En 2022, las pérdidas totales por fraude en los pagos por Internet ascendieron a 41.000 millones de dólares, y se prevé que alcancen la cifra de 48.000 millones de dólares a finales de 2023. Combatir el fraude en los pagos para mitigar sus devastadores daños tanto en las finanzas como en la reputación de los negocios se ha convertido en una de las mayores prioridad de muchas empresas. Además de las pérdidas económicas inmediatas que provoca el fraude en los pagos, las empresas también tienen que afrontar un posible desgaste de la confianza y la fidelidad de sus clientes, así como un mayor control por parte de las autoridades reguladoras y las fuerzas de seguridad. Para combatir esta amenaza creciente, las empresas están recurriendo al machine learning.

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) que ofrece una solución eficaz para hacer frente al fraude en los pagos y adaptarse a los constantes cambios en los modelos fraudulentos. Al movilizar grandes conjuntos de datos y algoritmos avanzados, el machine learning puede identificar patrones y anomalías que indican un comportamiento fraudulento, lo que permite a las empresas detectar y prevenir el fraude en tiempo real. En última instancia, el machine learning puede ayudar a las empresas a mantener un entorno de pagos seguro que les permita velar por sus clientes, sus ingresos y su reputación.

En esta guía, analizaremos las ventajas del machine learning para prevenir el fraude y cómo utilizarlo en distintas situaciones de pago.

Esto es lo que encontrarás en este artículo:

• ¿Qué es el machine learning?
  
• ¿Cómo se usa el machine learning para prevenir y detectar el fraude?
  
• Certificación para fraude con machine learning
  
• Ejemplos de machine learning para detectar el fraude
  

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la IA que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender de los datos, identificar patrones a partir de ellos y tomar decisiones basadas en sus aprendizajes.

Hay tres tipos principales de machine learning:

Aprendizaje supervisado

Se trata de un tipo de machine learning en el que se enseña a un ordenador a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ejemplos. La situación es como cuando un alumno aprende de un profesor: el profesor proporciona al alumno una serie de problemas y las soluciones correctas para esos problemas, y el alumno se estudia esos ejemplos y aprende a reconocer los patrones. Cuando el alumno se enfrenta a un nuevo problema, puede utilizar sus conocimientos previos para encontrar la solución correcta.

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo informático recibe un conjunto de datos con los datos de entrada (problemas) y la salida correcta (soluciones). El algoritmo estudia este conjunto de datos y aprende la relación entre la entrada y la salida. Con el tiempo, el algoritmo puede hacer predicciones o tomar decisiones para los datos nuevos que no había recibido nunca.

Aprendizaje no supervisado

Se trata de un tipo de machine learning en el que un ordenador aprende a identificar patrones o estructuras de datos sin que se le proporcionen ejemplos específicos ni soluciones correctas. Se parece a la forma en que un detective intentaría resolver un caso sin ninguna pista inicial, es decir, buscando pistas y coincidencias en la información disponible para descubrir patrones o relaciones ocultos. En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo informático recibe un conjunto de datos que solo contiene los datos de entrada, sin ninguna salida (solución) correcta correspondiente. La función del algoritmo es analizar estos datos y detectar patrones subyacentes.

Aprendizaje por refuerzo

Se trata de un tipo de machine learning en el que un ordenador aprende a tomar decisiones al interactuar con un entorno y recibir comentarios en forma de recompensas o penalizaciones. Piensa en cómo entrenarías a un perro para que haga trucos. Si el perro hace el truco correctamente, le das una golosina (recompensa), pero, si no lo hace, podrías aplicar un ligero estímulo negativo (penalización). Con el tiempo, el perro aprende a hacer la pirueta correctamente para recibir más golosinas.

En el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo informático, a veces conocido como agente, explora un entorno y toma decisiones. Por cada decisión tomada, recibe un comentario como recompensa o penalización. El objetivo del algoritmo es aprender la mejor estrategia o política para tomar decisiones que le permita aumentar las recompensas recibidas con el tiempo. Lo hace por ensayo y error, adaptando y mejorando su estrategia en función de los comentarios.

Las técnicas de machine learning se utilizan en muchas situaciones diferentes, entre otras, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y voz, el diagnóstico médico, el análisis financiero y los vehículos autónomos.

¿Cómo se usa el machine learning para prevenir y detectar el fraude?

El machine learning se utiliza cada vez más para prevenir y detectar el fraude por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y adaptarse a información nueva. Estas son algunas aplicaciones típicas del machine learning en la prevención de fraude:

• Detección de anomalías
  Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones atípicos o desviaciones del comportamiento normal en los datos de las transacciones. Con un «entrenamiento» basado en datos históricos, los algoritmos aprenden a reconocer transacciones legítimas y a marcar actividades sospechosas que pueden indicar fraude.

• Puntuación de riesgo
  Los modelos de machine learning pueden asignar puntuaciones de riesgo a las transacciones y a las cuentas de los usuarios en función de una serie de factores, como el importe de la transacción, la ubicación, la frecuencia y el comportamiento anterior. Las puntuaciones de riesgo más altas indican una probabilidad mayor de fraude, lo que permite a las organizaciones priorizar sus recursos y centrarse en transacciones o cuentas específicas que justifican una investigación más exhaustiva.

• Análisis de redes
  Los estafadores suelen colaborar y crear redes para desarrollar sus actividades. Las técnicas de machine learning, como el análisis de gráficos, pueden ayudar a descubrir estas redes mediante el análisis de las relaciones entre las entidades (como usuarios, cuentas o dispositivos) y a identificar conexiones o agrupaciones atípicas.

• Análisis de texto
  Los algoritmos de machine learning pueden analizar datos de texto no estructurados, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales o reseñas de clientes, para identificar patrones o palabras clave que puedan indicar fraude o estafas.

• Verificación de la identidad
  Los modelos de machine learning pueden analizar y verificar la información proporcionada por el usuario, como imágenes de documentos de identificación o datos de reconocimiento facial, a fin de garantizar que la persona es quien dice ser y de prevenir el robo de identidad.

• Aprendizaje adaptativo
  Una de las principales ventajas del machine learning es la capacidad de aprender y adaptarse a la información nueva. Como los estafadores cambian sus tácticas, es posible volver a entrenar los modelos de machine learning con los datos nuevos para que estén al día y contar con la capacidad necesaria para detectar las nuevas tendencias de fraude.

Usar el machine learning en la prevención de fraude puede ser un método eficaz para que las organizaciones refuercen sus funcionalidades de detección, reduzcan el riesgo de falsos positivos y mejoren la seguridad general y la experiencia del cliente.

Certificación para fraude con machine learning

Se trata de un tipo de programa de capacitación o certificación profesional que se centra en la aplicación de técnicas de machine learning para detectar y prevenir el fraude. El objetivo de esta certificación es proporcionar los conocimientos, las competencias y las herramientas necesarios para aplicar el machine learning en la lucha contra el fraude.

Los programas de certificación para fraude con machine learning normalmente abarcan lo siguiente:

• Aspectos básicos del machine learning: una introducción a los conceptos y principios básicos del machine learning, como las técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, así como los algoritmos más utilizados.

• Preparación y preprocesamiento de datos: técnicas para limpiar, transformar y preparar datos para utilizarlos en modelos de machine learning, como la forma de controlar los datos que faltan o ruidosos (datos dañados o inutilizables), la ingeniería de funciones y la normalización de datos.

• Evaluación y entrenamiento de modelos: métodos para entrenar modelos de machine learning, seleccionar algoritmos adecuados, optimizar los parámetros del modelo y evaluar el rendimiento del modelo mediante métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1 (una medida de precisión y recuperación).

• Técnicas de detección de fraude: un resumen de varios enfoques basados en el machine learning utilizados en la detección de fraude, como la detección de anomalías, la puntuación de riesgo, el análisis de redes, el análisis de texto y la verificación de la identidad.

• Implementación y puesta en marcha: mejores prácticas para implementar y poner en marcha modelos de machine learning en un entorno de producción, incluido el control de versiones de modelos, la supervisión y el mantenimiento del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.

• Ética y normativa: un análisis de las consideraciones éticas y el cumplimiento normativo relacionados con el machine learning y la prevención de fraude, como la privacidad de los datos, la imparcialidad y la explicabilidad (la capacidad de explicar a un humano lo que hace un modelo de machine learning desde la entrada hasta la salida).

Obtener una certificación para fraude con machine learning puede ayudar a los profesionales a demostrar su experiencia en este ámbito especializado, lo que los convierte en activos valiosos para las organizaciones que desean mejorar sus funcionalidades de detección de fraude. Hay muchos tipos de profesionales que pueden beneficiarse de dicha certificación, incluidos científicos de datos, analistas, investigadores de fraude y expertos en ciberseguridad.

Ejemplos de machine learning para detectar el fraude

Las empresas que se ocupan de los pagos de los clientes pueden utilizar la detección y prevención de fraude basadas en machine learning para diferentes situaciones de pago:

Pagos en persona

• Detección de fraude con tarjetas de crédito
  Los algoritmos de machine learning pueden analizar los datos de las transacciones (por ejemplo, la hora, la ubicación, el importe y el negocio) para identificar patrones y marcar transacciones potencialmente fraudulentas en tiempo real. Por ejemplo, si la tarjeta de un cliente se utiliza en dos ubicaciones lejanas en poco tiempo, el sistema puede marcar las transacciones como sospechosas.

• Detección de anomalías en sistemas de puntos de venta (POS)
  El machine learning puede supervisar las transacciones de los sistemas POS e identificar tendencias atípicas. Por ejemplo, si un empleado procesó un número inusualmente alto de reembolsos o descuentos, puede ser indicativo de fraude o robo interno.

Pagos con dispositivos móviles

• Huella digital del dispositivo
  Los modelos de machine learning pueden analizar información específica del dispositivo (por ejemplo, modelo de dispositivo, sistema operativo y dirección IP) para crear una «huella» única para cada usuario. Esto ayuda a detectar actividades fraudulentas, como usurpaciones de cuentas o varias cuentas vinculadas a un solo dispositivo.

• Biométrica conductual
  El machine learning puede analizar los patrones de comportamiento del usuario, como la velocidad de escritura, los gestos de deslizamiento o el uso de aplicaciones, para verificar la identidad del usuario y detectar cualquier anomalía que pueda sugerir fraude.

E-commerce

• Prevención de la usurpación de cuentas
  El machine learning puede supervisar los patrones de inicio de sesión de los usuarios y detectar actividades inusuales, como varios intentos fallidos de inicio de sesión o intentos de inicio de sesión desde nuevos dispositivos o ubicaciones, lo que puede indicar un intento de usurpación de la cuenta.

• Detección de «fraude amistoso»
  El machine learning puede identificar patrones relacionados con el «fraude amistoso» (también conocido como «fraude por contracargo»), en el que los clientes realizan una compra y luego denuncian que la transacción no estaba autorizada o que nunca recibieron el producto. Los modelos pueden analizar factores como el historial de compras de los clientes, las tasas de devolución y los patrones de contracargos para marcar posibles casos de fraude no malintencionado.

Otros casos de uso relevantes

• Detección de fraude con facturas
  El machine learning puede analizar las facturas y la documentación relacionada para identificar discrepancias, como facturas duplicadas, importes que no coinciden o detalles sospechosos de proveedores, lo que puede indicar fraude.

• Detección de fraude en los programas de fidelidad
  El machine learning puede supervisar el comportamiento de los clientes en los programas de fidelidad, como la acumulación de puntos, los canjes y la actividad de la cuenta, para identificar y marcar posibles fraudes o abusos.

Al implementar sistemas de detección y prevención de fraude basados en machine learning, las empresas pueden protegerse mejor a sí mismas y a sus clientes del fraude, reducir las pérdidas económicas y reforzar la confianza y la satisfacción del cliente.