Uso de IA para la detección de fraude

Así como su ataque cibernético promedio se ha vuelto más sofisticado, también lo han hecho las vías para el fraude, el phishing y otros eventos de ingeniería social. Tiene sentido que a medida que las herramientas digitales que usamos se vuelvan más frecuentes y arraigadas en nuestra vida diaria, los actores nefastos busquen capitalizarlas. En su último informe, McAfee y el Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales (CSIS) revelan que el delito cibernético ahora le , o el 0,8 por ciento del PIB mundial. Muchos de esos eventos involucran estafas, fraudes y otras actividades impulsadas por humanos en lugar de piratería informática de alta tecnología o troyanos. El ransomware, otro popular truco de ingeniería social, implica bloquear el sistema o cifrar datos confidenciales y luego exigir un rescate, generalmente pagado en criptomonedas, y los atacantes rara vez, si es que alguna vez lo hacen, devuelven el acceso. Esto es exactamente lo que sucedió durante el . La pregunta es, ¿cómo se combate este tipo de cosas? Se puede lograr con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML).

Los beneficios ocultos de la IA y el ML

Dos ventajas principales que las herramientas de IA y ML pueden aprovechar las hacen ideales para la detección de fraudes. En primer lugar, pueden analizar grandes cantidades de datos e información a velocidades sin precedentes, sin duda más rápido de lo que podría hacerlo cualquier ser humano. Además, , con el tiempo, después de ingerir datos y aportes de los investigadores, exactamente qué buscar. Significa que se vuelven más inteligentes, más efectivos y más precisos para detectar actividades y patrones nefastos. Las soluciones de IA nunca tienen que descansar de la misma manera que lo haría un operador humano. Pueden continuar trabajando las 24 horas del día, los 7 días de la semana, incluso durante las horas impares que lo harían los atacantes internacionales o infames.

IA para la detección de fraude

A través de la lente del análisis avanzado, las herramientas de IA y ML pueden identificar amenazas, identificar vectores de ataque y ayudar a los equipos de seguridad a reforzar las vulnerabilidades del sistema y los problemas de la red. Cuando se aplica a la detección de fraude, específicamente, la tecnología puede etiquetar contenido fraudulento o intentos de acceso, predecir amenazas potenciales y proporcionar una mejor clasificación para fuentes legítimas e ilegítimas. Imagínelo como preparando un fuerte antes de una batalla. Todos los puntos de entrada estarían bloqueados y protegidos, se abordarían todas las preocupaciones de amenazas potenciales y habría contingencias para cuando se infrinjan varios puntos débiles. AI es capaz de hacer todas estas cosas, más rápido y con mayor precisión que los operadores humanos. Además, el soporte auxiliar se puede codificar en los algoritmos de ML para facilitar acciones futuras. Por ejemplo, si hay un ataque y se requiere una acción legal, la herramienta puede extraer la información necesaria y enviarla a las partes correspondientes. El resultado son procesos de auditoría automatizados. Los abogados de fraude financiero necesitarán la información pertinente para presentar un caso y defender su posición. Si llega temprano en el proceso, o incluso antes de que las autoridades hayan señalado el evento, tienen más tiempo para prepararse. El fraude relacionado con los servicios bancarios y financieros es complicado de navegar, especialmente cuando se y de la debida diligencia. Esa ventaja inicial puede ser invaluable, lograda porque la herramienta ML estaba lista y era capaz de enviar la información necesaria. Negocio Por lo general, una empresa u organización afectada por el fraude se ocupa del problema después del hecho, lo que puede resultar en daños financieros graves. Esto también se debe a que el fraude es difícil de detectar. Hasta hace poco, no ha sido viable hacerlo con un rendimiento óptimo. Sin embargo, los fabricantes de chips, como Intel, de detectar eventos fraudulentos, como pagos, en tiempo real y con la ayuda de la IA en el chip. Significa que las empresas de pago y las empresas pueden identificar mejor el fraude, atrapar a los posibles malhechores cuando atacan y, esencialmente, detener toda la situación a mitad del juego. Gobierno Si bien la IA se está implementando en muchas áreas, un desarrollo prometedor en el sector gubernamental y financiero tiene que ver . Los algoritmos se pueden usar para detectar anomalías o errores, que luego se remiten a investigadores humanos que buscan signos de fraude. Esto permite que las distintas partes sean más éticas y responsables, pero también ayuda a evitar los posibles efectos y peligros del fraude.

Seguro

El fraude de seguros es una preocupación importante, pero la IA se puede utilizar de las técnicas de fraude y diversos comportamientos. Las agencias de seguros y los investigadores pueden aprovechar la IA para identificar patrones anómalos, etiquetando amenazas potenciales para una inspección más cercana, pero también para observar los canales entrantes correctos. Por ejemplo, las reclamaciones provenientes de una parte en particular etiquetada previamente como potencialmente fraudulenta generarían un mayor escrutinio. Hace una gran diferencia cuando se trabaja con actividades relacionadas con datos, como el fraude del seguro de desempleo, que puede pasar desapercibido fácilmente sin el apoyo de análisis impulsados por IA.

La IA se está volviendo más inteligente y más capaz

Las plataformas de IA y ML se vuelven más capaces cada día. Esto se debe a que, a medida que se ingresan más datos en estas soluciones, los algoritmos se vuelven más efectivos para detectar comportamientos anómalos, un indicador sólido de fraude. Espere que muchas industrias continúen encontrando formas novedosas de usar herramientas como estas en la búsqueda de un entorno empresarial más seguro y justo.