Funcionamiento de la detección del fraude: programas y herramientas habituales
Detectar y mitigar el fraude es vital tanto para las empresas como para los clientes. Aprenda a proteger sus datos contra el fraude.
El fraude es un problema extendido en numerosos sectores a nivel mundial, como las finanzas, la sanidad, el comercio electrónico y la administración pública. Las soluciones efectivas de detección de fraude son cruciales para enfrentar el panorama siempre cambiante de las actividades fraudulentas y para ayudar a prevenir los daños financieros, personales o legales que el fraude puede ocasionar.
¿Qué es la detección de fraudes?
La detección de fraudes es el proceso de identificación y prevención de actividades fraudulentas en aplicaciones, API, sistemas, transacciones y datos. Implica el uso de diversas técnicas y tecnologías para supervisar las transacciones y el comportamiento de los clientes para reconocer patrones, anomalías o actividades sospechosas que puedan indicar acciones o transacciones fraudulentas. El objetivo principal de la detección de fraudes es identificar y mitigar proactivamente las actividades fraudulentas para minimizar las pérdidas financieras, proteger los activos, mantener la integridad de las operaciones y garantizar el cumplimiento de la normativa y la fidelización de clientes.
Importancia de los sistemas de detección del fraude
La detección del fraude es crucial en diversos frentes. Las actividades fraudulentas pueden generar pérdidas financieras significativas para individuos y organizaciones, y pueden interrumpir las operaciones comerciales normales, ocasionando retrasos y daños a la reputación. Muchas industrias están sujetas a requisitos regulatorios para la prevención del fraude, y no detectar ni denunciar el fraude puede acarrear sanciones legales y multas. Además, la detección del fraude está estrechamente vinculada con la seguridad de los datos, ya que la protección de la información sensible contra el acceso fraudulento o el robo es un componente fundamental de la ciberseguridad en general.
¿Cuánto tarda la detección de fraudes?
Los requisitos de tiempo para la detección del fraude varían significativamente en función de si el enfoque es en tiempo real o retrospectivo, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones:
- Los métodos de detección en tiempo real identifican las actividades fraudulentas en el momento en que se producen o poco después, lo que permite una respuesta inmediata, como impedir que se completen las transacciones fraudulentas. Esto es fundamental para sectores como las finanzas y el comercio electrónico, en los que una actuación rápida puede evitar pérdidas financieras. Sin embargo, los mecanismos de detección en tiempo real requieren importantes recursos informáticos y su aplicación puede resultar compleja; también corren el riesgo de producir falsos positivos, lo que puede resultar frustrante para los clientes legítimos, que pueden ver bloqueadas sus transacciones o verse obligados a proporcionar una autenticación adicional, como la autenticación multifactor (MFA).
- La detección retrospectiva consiste en analizar los datos históricos de los registros de fraude y las herramientas de gestión de casos para identificar patrones o anomalías del pasado que puedan indicar fraude. Este método se utiliza con frecuencia para investigaciones a fondo después de que se sospeche un incidente de fraude. Al no existir presión para actuar de inmediato, los enfoques retrospectivos permiten un análisis más detallado de los datos, lo que posibilita que los analistas profundicen en patrones y comportamientos sospechosos, con apoyo para el análisis y la corrección posterior al incidente. Sin embargo, aunque la detección retrospectiva puede descubrir fraudes pasados y sus causas subyacentes, no identifica ni previene actividades fraudulentas en tiempo real.
Las organizaciones también pueden obtener una protección contra el fraude más rápida y eficaz alineando sus equipos internos de seguridad y de lucha contra el fraude.
En muchas organizaciones, es habitual tener un departamento de ciberseguridad que protege las redes informáticas y las aplicaciones externas de infiltraciones, explotaciones y ataques de denegación de servicio, y un departamento de fraude centrado en las transacciones en línea/digitales, la correlación de eventos y la respuesta a incidentes. Esto crea una segregación de responsabilidades y dos departamentos con diferentes herramientas, conjuntos de datos, indicadores de rendimiento, personal y presupuestos.
Sin embargo, muchos de los ataques más peligrosos de la actualidad, como el credential stuffing que conduce a la apropiación de cuentas, abarca las responsabilidades de los equipos de seguridad y de fraude. Si los equipos de seguridad y de fraude no se comunican, se pierden la información sobre las amenazas y el contexto, y es difícil (quizá imposible) ver la totalidad del ataque. Como resultado, los estafadores se escabullen y las empresas y sus clientes sufren pérdidas financieras.
Al romper los silos organizativos, se puede crear una visión multidimensional de las actividades tanto en las áreas de fraude como en las de seguridad. El intercambio de datos entre equipos puede dar lugar a modelos de aprendizaje automático más predictivos y precisos, que generen una inteligencia más proactiva y procesable, además de permitir una corrección más rápida y eficaz.
Tipos comunes de software de detección de fraudes
Existen diferentes enfoques técnicos para los programas y sistemas de detección del fraude.
Sistemas basados en reglas
Estos sistemas funcionan mediante el uso de reglas y condiciones predefinidas para identificar patrones o comportamientos fraudulentos en los flujos de datos. El sistema supervisa continuamente los datos entrantes, como transacciones, actividad de cuentas o interacciones de usuarios, y cada punto de datos se coteja con las reglas predefinidas, que pueden incluir diversos aspectos de los datos, como valores de transacción, hora del día, ubicaciones geográficas y comportamiento del usuario. Si se cumple una condición dentro de una regla, el sistema activa una alerta o toma una acción especificada, notificando a las partes pertinentes, como analistas de fraude o personal de seguridad.
Las reglas se basan en el conocimiento de patrones de fraude comunes; por ejemplo, si un cliente intenta repetidamente realizar transacciones con números de tarjeta de crédito no válidos, esto puede activar una alerta de regla. Si el importe de una transacción supera un umbral predefinido, como 5000 dólares, o si un cliente suele realizar transacciones en horario comercial y de repente realiza una transacción en mitad de la noche, estas actividades pueden activar una alerta.
Aunque los sistemas estáticos basados en reglas son sencillos y pueden detectar rápidamente patrones de fraude conocidos, tienen limitaciones. Suelen tener requisitos distintos según las aplicaciones empresariales de una organización (como los programas de puntos de fidelización frente a las aplicaciones de reservas), lo que los hace engorrosos de mantener. También pueden generar falsos positivos o no identificar tácticas de fraude novedosas si no se reescriben las reglas y se optimiza el sistema.
Detección de anomalías y supervisión de transacciones
La detección de anomalías y la supervisión de transacciones son métodos de detección de fraudes que se centran en identificar patrones inusuales o valores atípicos en los flujos de datos, partiendo de la base de que las actividades fraudulentas suelen desviarse de los comportamientos o patrones típicos. Los sistemas de detección de anomalías crean una línea de base para los datos recogidos de diversas fuentes, como registros de transacciones o de comportamiento de los usuarios, que representa el comportamiento típico y legítimo. El sistema compara continuamente los datos entrantes con la línea de base establecida y, cuando los puntos de datos o los comportamientos se desvían significativamente de esta línea de base, se marcan como anomalías y se genera una alerta.
La detección de anomalías y la supervisión de transacciones se utilizan habitualmente en la detección de fraudes con tarjetas de crédito. Supervisan los datos de las transacciones y señalan patrones inusuales, como compras inusualmente grandes o múltiples transacciones desde distintas ubicaciones geográficas en poco tiempo.
Sistemas basados en IA y aprendizaje automático
Los sistemas de detección de fraudes basados en modelos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y relaciones complejas en grandes cantidades de datos a gran velocidad, mucho más allá de la capacidad de los observadores humanos o de los sistemas tradicionales basados en reglas. Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse con datos históricos, pero también se adaptan y aprenden de nuevos datos en tiempo real, lo que es fundamental para identificar tendencias de fraude emergentes y garantizar que estos sistemas sigan siendo eficaces a lo largo del tiempo. Las herramientas basadas en IA pueden tomar decisiones en tiempo real, como aprobar o rechazar transacciones en el momento en que se producen. La IA y el aprendizaje automático también pueden ajustarse para reducir los falsos positivos aprendiendo de decisiones anteriores. A medida que recopilan más datos, se vuelven más precisos a la hora de distinguir entre actividades legítimas y fraudulentas.
Los bancos y las instituciones financieras utilizan la IA y el aprendizaje automático para detectar diversas formas de fraude, como la apropiación de cuentas, el blanqueo de dinero y el uso de información privilegiada. Estos sistemas supervisan los datos de las transacciones, el comportamiento de los usuarios y las condiciones del mercado para identificar actividades sospechosas. Por ejemplo, si se mueve una gran suma de dinero entre cuentas que no tienen conexión previa, la IA puede marcarlo para una investigación más a fondo.
Componentes clave de la detección del fraude
Los sistemas avanzados de detección del fraude comparten una serie de componentes clave.
Recogida y agregación de datos
Los sistemas de detección de fraudes se basan en la recopilación y agregación de datos procedentes de múltiples fuentes como etapa inicial para identificar actividades fraudulentas. En las entidades financieras, las fuentes de datos pueden incluir datos de actividad de cuentas y transacciones a través de todos los canales en los que interviene un usuario, incluidos la web, el móvil o los centros de atención telefónica, entre otros. En el comercio electrónico, podrían incluir datos de pedidos y pagos. Tras el preprocesamiento, que implica la depuración y normalización de los datos, estos se agregan en un único conjunto de datos y se transforman en un formato adecuado para su análisis mediante motores de reglas u otros modelos analíticos.
Ingeniería de características
La ingeniería de características es el proceso de selección, creación o transformación de variables en datos en bruto para mejorar el rendimiento del análisis de datos o los modelos de aprendizaje automático. Las características son un conjunto de datos que los modelos utilizan para hacer predicciones o identificar patrones. Unas características bien diseñadas pueden dar lugar a predicciones más precisas y a una mejor comprensión de las relaciones entre variables.
La detección de fraudes se basa en gran medida en la identificación de patrones, anomalías y desviaciones del comportamiento normal. La ingeniería de características ayuda a captar estos patrones mediante la creación de atributos que pueden poner de relieve actividades sospechosas. Por ejemplo, el importe medio de las transacciones en un periodo de tiempo específico o el número de intentos fallidos de inicio de sesión pueden ser características indicativas.
Entrenamiento y validación de modelos
El entrenamiento y la validación de modelos son pasos fundamentales para desarrollar modelos eficaces y fiables en la detección del fraude. Un subconjunto de los datos disponibles, conocido como conjunto de entrenamiento, se utiliza para enseñar al modelo. Este conjunto de datos generalmente incluye ejemplos etiquetados, con datos de entrada y sus correspondientes etiquetas de destino (por ejemplo, fraude o no fraude en el contexto de la detección de fraudes). El modelo aprende patrones y relaciones dentro de los datos de entrenamiento, ajustando sus parámetros internos a través de un proceso de optimización, con el objetivo de minimizar la discrepancia entre sus predicciones y los resultados reales. Una vez finalizado el periodo de entrenamiento, se introduce un conjunto de datos independiente, denominado conjunto de validación, para evaluar el rendimiento del modelo. Este conjunto es distinto de los datos de entrenamiento y contiene ejemplos que el modelo no ha visto, lo que asegura que pueda generalizarse a nuevas situaciones. Para evaluar la precisión y capacidad de predicción del modelo, se utilizan diversos parámetros de rendimiento y se ajusta el sistema para mejorar su rendimiento.
Herramientas habituales de detección del fraude
Para protegerse frente a la proliferación de ataques en evolución y salvaguardar las superficies de ataque en constante expansión, las organizaciones deben utilizar una variedad de herramientas de detección de fraude y fuentes de datos. Estas herramientas proporcionan la funcionalidad esencial que las plataformas efectivas de prevención del fraude requieren para detectar y mitigar el fraude de manera proactiva en tiempo real.
Las siguientes herramientas apoyan los esfuerzos de detección del fraude y son partes elementales de sistemas sólidos de detección del fraude.
Sistemas de control de transacciones
Los sistemas de control de transacciones (TMS) rastrean y analizan las transacciones financieras en el momento en que se producen y son un componente fundamental de los procesos de detección de fraudes y gestión de riesgos. Los TMS supervisan continuamente las transacciones, buscando patrones sospechosos o anómalos que puedan indicar fraude, como importes, frecuencias o ubicaciones inusuales de las transacciones. Si se detecta una transacción potencialmente fraudulenta, el TMS puede enviar alertas, bloquear la transacción en tiempo real o iniciar una investigación adicional. La mayoría de los TMS pueden gestionar grandes volúmenes de transacciones, lo que los hace adecuados para sectores como el comercio electrónico, donde las tasas de transacción pueden ser muy altas, y son importantes para garantizar el cumplimiento de la normativa, especialmente en el sector financiero.
Soluciones de verificación de identidad
Las soluciones de verificación de la identidad se utilizan para confirmar la identidad de personas o dispositivos durante transacciones o actividades, reduciendo el riesgo de robo de identidad, apropiación de cuentas y otras actividades fraudulentas. Para verificar la identidad pueden emplearse diversos métodos y herramientas, que a menudo se utilizan conjuntamente para respaldar la autenticación multifactor (MFA), que requiere que los usuarios faciliten al menos dos o más factores de autenticación. Entre ellos se encuentran los documentos de identidad expedidos por el gobierno, como permisos de conducir, pasaportes o documentos nacionales de identidad, y la autenticación biométrica, que utiliza atributos físicos únicos de las personas para verificar su identidad, como el reconocimiento facial y de huellas dactilares o el escaneado del iris. La verificación de la identidad ya no es solo para usuarios humanos: La huella digital del dispositivo es importante para los procesos de autenticación MFA y sin CAPTCHA, que verifican la legitimidad del dispositivo utilizado para una transacción examinando sus características únicas, como su dirección IP, geolocalización y configuración de hardware.
Plataformas de análisis del comportamiento
Estas tecnologías analizan y supervisan el comportamiento de usuarios y dispositivos dentro de la red, las aplicaciones y los sistemas de una organización, y son herramientas valiosas para la detección del fraude. El análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) suele ser la funcionalidad principal de estas plataformas, que crean perfiles de usuario y alertan a los equipos de seguridad cuando se produce una actividad inusual o una desviación del comportamiento típico. Estas plataformas suelen asignar puntuaciones de riesgo a los usuarios y dispositivos en función de sus actividades, lo que permite a las organizaciones priorizar la supervisión y la respuesta a los incidentes de mayor riesgo.
Herramientas de supervisión de redes y seguridad
Estas herramientas ayudan a las organizaciones a supervisar, analizar y proteger su infraestructura informática y sus datos frente a posibles amenazas, vulnerabilidades y actividades sospechosas que podrían dar lugar a fraudes. Entre estas herramientas y sistemas se incluyen:
- Sistemas de prevención de intrusiones (IPS), que bloquean activamente y en tiempo real el tráfico o las actividades sospechosas en la red, ayudando a prevenir posibles fraudes o incidentes de seguridad.
- Sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), que recopilan, agregan y analizan datos de registro de diversas fuentes, ayudando a las organizaciones a correlacionar eventos de seguridad y detectar anomalías que puedan indicar fraude.
- Los cortafuegos de aplicaciones web (WAF), que son cortafuegos especializados diseñados para proteger las aplicaciones web de las amenazas a la seguridad y los ciberataques, lo que los hace valiosos para salvaguardar las transacciones en línea del fraude.
- Soluciones de protección de aplicaciones web y API (WAAP), que ayudan a prevenir el fraude por ataques de apropiación de cuentas mediante la implantación de mecanismos de autenticación y autorización, autenticación multifactor y mitigación de bots para proteger los procesos de inicio de sesión y gestión de sesiones.
Capacidades necesarias para las soluciones de detección de fraudes
Además de las herramientas mencionadas anteriormente, cualquier solución de detección de fraude que considere debe abordar las siguientes áreas de funcionalidad clave.
- La inteligencia de credenciales, que se refiere a las capacidades que proporcionan información sobre el uso previo de credenciales digitales, como nombres de usuario, contraseñas y otros datos de autenticación, en el marco de la detección y prevención del fraude. Esta inteligencia responde a preguntas como: «¿Se sabe si esta credencial ha sido comprometida recientemente?» o «Se ha utilizado esta credencial para cometer fraude en otros sitios?». Al centrarse en la seguridad e integridad de las credenciales de usuario, estas soluciones pueden identificar y prevenir actividades fraudulentas relacionadas con credenciales comprometidas, accesos no autorizados y tomas de control de cuentas. Esto es particularmente útil en la protección contra ataques como el phishing, el uso de credenciales robadas o el fraude en línea, al mejorar la visibilidad y el control sobre las credenciales de los usuarios.
- La inteligencia de dispositivos, que implica la recopilación y el análisis de datos relacionados con los dispositivos utilizados para acceder a plataformas, sistemas o redes en línea. Esta información incluye las características, los atributos y el comportamiento de los dispositivos, y se utiliza para crear huellas digitales de dispositivos únicas para cada dispositivo, y también incluye el historial de ubicaciones para detectar ubicaciones de inicio de sesión inusuales.
- La biometría conductual/pasiva, que incluye la capacidad de analizar las métricas de la interacción física de los usuarios con los dispositivos para compararlas con muestras registradas. Esta biometría puede incluir información conductual sobre la dinámica de pulsación de teclas o los movimientos del ratón, o el seguimiento pasivo de sensores biométricos como escáneres de huellas dactilares o cámaras de reconocimiento facial.
- Detección y gestión de bots, que se centra en detectar y mitigar las actividades de los bots malintencionados para determinar en cada sesión si es un usuario real o un bot el que solicita acceso. Las soluciones de defensa contra bots ayudan a garantizar que los usuarios legítimos puedan acceder a los servicios e interactuar con ellos de forma segura, al tiempo que mitigan el impacto de los intentos de fraude automatizado.
Retos en la detección del fraude
A medida que los procesos de protección de datos y los sistemas de detección de fraudes han mejorado en la identificación de patrones específicos de fraude, los defraudadores han seguido evolucionando sus tácticas. Emplean técnicas como la ingeniería social para engañar a las personas y que revelen información sensible, y utilizan tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para llevar a cabo ataques que imitan actividades legítimas, lo que dificulta la detección de anomalías por parte de los sistemas tradicionales basados en reglas. Estas nuevas técnicas y vectores de fraude requieren actualizaciones constantes de los modelos de detección, lo que ha dado lugar a una especie de «carrera armamentística» entre los defraudadores y los desarrolladores de sistemas de detección de fraudes.
Los sistemas tradicionales de detección del fraude también tienen dificultades en la era de los macrodatos. El enorme volumen de datos que generan las organizaciones de hoy en día hace que la detección del fraude sea un reto aún mayor, ya que los sistemas tradicionales de detección del fraude pueden no tener la escalabilidad o la capacidad de procesamiento necesarias para analizar y dar sentido eficazmente a estos flujos masivos de datos en tiempo real.
Además, la detección del fraude basada en reglas también es propensa a generar falsos positivos, lo que conlleva ineficacia operativa y fatiga de las alertas, que los defraudadores pueden aprovechar lanzando ataques de bajo impacto y alta frecuencia para desviar la atención de los de alto impacto y baja frecuencia. De hecho, existe una disyuntiva entre minimizar los falsos positivos y detectar todas las actividades fraudulentas. Aunque priorizar la detección de todas las actividades fraudulentas asegura una mayor tasa de captura y previene más fraudes, también puede generar costes operativos adicionales, ya que los analistas de fraude deben investigar manualmente las alertas, lo que consume recursos y resulta costoso. Esta disyuntiva puede mejorarse mediante el uso de sistemas de detección de fraude adaptativos, que ajusten el rigor de la detección según factores como el riesgo de la transacción y el comportamiento del usuario.
Las empresas y organizaciones también se enfrentan al reto de implantar medidas eficaces de prevención del fraude sin interferir en la experiencia del cliente. Algunos mecanismos antifraude imponen molestos controles de seguridad como CAPTCHA —con confusos desafíos de identificación tipo semáforo— y procedimientos MFA que requieren mucho tiempo, o imponen sesiones de usuario cortas que pueden cerrar automáticamente la sesión de los clientes mientras están en proceso de completar un pedido. Estos mecanismos de prevención del fraude pueden ser difíciles de completar correctamente y pueden llevar al bloqueo de la cuenta de clientes legítimos. Las organizaciones necesitan encontrar una manera de equilibrar la prevención del fraude sin generar fricción para los usuarios.
Tendencias futuras en la detección del fraude
Para seguir el ritmo de la evolución de las tácticas de fraude, los sistemas de detección de fraudes tendrán que mantener su propia evolución tecnológica e incorporar nuevas herramientas para seguir el ritmo de los defraudadores.
Sistemas avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático
En la actualidad se utilizan sistemas avanzados de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos con el fin de reconocer patrones y relaciones intrincados dentro de los datos, que son cruciales para identificar anomalías y actividades potencialmente fraudulentas. Los modelos de inteligencia artificial aprenden continuamente de nuevos datos, lo que les permite evolucionar junto con los patrones de fraude emergentes y adaptarse a las tácticas cambiantes. A medida que los defraudadores modifican sus métodos, los modelos de inteligencia artificial pueden seguir el ritmo y adaptarse rápidamente a las amenazas emergentes.
Sin embargo, como muchas otras tecnologías, la IA puede utilizarse tanto con fines legítimos como malintencionados. La IA generativa presenta un panorama especialmente complejo, con el potencial de ser tanto una valiosa herramienta de ciberseguridad como una amenaza. Por un lado, la IA generativa puede utilizarse para funciones de ciberseguridad positivas, como el apoyo a la higiene de la seguridad, la generación de documentación en línea para detecciones de seguridad y el enriquecimiento de datos de alertas e incidentes. La IA generativa también puede ayudar a aliviar las lagunas de habilidades y la escasez de talento que enfrentan los equipos de seguridad actuales, al asumir funciones de seguridad que requieren mucho trabajo y tiempo, y que a menudo padecen una falta crónica de personal adecuado.
Por otra parte, la potente y omnipresente IA generativa está siendo cada vez más aprovechada por los actores malintencionados para crear ciberataques más sofisticados y eficaces. Los delincuentes pueden emplear la IA para entender cómo funcionan los sistemas de detección de fraudes y desarrollar estrategias para eludirlos. Esto puede implicar el uso de técnicas de aprendizaje automático antagónico para crear ataques que eludan los métodos tradicionales de detección de fraudes. La IA también puede acelerar el proceso de descifrado de contraseñas mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para adivinar contraseñas de manera más eficiente.
Se pueden usar vídeos y audio falsos generados por IA para hacerse pasar por ejecutivos de alto nivel u otras personas de confianza dentro de una organización para manipular a los empleados de forma que realicen acciones que pongan en peligro la seguridad. Los intentos de «spear-phishing», los ataques de ransomware y los engaños mediante ingeniería social falsa pueden eludir fácilmente las medidas de seguridad tradicionales.
Además, el fácil acceso a la efectividad de la IA está democratizando la ciberdelincuencia al reducir las barreras de entrada para llevar a cabo violaciones de datos sofisticadas y dañinas, lo que facilita que más individuos o grupos se involucren en actividades fraudulentas.
Tecnología de cadena de bloques
La cadena de bloques es otra tecnología emergente que promete mejorar la transparencia y la seguridad en la detección del fraude. La cadena de bloques mantiene un registro inmutable y a prueba de manipulaciones de todas las transacciones, y una vez que los datos se añaden a la cadena de bloques, no pueden alterarse ni borrarse. Todos los participantes en una red de cadena de bloques pueden ver y verificar las transacciones en tiempo real, lo que dificulta a los defraudadores operar de forma encubierta. La cadena de bloques también puede utilizarse para almacenar y verificar de forma segura las identidades de los usuarios, ayudando a reducir la usurpación de identidades y la apropiación de cuentas, habituales en las actividades fraudulentas.
Colaboración e intercambio de datos
La colaboración y el intercambio de datos sobre fraude entre organizaciones pueden mejorar significativamente la detección del fraude. Al compartir datos y perspectivas entre socios de confianza, la actividad fraudulenta detectada por una entidad puede alertar a otras, permitiéndoles protegerse de forma proactiva. Este intercambio también proporciona acceso a un volumen mayor de datos para su análisis. Con más puntos de datos disponibles, los modelos y algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse de manera más eficaz, mejorando la detección de patrones y anomalías relacionados con el fraude.
Selección de la solución de detección de fraudes adecuada
La selección de la solución de detección de fraudes adecuada para su organización es una decisión empresarial fundamental. A continuación se exponen algunas consideraciones primordiales a tener en cuenta a la hora de decidir qué solución de detección de fraudes se implantará.
Evaluación de las necesidades de las empresas
Asegúrese de que la solución de detección de fraudes que considere esté alineada con los requisitos específicos de su empresa, así como con los objetivos estratégicos y la tolerancia al riesgo de su organización. Identifique los tipos de fraude a los que su empresa es más vulnerable, como el fraude en los pagos, el robo de identidad, la apropiación de cuentas o el fraude interno, y verifique que las soluciones que evalúe aborden de manera efectiva los tipos de fraude relevantes para su negocio.
Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico con un alto volumen de transacciones en línea puede estar más preocupada por el fraude en los pagos y desear minimizar los falsos positivos para garantizar una experiencia de cliente fluida, al tiempo que identifica eficazmente las transacciones fraudulentas. Esta empresa puede considerar una solución de detección de fraudes que incorpore algoritmos de aprendizaje automático para el análisis en tiempo real de las transacciones de pago en línea, centrándose en modelos adaptativos que aprendan continuamente y se adapten a los patrones de fraude emergentes.
Un proveedor de servicios sanitarios que necesite proteger los datos confidenciales de los pacientes y cumplir con normativas sanitarias como la HIPAA puede querer centrarse en evitar el acceso no autorizado a los historiales de los pacientes y garantizar la seguridad de los datos. La organización debería plantearse implantar una solución de detección de fraudes especializada en la gestión de identidades y accesos con sólidas funciones de autenticación de usuarios, cifrado y auditoría para salvaguardar los datos de los pacientes.
Integración y compatibilidad con los sistemas existentes
La facilidad de integración y la compatibilidad con los sistemas heredados es otro factor importante a la hora de considerar las soluciones de detección del fraude.
Los sistemas existentes en una organización contienen datos valiosos que pueden utilizarse para la detección de fraudes. Una solución compatible o fácilmente integrable puede acceder a estos datos con mayor rapidez para ofrecer una visión más inmediata y completa de las transacciones y el comportamiento de los usuarios, con el fin de mejorar la precisión de la detección de fraudes. La integración sencilla de los sistemas heredados también reduce los esfuerzos manuales de transferencia y conciliación de datos, propensos a errores, y agiliza los flujos de trabajo para mejorar la eficiencia operativa. Los sistemas incompatibles también pueden requerir un desarrollo personalizado para facilitar el intercambio de datos, lo que conlleva mayores costes de implantación y mantenimiento.
Escalabilidad y rendimiento
Seleccionar una solución de detección de fraudes escalable y de alto rendimiento es importante para mantener una prevención del fraude eficiente a medida que su empresa crezca.
Asegúrese de que la solución de detección de fraudes que está considerando puede gestionar no solo su volumen de transacciones actual, sino que puede ampliarse fácilmente para adaptarse a volúmenes mayores a medida que crece su negocio. Evalúe la capacidad de la solución para gestionar cargas de transacciones máximas, como durante las temporadas de vacaciones o eventos especiales. No debe experimentar una degradación del rendimiento en condiciones de tráfico elevado. Además, si su negocio se está expandiendo geográficamente, asegúrese de que la solución admite la ampliación a través de múltiples regiones y zonas horarias.
Cómo puede ayudar F5
Las soluciones eficaces de detección del fraude son esenciales para mantener la salud financiera, la integridad operativa y la confianza de las organizaciones en muchos sectores. La gestión del fraude no solo protege contra las pérdidas financieras inmediatas a las empresas, sino que también salvaguarda los datos, las finanzas y la privacidad de los usuarios y clientes. La implantación de herramientas y estrategias eficaces de detección del fraude ofrece una serie de ventajas que ayudan a su organización y a sus clientes a ir por delante de los defraudadores y de los esquemas de fraude en evolución.
Los servicios de detección y mitigación de fraudes de F5 defienden frente a un entorno de amenazas cada vez mayor en el que las cuentas en línea son más vulnerables que nunca. Las soluciones de seguridad de aplicaciones y mitigación de fraudes de F5 están impulsadas por un motor de IA de bucle cerrado y modelos de aprendizaje automático adaptativos que proporcionan un rápido reentrenamiento y una detección mejorada continua. La telemetría unificada a gran escala del sistema se basa en datos de más de mil millones de transacciones al día, con capacidad para supervisar transacciones en tiempo real de todo el recorrido del usuario. Mediante la recopilación avanzada de señales, así como perspectivas de comportamiento y del entorno, el sistema determina de forma exclusiva la intención del usuario, detecta con precisión la actividad malintencionada y ofrece altos índices de detección de fraudes.
Para obtener más información sobre el impacto de las soluciones de detección y prevención del fraude de F5, descargue y lea este informe independiente de Aite.
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