Banca abierta: La accesibilidad de los datos requiere mecanismos de seguridad robustos -como la verificación de la identidad- interconectados entre varias instituciones.
4. Aumento de los canales digitales: Estar presente en múltiples canales hace más compleja la estrategia y la política de prevención del fraude. Se necesita cohesión.
5. Ingeniería social: Estafas a las que los clientes son coaccionados voluntariamente, como pagos o transferencias a los defraudadores. Son notoriamente difíciles de detectar.
La falta de protección también conlleva riesgos para las entidades, que pueden ser legalmente responsables de las pérdidas de los clientes.
Además, la falta de seguridad perjudica la credibilidad y el conjunto de las operaciones. Invertir en soluciones de prevención evita pérdidas y responsabilidades penales, además de mejorar la imagen de la entidad.
Estrategias y normas de lucha contra el fraude
La prevención es la clave de las estrategias contra las estafas bancarias. Pero no es suficiente. Es necesario contar con las herramientas para predecir, detectar y responder a las amenazas.
Por eso hablamos de una estrategia que integre la ciencia de los datos en toda la institución, desde las herramientas hasta las personas, y desde la gobernanza hasta la cultura.
Sí, la tecnología es un excelente aliado para garantizar que la supervisión del fraude sea proactiva y no reactiva. Permitiendo a las instituciones bancarias identificar y anticiparse a las acciones fraudulentas antes de que generen pérdidas.
Imagínese que el banco quiere iniciar una relación con una empresa o un particular: ¿cómo se previene el fraude?
El primer paso es realizar una amplia investigación sobre el historial de esa institución o cliente potencial, comprendiendo su comportamiento.
La buena noticia es que este proceso puede ser totalmente automatizado y ejecutado rápidamente.
Con una simple búsqueda en una sofisticada plataforma de Big Data, es posible reunir información relevante y tomar decisiones basadas en esos datos.
Los beneficios de este barrido de datos son claros. A partir de los datos consolidados en un único informe, elaborado con criterios combinados, los gestores pueden entender el perfil del consumidor antes de cerrar el trato, validando el registro e identificando posibles factores de riesgo.
Otra medida preventiva a disposición de las empresas es la definición de grupos de interés que son monitoreados frecuentemente, surgiendo para recibir alertas en caso de acciones sospechosas. También existen mecanismos antifraude más avanzados, que denominamos inteligencia reforzada.
En este caso, se añade una capa extra de tecnología a las soluciones para aumentar el poder de análisis de las decisiones que provienen de los paquetes de datos.
Los documentos personales ofrecidos como parte del proceso de validación se someten a rigurosos procedimientos de verificación, incluido el uso del reconocimiento facial como prueba de vida.
Estudio de caso de lucha contra el fraude
El mayor banco de Dinamarca tiene un gran ejemplo de cómo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático pueden proporcionar excelentes resultados en la detección del fraude.
La institución adoptó un conjunto de tecnologías para crear y lanzar una plataforma de detección de fraudes basada en la Inteligencia Artificial. La solución utiliza el Machine Learning para analizar decenas de miles de recursos, monitorizando millones de transacciones bancarias online en tiempo real para proporcionar una visión que diferencie las actividades honestas de las fraudulentas.
El programa antifraude del banco danés es el primero en poner en producción técnicas de aprendizaje automático, al tiempo que desarrolla modelos de aprendizaje profundo para probar estrategias.
El equipo comenzó a trabajar con la infraestructura existente del banco y luego creó modelos avanzados de aprendizaje automático para detectar el fraude en millones de transacciones al año y en horas punta.
Para garantizar la transparencia y fomentar la confianza, el mecanismo incluye una capa de interpretación sobre los modelos de Machine Learning, que explica la actividad bloqueada.
El hecho es que todos los bancos necesitan una plataforma analítica escalable y sólida, así como una hoja de ruta y una estrategia de digitalización para introducir la ciencia de los datos en la organización.
Con tantas transacciones en línea, tarjetas de crédito y pagos móviles, los bancos exigen soluciones en tiempo real para detectar el fraude de manera eficiente.
La IA ayuda a descubrir las «anomalías» de los datos mediante el análisis de las transacciones e identifica las operaciones fraudulentas a través de los datos y el comportamiento de los usuarios. El aprendizaje automático aporta su capacidad predictiva gracias a las capacidades tecnológicas actuales. El aprendizaje automático rápido ‘desarma’ a los delincuentes, evitando el robo financiero en tiempo real.
Todo este proceso tiene lugar en cuestión de minutos, a veces de segundos.
Poco después, se desarrollan nuevos patrones de fraude. En otras palabras, son ventanas cortas de acción y aprendizaje que deben ser resueltas por el ML/AI.
El ciclo de prevención del fraude: La mejora continua en la defensa
El procesamiento de datos es el centro del proyecto. Reunir, almacenar, estructurar y cruzar la información es la mejor manera de detectar el fraude de forma eficaz. El análisis del comportamiento fraudulento es crucial para la definición de un indicador de propensión.
Este actúa como una alerta de irregularidad para interrumpir el proceso de pago y profundizar en el análisis de la reclamación. Para ello, es fundamental que los gestores estudien detenidamente el seguimiento y la detección de las amenazas.
Como se trata de un ciclo continuo, las acciones deben ser constantes, organizadas y supervisadas de cerca.
La eficacia del trabajo de prevención del fraude depende de la capacidad de análisis del equipo.
A continuación, tenemos una guía paso a paso para crear un ciclo de prevención del fraude.
DATOS
Para identificar patrones de comportamiento fraudulento, las empresas necesitan procesar conjuntos de datos, a menudo no estructurados.
A partir de la Ciencia de Datos, es posible identificar comportamientos propensos al fraude. Tras el procesamiento, este mar de datos se organiza para su visualización y comprensión, dando vida a conjuntos de información en cuadros de mando.
ANÁLISIS
Aquí se descubre si se está cometiendo un fraude en ese momento y se entiende el camino que siguen los estafadores y sus estrategias. Aquí se realiza la organización y visualización del cuadro de mando sólo con la información necesaria para los procesos de lucha contra el fraude.
Al encontrar el patrón definido por el indicador, realiza un análisis más preciso en busca de irregularidades que demuestran el fraude. Las soluciones digitales pueden proporcionar información detallada y en tiempo real para realizar diagnósticos que conduzcan a decisiones más informadas.
CORRECCIÓN
La tercera etapa del ciclo de prevención del fraude entra en juego cuando las medidas adoptadas anteriormente son insuficientes para evitar los ataques fraudulentos.
Además de revisar las técnicas de seguridad aplicadas para evitar que se repitan los casos, es esencial comprobar todo el proceso preventivo, acumular las lecciones aprendidas y reforzar la necesidad de políticas para combatir el fraude en las instituciones.
La lucha contra el fraude merece su atención
El mensaje para los bancos y las compañías de seguros es: invertir en tecnologías de análisis y datos.
Incluso dentro de un sector que desarrolla continuamente soluciones «de vanguardia» para los delitos financieros, se necesita una mirada más centrada en el análisis y la supervisión de los datos. Los modelos analíticos avanzados facilitan este proceso mediante el uso de información detallada sobre los clientes.
El reto es hacer este trabajo sin comprometer la calidad de la experiencia del cliente, que es el centro de la estrategia. Una que es cada vez más exigente, con soluciones intuitivas, receptivas y seguras.
Invertir en la combinación de soluciones con múltiples capas de defensa. Entre otras cosas porque, a medida que los mercados se vuelven más maduros desde el punto de vista digital, las amenazas adquieren nuevos niveles de complejidad. El fraude ha sido y será cada vez más una carrera armamentística digital.
Si tiene alguna duda sobre cómo prevenir el fraude en su empresa o quiere potenciar sus defensas digitales, ¿por qué no se pone en contacto con uno de nuestros asesores?
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