El fraude es uno de los delitos que está en aumento, pero también la tecnología de prevención ha avanzado gracias a la velocidad del cálculo (analítica de alto rendimiento), el aprendizaje automático y otras formas de inteligencia artificial (AI).
En el sector gobierno no solo se habla de protección de la identidad de los ciudadanos, sino que se manejan los pagos sociales (beneficios con programas del Estado), la recaudación de impuestos, para identificar los fraudes por evasión fiscal, y la gestión del presupuesto público, para controlar las inversiones y así evitar temas de corrupción. “Tenemos modelos que permiten identificar los gastos, dónde se realizaron, a quiénes se les compraron y así analizar los gastos públicos, que son abiertos”, comentó Ricardo Saponara, principal advisory fraud & security intelligence Latam y USA de SAS.
El ejecutivo explicó que tienen un espectro muy amplio de modelos de inteligencia artificial, que empiezan desde definir reglas de negocio para detección de anomalías; hacer minería de datos y de textos; realizar análisis de sentimientos de estos textos, para saber si son negativos o positivos; análisis de red de vínculos, para entender con quién están relacionadas estas personas; y georefencia, para saber qué tan cerca está una persona de otra, o analizar su tiempo de traslado, pues si, por ejemplo, es un cliente de un banco, y si esta persona realiza una transacción en un cajero automático en Bogotá, a los cinco minutos no podría estar haciendo otro retiro en ATM en Medellín o Cali, y así detectar un posible fraude en la tarjeta.
“Todo este tipo de situaciones son un arsenal analítico que entregamos para clientes tanto de gobierno, como financiero y varias industrias y les damos entrenamiento para que ellos tomen el control y puedan hacer los cambios necesarios, para conseguir una precisión más alta. SAS no solo brinda las herramientas en las soluciones analíticas, sino que acompaña al cliente para saber dónde la va a instalar (hosting) y cómo aprovechar la tecnología para hacer análisis predictivos y prevenir el fraude”, anotó Saponara.
Por su parte, Robson Ohosaku, especialista en prevención de fraudes y PLD para SAS América Latina sostuvo que, si bien el sector financiero es el más preparado, a la vez es uno de los que más sufren ciberataques. El especialista comentó que es una industria innovadora y ahora están implementando plataformas de Open Finance, para compartir datos, que no solo estarán encriptados, sino que con Inteligencia Artificial se analizarán los comportamientos de los clientes, mediante modelos que ayudarán a validar su identidad. “Es aplicar la inteligencia analítica para monitoreo, prevención e, incluso, predecir y tomar decisiones para proteger y ofrecer nuevos servicios a los clientes”.
En la actualidad, como lo expone SAS, para combatir el fraude se han desarrollado nuevas tecnologías para predecir tácticas convencionales, utilizar modelos de decisión sofisticados para gestionar mejor los falsos positivos y detectar las relaciones de red. Todo ello implica más que una analítica estándar; se deben aplicar técnicas de análisis predictivas y adaptativas, entre las que se incluye el aprendizaje automático, la combinación de fuentes de big data, con control en tiempo real, y el análisis del perfil de riesgo para evaluar el riesgo al fraude, y, además, comentaron los especialistas, debe haber una cultura de prevención y educación en las organizaciones y con los usuarios para atacar este flagelo.
