En 2022, las pérdidas totales por fraude en pagos online alcanzaron los $41,000 millones, una cifra que se espera que se incremente hasta los $48,000 millones a finales de 2023. Combatir el fraude en los pagos, para mitigar sus daños graves tanto en las finanzas como en la reputación de los negocios, se ha convertido en una prioridad absoluta para las empresas. Más allá de las pérdidas financieras inmediatas del fraude en los pagos, las empresas también se enfrentan a un posible desgaste de la confianza y la lealtad de los clientes, así como a un mayor escrutinio por parte de las entidades reguladoras y los organismos encargados de hacer cumplir la ley. Para combatir esta creciente amenaza, las organizaciones están recurriendo al machine learning.

El machine learning, una rama de la inteligencia artificial (IA), ofrece una solución eficaz para hacer frente a la naturaleza compleja y cambiante del fraude en los pagos. Mediante la movilización de grandes conjuntos de datos y algoritmos avanzados, el machine learning puede identificar patrones y anomalías que indican un comportamiento fraudulento, lo que hace posible que las empresas detecten y prevengan el fraude en tiempo real. En definitiva, el machine learning puede ayudar a las empresas a mantener un entorno seguro respecto a los pagos para proteger a sus clientes, sus ingresos y su reputación.

En esta guía, hablaremos de las ventajas del machine learning para la prevención del fraude y de cómo las empresas pueden utilizar esta herramienta en diferentes situaciones de pago.

¿Qué información encontrarás en este artículo?

• ¿Qué es el machine learning?
  
• ¿Cómo se utiliza el machine learning en la prevención y detección de fraudes?
  
• Certificación de fraude con machine learning
  
• Ejemplos de machine learning para la detección de fraudes
  

¿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 utiliza el machine learning en la prevención y detección de fraudes?

El machine learning se utiliza cada vez más en la prevención y detección de fraudes debido a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y adaptarse a nueva información. Estas son algunas aplicaciones comunes del machine learning en la prevención del fraude:

• Detección de anomalías
  Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones inusuales 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 o a las cuentas de usuario en función de una serie de factores, como el monto de las transacciones, el lugar, la frecuencia y el comportamiento anterior. Las puntuaciones de riesgo más altas indican una mayor probabilidad de fraude, lo que permite a las organizaciones priorizar sus recursos y centrarse en transacciones o cuentas específicas que justifican una mayor investigación.

• Análisis de redes
  Los estafadores suelen colaborar y formar redes para llevar a cabo 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 entidades (como usuarios, cuentas o dispositivos) y la identificación de conexiones o agrupaciones inusuales.

• Análisis de textos
  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 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, para garantizar que una persona sea quien dice ser y evitar el robo de identidad.

• Aprendizaje adaptativo
  Una de las principales fortalezas del machine learning es su capacidad para aprender y adaptarse a nueva información. A medida que los estafadores cambian sus tácticas, los modelos de machine learning pueden volver a entrenarse con nuevos datos, lo que les permite mantenerse actualizados y mejor equipados para detectar patrones de fraude emergentes.

El uso del machine learning en la prevención del fraude puede ser una forma eficaz para que las organizaciones mejoren sus funcionalidades de detección, reduzcan el riesgo de falsos positivos y mejoren la seguridad general y la experiencia del cliente.

Certificación de fraude con machine learning

Se trata de un tipo de certificación profesional o programa de formación que se centra en la aplicación de técnicas de machine learning en la detección y prevención del fraude. El objetivo de esta certificación es proporcionar a las personas el conocimiento, las habilidades y las herramientas necesarias para aplicar el machine learning en la lucha contra el fraude.

Los programas de certificación de fraude con machine learning suelen abarcar:

• Aspectos básicos del machine learning: una introducción a los conceptos y principios básicos del machine learning, incluidas las técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de 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 son «ruidosos» (datos dañados o inutilizables), la ingeniería de funciones y la normalización de datos.

• Entrenamiento y evaluación 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 y utilizados en la detección de fraudes, como la detección de anomalías, la puntuación de riesgo, el análisis de redes, el análisis de texto y la verificación de identidad.

• Implementación y puesta en marcha: prácticas recomendadas para implementar y poner en marcha modelos de machine learning en un entorno de producción, incluido el control de versiones del modelo, 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 de la normativa relacionados con el machine learning y la prevención del fraude, como la privacidad, la imparcialidad y la explicabilidad de los datos (la capacidad de explicar a un humano lo que hace un modelo de machine learning desde la entrada hasta la salida).

Obtener una certificación de fraude de machine learning puede ayudar a los profesionales a demostrar su experiencia en este campo 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 fraudes y especialistas en ciberseguridad.

Ejemplos de machine learning para la detección de fraudes

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

Pagos en persona

• Detección de fraudes con tarjeta de crédito
  Los algoritmos de machine learning pueden analizar los datos de las transacciones (por ejemplo, la hora, el lugar, el importe y la empresa) 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 un corto período de tiempo, el sistema puede marcar las transacciones como sospechosas.

• Detección de anomalías en el sistema de puntos de venta (POS)
  El machine learning puede monitorear las transacciones de los sistemas POS de puntos de venta e identificar patrones inusuales. Por ejemplo, si un empleado procesó una cantidad inusualmente alta de reembolsos o descuentos, eso puede indicar 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, dirección IP) para crear una «huella digital» única para cada usuario. Esto ayuda a detectar actividades fraudulentas, como usurpaciones de cuentas o varias cuentas vinculadas a un solo dispositivo.

• Biometría del comportamiento
  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.

Ecommerce

• Prevención de la usurpación de cuentas
  El machine learning puede monitorear 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, o fraude no malintencionado, en el que los clientes realizan una compra y luego reclaman que la transacción no fue 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 señalar posibles casos de fraude amistoso.

Otros casos de uso pertinentes

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

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