Por: Jennifer Vallarautto / Panduit
A medida que las instituciones financieras cambian su enfoque de la continuidad comercial al crecimiento en un mundo posterior a una pandemia, deben fortalecer aún más las defensas para mantener a raya a los estafadores.
Según el estudio de fraude de identidad 2021 realizado por el informe de Javelin Strategy & Research , el fraude de identidad le costó a los residentes de EE. UU. Un total de alrededor de $ 56 mil millones solo en 2020. Y una investigación reciente de TransUnion encontró que los estafadores de servicios financieros han intensificado sus esfuerzos en 2021. Al comparar los últimos cuatro meses de 2020 con los primeros cuatro meses de 2021, el porcentaje de intentos de fraude digital sospechosos aumentó un 109% en los EE. UU. Y un 149% a traves del globo.
Las razones detrás del aumento del fraude
¿Qué hay detrás del aumento de la actividad fraudulenta? Cambiar el comportamiento del consumidor como resultado de los bloqueos pandémicos, por ejemplo. Desde el inicio de la pandemia, 93 millones de personas en los EE. UU. Se han inscrito en servicios en línea que alguna vez se llevaron a cabo en persona, y el 75% de ellos planea continuar usando estos servicios en el futuro. El cambio al comercio en línea y móvil por parte de los consumidores con menos experiencia digital, como las personas mayores, ha proporcionado una puerta abierta a los estafadores, y no pierden el tiempo en aprovechar la oportunidad. Además, el estrés y el miedo de los consumidores pueden conducir a comportamientos de transacción más riesgosos para todos los consumidores, lo que crea oportunidades para la infección de malware en los dispositivos y el robo de información de identificación personal.
El trabajo a distancia también ha influido. Afectó el comportamiento de los empleados y expuso las brechas en los procesos y sistemas que creaban riesgos de seguridad. Muchas organizaciones no estaban preparadas para este cambio y es posible que no tuvieran recursos tecnológicos protegidos, como una red privada virtual (VPN), que pueda cifrar la información que pasa por Internet.
Nuevos enfoques para combatir el fraude
Afortunadamente, se está produciendo una transformación masiva en los canales digitales y móviles en la forma en que las organizaciones de servicios financieros se relacionan con sus clientes y utilizan la inteligencia artificial. Están acelerando las iniciativas de transformación digital para mejorar la eficiencia y la eficacia de los equipos antifraude existentes, así como para implementar nuevas formas de luchar contra los estafadores.
American Express, por ejemplo, ha empleado un modelo de aprendizaje automático que utiliza varias entradas que se combinan en patrones con algoritmos en evolución en tiempo real para marcar transacciones que tienen una alta probabilidad de ser fraudulentas. Según las estimaciones de la compañía, el enfoque de aprendizaje automático de detección de fraude ha identificado $ 2 millones en posibles incidentes de fraude incrementales anuales. Mastercard aprovecha Dell EMC para combatir el fraude mediante el análisis de datos y la inteligencia artificial. Su sistema de aprendizaje automático de detección de fraude busca patrones de fraude establecidos para identificar patrones de fraude emergentes en tiempo real.
Con datos personales más confidenciales en línea como resultado de la adopción generalizada por parte de los consumidores de todo lo digital y móvil, los estafadores tienen el poder de perpetrar más fraudes digitales. Como resultado, las organizaciones de servicios financieros están redoblando sus esfuerzos para mantenerse un paso por delante. Según un nuevo informe ofrecido por Research Dive, se prevé que el mercado global de detección y prevención de fraude generará unos ingresos de $ 145,7 mil millones para 2026 , desde un tamaño de mercado de $ 18,8 mil millones en 2018 .
Cómo se defienden los estafadores
Sin embargo, los estafadores también están aprovechando la inteligencia artificial para romper las soluciones de seguridad tradicionales que incluyen contraseñas, captcha o incluso autenticación biométrica con el uso de tecnología deepfake. Los deepfakes son videos o imágenes creados con software impulsado por inteligencia artificial para mostrar a las personas que dicen y hacen cosas que no dijeron o hicieron.
El fraude de identidad sintético es una forma sofisticada de fraude en línea que también es difícil de identificar. Los estafadores crean identidades usando información de varias personas para crear una “persona” que no existe, luego usan esta identidad para solicitar cuentas de tarjetas de crédito o completar otras transacciones que ayudan a construir un puntaje de crédito para clientes inexistentes.
Requisitos de infraestructura para combatir el fraude
La mejor estrategia de lucha contra el fraude de su clase que aprovecha la inteligencia artificial y otras tecnologías innovadoras requiere una infraestructura igualmente mejor en su clase para respaldarla. Escribimos en una publicación de blog anterior sobre cómo estos tipos de aplicaciones usan más energía por rack que las aplicaciones promedio porque requieren una utilización mucho mayor del procesador y dependen de procesadores de ejecución más rápida. Esto también aumenta la demanda de refrigeración, lo que aumenta aún más la necesidad de energía.
Panduit proporciona a las organizaciones de servicios financieros infraestructuras centradas en la sostenibilidad que también son robustas, ágiles y pueden escalar bajo demanda.
