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19/5/2023

6 minutos

Soluciones tecnológicas y análisis de datos para prevención de fraudes

Soluciones tecnológicas y análisis de datos para prevención de fraudes

Actualmente disponemos de múltiples soluciones tecnológicas que, combinadas con el análisis de datos, permiten identificar un intento de fraude en tiempo real y prevenirlo. 

Algunos desarrollos en materia de validación de identidad, cómo la seguridad biométrica, requieren de la interacción con el usuario. En cambio, otros son automáticos y están asociados a los dispositivos que usas. 

Este artículo te permitirá conocer más acerca de la interacción necesaria para prevenir todo tipo de fraudes informáticos rápida y fácilmente.

Análisis de datos al servicio de la prevención de fraudes

Cada uno de los parámetros de validación biométrica debe ser comparado con una base de datos. Y cada una de estas bases poseerá millones de registros.

Aquí es donde el análisis de datos cobra verdadera relevancia: esta poderosa herramienta tiene la capacidad de realizar la operación en fracciones de segundo. Simultáneamente, puede verificar si el equipo desde donde se desea realizar la validación es el usual y está ubicado en un lugar registrado.

En su último Informe a las Naciones de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE), la organización ofreció datos concretos y valiosos.

Por ejemplo, el 34% de las empresas que la componen utilizan actualmente la verificación biométrica como parte de su programa antifraude. También afirma que un 17% más la implementará en los próximos dos años.

Definitivamente, esta metodología es más segura que las verificaciones manuales o a través de contraseñas. Siempre las decisiones se basarán en datos.

¿Cómo prevenir fraudes mediante el análisis de datos?

Para prevenir fraudes mediante el análisis de datos se utiliza un enfoque basado en capas. De esta manera es posible detectar incluso las inconsistencias mínimas, volviendo realmente improbable que, incluso los mejores ataques, pasen inadvertidos.

El modelo fue desarrollado por Gartner, y cuenta con 5 capas que escanea los datos disponibles en diferentes etapas y niveles de agregación.

Para que este modelo funcione correctamente, debemos asegurar ciertos aspectos, los cuales explicamos en detalle a continuación.

Identificar los factores de riesgo de fraude

Aplica análisis de datos y riesgo de fraude

Los factores de riesgo de fraude serán todos aquellos que posibiliten o faciliten un fraude. En este caso podemos clasificarlos en 3:

  • Ambientales: factores externos que pueden ser climáticos o de tipo natural, entre otros.
  • Tecnológicos: están vinculados a fallas de hardware o software, del sistema de provisión de energía o ataques informáticos
  • Humanos: incluye toda acción humana que propicie una vulnerabilidad.

Precisar las áreas de la empresa más susceptibles al fraude

Generalmente, el análisis de fraude se efectúa sobre dos áreas particulares, que son los desembolsos y el cobro. Esta acción polarizada deja expuestas vulnerabilidades en niveles, aparentemente poco importantes. Es desde allí desde donde se producen los ataques.

La inteligencia de datos, en cambio, no deja flancos libres; analiza cada aspecto de la seguridad y reporta las debilidades para ser corregidas. Esa es la única forma de conseguir resultados realmente eficaces.

Determinar las fuentes de los datos de la organización

Las fuentes de información son vitales, pues el análisis de datos se realizará con ellos. Por este motivo, se debe tener acceso a bases confiables para ser consultadas. En algunos países, de acuerdo con las leyes de protección de datos personales, este punto puede significar un escollo.

Quote/Click to Tweet: Las decisiones basadas en el análisis de datos serán eficientes, si el sistema antifraude cuenta toda la información necesaria para realizar una valoración sólida.

Cuando se cuenta con un sistema antifraude reconocido, utiliza cada una de las bases de las que dispone para crear perfiles más precisos. Así se logra una tasa de eficacia más alta. 

Combinar los conjuntos de datos e implementar un análisis efectivo

Una vez definidas las fuentes de información, el sistema de análisis de datos basará su evaluación en las 5 capas diseñadas por Gartner. Los resultados siempre generarán un reporte que incluya los parámetros en los que se basó la decisión.

Por otra parte, el sistema debe poseer la capacidad de mejorar cada uno de los perfiles ya creados. Es decir, no se limitará a analizar información, sino que además creará un historial para aprender de cada opción tomada, mejorando así su efectividad futura.

Informar a la organización y programar alertas

Cuando mediante el análisis de datos se detecta una inconsistencia, se debe informar de inmediato la misma. Los sistemas basados en inteligencia de datos poseen protocolos de acción preestablecidos para este tipo de situaciones.

De acuerdo con el tipo de ataque o tentativa de fraude, generarán la alerta correspondiente y de manera preventiva aplicarán una acción de mitigación. Es el caso del Bloqueo de IP.

¿Qué pasa cuando una solución tecnológica incorpora análisis de datos?

Emplea el análisis de datos

Cada una de las soluciones tecnológicas disponibles en la actualidad aportan datos que deben ser evaluados para generar una identificación positiva. A mayor volumen de datos, más complejo se volverá el análisis que se requiera.

Si  implementas el análisis de datos en esta ecuación, potenciarás cada uno de estos recursos y simplificarás la tarea logrando una efectividad muy alta. 

El gran inconveniente que tienen las pequeñas y medianas empresas es que cuentan con bases de datos relacionales relativamente pequeñas. Esto dificulta la detección de los falsos positivos o ataques de sus sistemas antifraudes.

Por este motivo, la opción más adecuada es integrar un sistema que ya cuenta con una amplia base de datos. Y además, que provea todo este conocimiento en tu beneficio.

Quote/Click to Tweet: El sistema antifraude de Bayonet crea los perfiles de decisión más precisos porque cuenta con grandes bases de datos relacionales que las sustentan.

El servicio antifraude de Bayonet cuenta en este sentido con la base relacional más amplia del mercado. Se puede vincular con tu sistema de gestión en 5 sencillos pasos, evitando así el significativo costo de inversión que tendrías.

Además, no te atas a un costo de mantenimiento fijo, solo pagarás por lo que uses.

Conclusión

Ciertamente, las soluciones tecnológicas realizan un aporte muy importante para la prevención de fraudes; pero ten en cuenta que necesitan del análisis de datos para integrar sus funcionalidades al proceso de validación de una operación, integrándose con ellas.

Esta información es la que, sumada a toda la aportada por una extensa red, posibilita que las decisiones tengan una alta efectividad.

El sistema antifraude de Bayonet te permitirá asegurar tus transacciones con un bajo riesgo y mejora continua. Evitarás el fraude y tu sistema se adaptará permanentemente para afrontar los nuevos desafíos que se presenten. Contáctanos para disfrutar de una demostración.

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