Índice de artículo

• Definiendo machine learning
• La diferencia entre inteligencia artificial y machine learning
• Tipos de fraude online
• Detección de fraude antes del machine learning
• Cómo funciona el machine learning en la detección de fraudes
• Beneficios de la detección de fraudes con machine learning
• Seleccionando datos para un modelo de detección de fraudes con machine learning
• Implementando una solución de detección de fraudes con machine learning
• Escalando una solución de detección de fraudes con machine learning
• Acerca de VASS

La detección de fraude es un aspecto esencial de las transacciones digitales. El fraude puede tener un impacto significativo en las instituciones financieras, sus clientes y terceros, como minoristas en línea o aplicaciones que aceptan pagos.

Antes de que se introdujera el machine learning en la detección de fraude, la práctica dependía de sistemas basados en reglas y revisión manual y actualizaciones.

La detección de fraude con machine learning utiliza modelos y algoritmos que aprovechan los datos para identificar la probabilidad de fraude basándose en una serie de factores.

Estos factores se actualizan en tiempo real a medida que el sistema analiza más transacciones. Con la detección de fraude mediante machine learning, la efectividad de la solución se desarrolla tan rápidamente como los estafadores desarrollan sus tácticas.

Definiendo machine learning

El machine learning es considerado una subdisciplina de la inteligencia artificial. Esta subdisciplina permite que los sistemas informáticos aprendan y se adapten basándose en la experiencia sin la necesidad de ser reprogramados.

Una solución de machine learning involucra algoritmos y modelos diseñados para analizar datos y predecir resultados. Los algoritmos pueden ser entrenados usando diferentes modelos de aprendizaje, como supervisado, semisupervisado, refuerzo o no supervisado, dependiendo del tipo de problema que se aborde.

La capacidad de aprender y mejorar con el tiempo es lo que hace que el machine learning sea una solución ideal para la detección de fraude. Además, su habilidad para encontrar patrones en una gran cantidad de parámetros internos y externos lo hace mucho más efectivo que los métodos tradicionales de detección.

La diferencia entre inteligencia artificial y machine learning

La diferencia entre Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) radica en su alcance y objetivos.

La IA es una disciplina amplia que busca emular la inteligencia humana en diversas aplicaciones, desde asistentes inteligentes hasta vehículos autónomos. Engloba una gran variedad de estrategias y tecnologías diseñadas para permitir que las máquinas realicen tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana.

Por otro lado, el Machine Learning es un subconjunto especializado de la IA. Se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras llevar a cabo tareas específicas sin instrucciones explícitas, basándose en cambio en el reconocimiento de patrones de datos e inferencias.

Aunque todo sistema de ML puede clasificarse como IA, no todos los sistemas de IA emplean ML. El objetivo principal de la IA abarca lograr una finalización de tareas similar a la humana en diversas aplicaciones, mientras que ML se enfoca específicamente en procesar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y producir resultados basados en datos.

La IA puede usar una variedad de métodos, incluidos, pero no limitados, a ML, mientras que ML principalmente diferencia sus métodos en aprendizaje supervisado y no supervisado, y en menor medida en aprendizaje semisupervisado y de refuerzo.

El proceso de implementación de una solución de ML típicamente gira en torno a la selección de datos y la refinación de modelos, mientras que las soluciones de IA podrían implicar procesos más intrincados.

Tipos de fraude online

Con el aumento del uso de internet para servicios cotidianos, y el número de dispositivos y usuarios conectados, los intentos de fraude han aumentado en los últimos años.

Santiago Cordero, Head of Design and Development of Cybersecurity and Cloud Services en VASS, afirma: “El factor que impulsa esta demanda de nuestros servicios son estafadores más sofisticados que están aprovechando la misma tecnología de machine learning y redes neuronales que nuestros clientes usan para mejorar sus tácticas. Es un juego continuo de gato y ratón y ayudamos a nuestros clientes a mantenerse adelante.»

El fraude online puede tomar muchas formas. Puede incluir estafas de phishing, compromiso de correo electrónico empresarial, fraudes en compras, lavado de dinero, credenciales robadas: es cualquier intento de defraudar digitalmente a una organización o a un individuo.

¿Cuántos tipos diferentes de fraude se intentaron en su organización durante los últimos 12 meses? ¿Son intentos homogéneos o diferentes cada vez?

Las soluciones de detección de fraudes con machine learning están entrenadas para identificar posibles fraudes y pueden aprender en tiempo real, lo que les permite mantenerse al día con las tácticas cambiantes de los estafadores y detectar fraudes no solo en acciones sino también en comportamientos.

Esto desplaza la atención de definir tipos específicos de fraude a definir comportamientos típicos de transacciones fraudulentas y genuinas.

Detección de fraude antes del machine learning

Antes de que se implementara el machine learning, la detección de fraudes dependía de sistemas basados en reglas que referenciaban un conjunto de reglas y las aplicaban a las transacciones.

Los sistemas basados en reglas resaltan cualquier cosa que, según sus reglas predefinidas, parezca fraude. En un sistema basado en reglas, cuando los estafadores desarrollaban nuevos métodos, los analistas revisaban las actividades y creaban nuevas reglas o actualizaban las existentes.

La detección de fraudes basada en reglas puede detectar los intentos de fraude más obvios que usan métodos comunes, pero son propensos a falsos negativos, especialmente cuando los estafadores desarrollan nuevos métodos antes de que se apliquen reglas que puedan identificarlos. La principal desventaja es que solo pueden identificar un intento de fraude después de que ha sido identificado.

Descubrir nuevas tácticas de fraude y crear y actualizar reglas para prevenirlas requería una gran cantidad de recursos humanos. A medida que un sistema basado en reglas se hacía más grande, aumentaba la probabilidad de falsos positivos, como que se rechazara la tarjeta de un cliente, lo que afecta negativamente la experiencia del cliente.

Cómo funciona el machine learning en la detección de fraudes

La detección de fraudes y el machine learning trabajan con un modelo y algoritmos. Se proporciona a un modelo un conjunto de datos históricos que incluyen transacciones fraudulentas y genuinas.

Estos datos incluyen registros de transacciones financieras, comportamiento del cliente y datos personales, entre muchos otros, que pueden ser utilizados para identificar comportamientos y patrones fraudulentos.

Los datos se etiquetan y el modelo aprende a distinguir entre transacciones fraudulentas y genuinas extrayendo características relevantes y utilizando las características de la transacción para determinar la probabilidad de fraude.

Además de usar características, una solución de machine learning puede compararse con clientes similares, transacciones y comportamientos para determinar si una transacción es genuina o fraudulenta. Además, el machine learning puede entender y adaptarse a otros indicadores de fraude, como el tiempo de viaje entre dos destinos o una dirección IP falsa que sitúa al usuario en una ubicación inhabitada.

Los algoritmos de machine learning incluyen redes neuronales, máquinas vectoriales y métodos de deep learning.

La forma en que aprenden puede ser supervisada o no supervisada. Con el aprendizaje supervisado, se proporciona al algoritmo datos etiquetados para que aprenda de esos datos y realice predicciones sobre datos nuevos y no etiquetados.

Con el aprendizaje no supervisado, se proporciona al algoritmo datos no etiquetados para que pueda descubrir patrones y relaciones de forma independiente.

Beneficios de la detección de fraudes con machine learning

Automatizar la detección de fraudes y el desarrollo de reglas reduce significativamente la cantidad de recursos y tiempo requeridos.

Esto conduce a una solución de detección de fraudes más precisa, que es mejor para mantenerse al día debido a la rapidez con la que los estafadores cambian sus métodos y tácticas.

El resultado de una detección de fraudes más precisa es menos falsos positivos y negativos, lo que conduce a la reducción de pérdidas relacionadas con fraudes y mejora la experiencia del cliente.

Además, la detección de fraudes con machine learning tiene la capacidad de identificar anomalías que indican transacciones potencialmente fraudulentas, incluso si las tácticas utilizadas no han sido identificadas anteriormente.

Seleccionando datos para un modelo de detección de fraudes con machine learning

La precisión de una solución de detección de fraudes con machine learning depende de la calidad y cantidad de datos utilizados para entrenarla. La mayoría de las organizaciones recopilan y almacenan datos suficientes para implementar una solución de este tipo. Sin embargo, muchas organizaciones no están utilizando en su máximo potencial los datos recopilados.

Como parte de la implementación de una solución de machine learning, ayudamos a las organizaciones a utilizar los datos que recopilan. Definimos también qué partes serán útiles para el modelo.

Al seleccionar datos, es esencial tener una variedad de fuentes de datos que proporcionen una imagen lo más completa posible sobre las transacciones, el comportamiento y la actividad de la cuenta. Los datos deben dividirse en dos conjuntos: uno para entrenamiento y otro para pruebas.

Los conjuntos de datos deben ser lo más grandes posible y, si es necesario, se debe agregar datos sintéticos. Los datos con los que se entrena el modelo se usarán para tomar decisiones futuras y establecer un rumbo para el aprendizaje. Datos inexactos o insuficientes ponen en riesgo la solución de detección de fraudes y la hacen ineficaz.

Otra tarea al preparar datos para un modelo es seleccionar y asignar características relevantes (para un modelo supervisado). Las características, y las combinaciones de ellas, deben representar actividad fraudulenta y genuina.

Implementando una solución de detección de fraudes con machine learning

El primer paso para implementar una solución de detección de fraudes con machine learning es definir el alcance de la solución, como los tipos de fraude que la solución detectará. Se tendrá que decidir un modelo adecuado en ese caso.

Los modelos comunes para la detección de fraudes son regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, impulso de gradiente y redes neuronales.

Después de definir el alcance y los requisitos de la solución, se necesita recopilar datos históricos de diversas fuentes. Se estudiarán en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de pruebas. Una vez que los datos estén listos (y etiquetados si optas por un modelo supervisado), el siguiente paso es entrenar el modelo.

Después del entrenamiento, los modelos se prueban y refinan utilizando nuevos datos para mejorar la precisión.

Escalando una solución de detección de fraudes con machine learning

A medida que una organización crece, puede surgir la necesidad de escalar su solución de detección de fraudes. Se pretende así aumentar su capacidad o permitir que detecte nuevos tipos de fraude.

Escalar una solución de detección de fraudes generalmente conduce a una configuración más compleja que puede manejar mayores cantidades de datos mientras mantiene la eficiencia.

Al escalar una solución de detección de fraudes con machine learning, se puede crear un conjunto de datos sintético. De esta manera se puede asegurar que los modelos se entrenen con datos más diversos o conjuntos de datos más grandes.

Este puede ser un enfoque efectivo para prepararse para nuevos tipos de fraude que no han ocurrido previamente en la organización. También sirve para prepararse para procesar un mayor número de transacciones.

Acerca de VASS

VASS tiene más de 20 años de experiencia ofreciendo servicios de transformación digital a bancos, minoristas en línea y otros sectores con un riesgo significativo de fraude. Contáctenos para conocer las soluciones de detección de fraudes que hemos implementado y cómo podemos ayudar con la suya.