¿Cómo puede el aprendizaje automático ayudar en la detección de fraude para las empresas fintech y finserv ?, Technology News, ETtech

Por Kunal Varma, MoneyTap

La era de rápido movimiento de hoy exige todo de forma rápida y fácil. La tecnología y servicios financieros no son una excepción.

La necesidad de acceso en tiempo real, instantáneo y 24×7 a billeteras móviles, crédito instantáneo y otros servicios y productos bancarios es real. Para mantenerse al día con esta demanda, fintech las innovaciones han permitido el lujo de un acceso sin interrupciones a los servicios financieros.

Sin embargo, este lujo nos ha vuelto vulnerables a los delitos cibernéticos, los fraudes en línea y el robo de datos. Las empresas fintech y finserv están comprendiendo esta vulnerabilidad y están recurriendo a machine learning e Inteligencia Artificial para una mejor seguridad.

Los fraudes más comunes incluyen robo de tarjetas, ataques de virus con malware para robar información confidencial del usuario y phishing . Los robos de identidad y el robo de datos personales del usuario son un gran peligro también.

Cada institución financiera sigue los pasos a continuación en detección de fraude :

– Observa y analiza la acción del usuario.
– Determine si está en línea con el comportamiento anterior o hay una desviación.
– Decida si debe tratarse como una actividad fraudulenta o no.

El sistema tradicional sigue un conjunto predefinido de reglas utilizadas como puntos de control para la prevención del fraude. Por ejemplo, la institución financiera puede tener la regla de que si un cliente agrega más de una cierta cantidad de tarjetas de crédito a su cuenta en un día, levante una bandera roja. Otros puntos de advertencia podrían ser elementos de comportamiento como transacciones inusualmente grandes o ubicaciones atípicas.

Sin embargo, con tantas transacciones que suceden en el espacio digital cada segundo, este sistema no puede mantenerse al día. También requiere un ajuste humano. Los ciberdelincuentes pueden burlar fácilmente estas banderas rojas. De ahí que las organizaciones financieras requieran el aprendizaje automático como un enfoque mucho más avanzado para la detección de fraudes.

Sistema avanzado de detección de fraude:

La característica distintiva del aprendizaje automático es su capacidad de autoaprendizaje. A medida que se acumulan más datos, los algoritmos mejoran, lo que resulta en un aumento general de la eficiencia y precisión en la detección de actividades fraudulentas.

Los algoritmos basados ​​en ML pueden leer las sutiles correlaciones entre el comportamiento del usuario y la probabilidad de una acción fraudulenta. Puede leer y analizar datos grandes en segundos, incluidas imágenes y textos.

Hay dos tipos de aprendizaje automático utilizados para el sistema avanzado de detección de fraude: supervisado y no supervisado. El ML supervisado se alimenta de datos históricos etiquetados como fraudulentos o no fraudulentos y el algoritmo luego utiliza estos datos para reconocer cualquier actividad fraudulenta.

ML no supervisado acaba de alimentar grandes cantidades de datos y puede reconocer el comportamiento anómalo o cualquier ataque malicioso mediante el aprendizaje y construyendo los datos. Estos dos tipos pueden usarse independientemente o en combinación para crear un sistema robusto de detección de fraude.

El aprendizaje automático reduce los falsos positivos

Al detectar la posibilidad de fraude, el sistema tradicional a veces lee una transacción normal como fraude y lo detiene. Esto se llama falso positivo. Esta disminución no es deseable ya que a menudo resulta en un cambio en la lealtad del cliente. Debido a que los algoritmos de aprendizaje automático son más precisos, ayuda a minimizar las enormes pérdidas sufridas por los bancos debido a un falso declive o falsos positivos.

El futuro sistema de seguridad basado en aprendizaje automático también puede incluir el reconocimiento facial. ML puede analizar y recordar la red de venas en los ojos del usuario. Esto puede ayudar a minimizar la posibilidad de uso indebido de la información confidencial del usuario.

No cabe duda de que el aprendizaje automático es el arma para combatir fraudes cada vez más sofisticados e inteligentes que suceden en todo el mundo. A medida que las empresas fintech y finserv se expandan y se conviertan en la cara de la India digital, la adopción del aprendizaje automático podría ser la mejor manera de avanzar.

(El autor es cofundador, MoneyTap. Vistas expresado arriba son suyos)

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