¿Qué es el control del fraude en tiempo real?

La supervisión del fraude en tiempo real es el análisis constante e instantáneo de los datos transaccionales para la detección y prevención del fraude en el momento en que se produce.

En lugar de confiar únicamente en métodos posteriores a la transacción, el software de detección de fraude en tiempo real aprovecha la inteligencia artificial, los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de datos para actuar de inmediato.

La supervisión de la detección en tiempo real puede detectar distintos tipos de fraude, incluido el fraude con tarjetas de crédito. Los principales son el fraude en los pagos, la apropiación de cuentas, las identificaciones sintéticas y el fraude en el comercio electrónico.

• Fraude en los pagos: la supervisión en tiempo real identifica rápidamente las transacciones con pautas de gasto anómalas, como horarios irregulares, transacciones inusualmente grandes, transacciones desde lugares desconocidos o aquellas con múltiples intentos de pago no autorizados.
• Apropiación de cuentas (ATO ) - Los intentos de ATO pueden bloquearse reconociendo incoherencias aberrantes en el comportamiento del usuario, como pagos inusuales e inicios de sesión desde dispositivos novedosos.
• Identidades sintéticas - Los sistemas de supervisión en tiempo real pueden poner de manifiesto posibles robos de identidad. Se marcarán las actividades sospechosas de la cuenta. Por ejemplo, si se producen intentos de inicio de sesión con contraseñas incorrectas desde lugares distantes en poco tiempo.
• Fraude en el comercio electrónico - La actividad fraudulenta online puede rastrearse observando factores como los comportamientos de compra y las direcciones de envío. Las señales de advertencia, como los pedidos costosos de cuentas inactivas o con poca actividad, pueden servir de alerta sobre el riesgo de fraude.

Cómo funciona el control del fraude en tiempo real

La supervisión de las transacciones en tiempo real requiere un análisis continuo de los datos de las transacciones a medida que se producen.

Se utilizan herramientas como el aprendizaje automático y los algoritmos de IA para detectar pautas inusuales, como importes de transacciones irregulares, anomalías de geolocalización y velocidad de las transacciones. La supervisión del fraude en tiempo real tiende a integrarse en sistemas de aprendizaje automático.

La supervisión del fraude en tiempo real sigue un proceso paso a paso para garantizar la prevención y detección del fraude.

Captura de datos

En primer lugar, los datos transaccionales se acumulan a partir de varias fuentes relevantes para aumentar su alcance y fiabilidad. Las fuentes útiles incluyen registros de transacciones, perfiles de usuario y datos geográficos. Estos datos en tiempo real construyen una base para el análisis del comportamiento del cliente y una sólida base para la supervisión.

Ingesta de datos

Una vez capturados los datos relevantes, se introducen en el sistema de supervisión en tiempo real. Los datos se procesan, sufriendo modificaciones que los estructuran y mejoran para un análisis específico, permitiendo un flujo de información sin fisuras.

Reconocimiento y análisis de patrones

Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones. Se establece una línea de base como medida del comportamiento normal dentro de la actividad transaccional y los perfiles de usuario. Esto puede adaptarse a lo que es "normal" para la empresa, el sector y el público.

El aprendizaje automático avanzado, los algoritmos de IA, los sistemas basados en reglas y los modelos estadísticos examinan constantemente los datos entrantes para detectar anomalías en tiempo real. Esta técnica compara puntos de datos dados con la línea de base establecida, señalando cualquier discrepancia estadísticamente significativa.

Generación de alertas

En cuanto el sistema capte una anomalía o un patrón aberrante en los datos transaccionales, se activará una alerta.

Se informará al equipo de fraude para que siga investigando. Alternativamente, se puede implementar un umbral predeterminado. Si se alcanza el umbral, se adoptan acciones automáticas para evitar la actividad potencialmente fraudulenta. Las acciones automáticas podrían incluir: congelación temporal de la cuenta, rechazo de la transacción o autenticación multifactorial (por ejemplo, reconocimiento facial o de huellas dactilares) para verificar la identidad correcta del usuario.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden adaptar y refinar continuamente los patrones de detección y combatir de forma autónoma las amenazas en evolución en sistemas más avanzados.

Ventajas del control del fraude en tiempo real

La verdadera ventaja de la supervisión del fraude en tiempo real es su capacidad para evitar que se produzcan pérdidas en primer lugar, a diferencia de la detección del fraude tradicional, que tiende a identificar las pérdidas por fraude después de que se produzcan.

Cuando se produzca una actividad fraudulenta, un sistema de supervisión del fraude en tiempo real tomará medidas inmediatas para bloquear las pautas y transacciones fraudulentas.

Los métodos de detección tradicionales son más lentos y tienen una respuesta reactiva. Aunque son útiles para los datos históricos y las auditorías de cumplimiento, los sistemas en tiempo real son esenciales en entornos de alta velocidad, como el comercio electrónico y los pagos digitales, para bloquear las transacciones fraudulentas entre un gran conjunto de pagos que entran y salen cada día.

Por qué es importante el control del fraude en tiempo real en los pagos digitales

La detección instantánea del fraude es importante para los pagos instantáneos como RTP, FedNow y Zelle.

A medida que los defraudadores adquieren mayor sofisticación y encuentran formas novedosas de escabullirse a través de las tecnologías avanzadas, los análisis en tiempo real pueden proteger a los consumidores y a las empresas, cumpliendo las normas de regulación y conformidad y garantizando la confianza.

La gestión del fraude en tiempo real ha mejorado la precisión de la detección del fraude con menos falsos positivos gracias a la IA avanzada y al aprendizaje automático.

Reduce las pérdidas económicas deteniendo inmediatamente los intentos de fraude. Mejora el cumplimiento de la normativa al identificar rápidamente las actividades sospechosas. Además, como los sistemas en tiempo real están automatizados y perturban mínimamente las transacciones legítimas, el ahorro de costes y la eficacia operativa se optimizan aún más en comparación con los métodos tradicionales.

Cómo ayuda a las empresas a adelantarse a las amenazas

La supervisión en tiempo real se adapta continuamente a los patrones de fraude emergentes mediante bucles de retroalimentación de aprendizaje automático.

A diferencia de la respuesta reactiva de las operaciones tradicionales de supervisión del fraude, la supervisión en tiempo real adopta un enfoque proactivo, lo que significa que proporciona alertas procesables e información detallada a los equipos de fraude y a los investigadores para que tomen decisiones rápidas y precisas.

Aumentar la resistencia del ecosistema mundial de pagos

La supervisión del fraude en tiempo real favorece las transacciones transfronterizas seguras y los pagos instantáneos. Su capacidad de aprendizaje rápido ayuda a mantener la confianza en el sistema financiero mundial reduciendo las interrupciones relacionadas con el fraude. Además, como los volúmenes de transacciones mundiales siguen creciendo a un ritmo cada vez mayor, facilita la escalabilidad.

Control del fraude en tiempo real vs aml (antiblanqueo de dinero)

Mientras que el control del fraude en tiempo real se centra en detener las transacciones fraudulentas inmediatas, la lucha contra el blanqueo de capitales (AML) examina los patrones a largo plazo para detectar actividades como la estratificación, la estructuración y el comportamiento sospechoso de las cuentas.

La AML implica medidas de cumplimiento más amplias, informes normativos e investigaciones detalladas, a menudo durante semanas o meses. En cambio, la supervisión en tiempo real funciona en milisegundos, previniendo el fraude antes de que se produzcan las pérdidas, a menudo sin intervención humana.

Ambos sistemas se complementan: el control del fraude en tiempo real asegura las transacciones en el momento, mientras que el AML garantiza que las empresas cumplen las obligaciones normativas y luchan contra la delincuencia financiera a nivel sistémico. Juntos, crean un marco de defensa más sólido y resistente.

Construir un sistema de control del fraude en tiempo real

Implantar un sistema eficaz de control del fraude en tiempo real requiere combinar los componentes, tecnologías y mejores prácticas adecuados para garantizar una detección precisa y un funcionamiento sin problemas.

Componentes y tecnologías clave

Un sistema fuerte y seguro depende de que varios elementos esenciales trabajen juntos:

• Recogida de datos de transacciones, comportamiento del usuario, detalles del dispositivo y geolocalización para construir una visión completa de las actividades.
• Canalizaciones de ingestión de datos en tiempo real que procesan instantáneamente la información entrante para su análisis.
• Modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías, evaluar puntuaciones de riesgo y detectar patrones sospechosos.
• Sistemas de alerta y herramientas automatizadas de toma de decisiones para señalar sucesos de alto riesgo y desencadenar acciones inmediatas como rechazos, congelaciones o autenticación multifactor.
• Circuitos de retroalimentación que retroalimentan los resultados (fraude verdadero frente a falsos positivos) al sistema, mejorando continuamente la precisión de la detección a lo largo del tiempo.

Buenas prácticas de aplicación

Para maximizar la eficacia, las empresas deben seguir varias prácticas recomendadas:

• Intégralo con las plataformas antifraude existentes o trabaja con proveedores especializados para una implantación más rápida y fluida.
• Equilibra cuidadosamente la sensibilidad de detección para reducir los falsos positivos sin pasar por alto el fraude genuino, manteniendo la experiencia del cliente sin problemas.
• Garantizar la escalabilidad y adaptabilidad para que el sistema evolucione junto con las tácticas de fraude cambiantes y los crecientes volúmenes de transacciones.
• Equipa a los equipos de fraude con las herramientas y la formación que necesitan para investigar rápidamente las alertas y tomar medidas decisivas.
• Mantén el cumplimiento de todos los requisitos normativos y de privacidad de datos para proteger la confianza de los clientes y evitar riesgos legales.

El futuro de la prevención del fraude en tiempo real en los pagos

Los modelos predictivos son cada vez más sofisticados, y analizan conjuntos de datos masivos para identificar señales de advertencia sutiles y amenazas en evolución.

Las herramientas de biometría del comportamiento se integran cada vez más con marcos más amplios de ciberseguridad y verificación de la identidad, creando un enfoque unificado de la gestión de riesgos.

De cara al futuro, la supervisión en tiempo real se ampliará más allá de los pagos. Abarcará los intentos de apropiación de cuentas, el fraude de identidad sintética y los ataques de ingeniería social, proporcionando una protección más completa en todos los canales digitales.

Además, la lucha contra el fraude se está volviendo más colaborativa. Las instituciones financieras reconocen la importancia de compartir datos y conocimientos entre redes para desbaratar las redes de fraude organizado y adelantarse a las amenazas en rápida evolución.

Conclusión

La supervisión del fraude en tiempo real es una necesidad para que los pagos digitales sean seguros, conformes y eficientes. Al permitir la detección y prevención instantáneas de actividades fraudulentas, las empresas pueden salvaguardar sus activos, mantener la confianza de sus clientes y adelantarse a las amenazas en constante evolución.

Para los líderes empresariales, invertir en la supervisión del fraude en tiempo real no es sólo mitigar riesgos, sino construir un ecosistema de pagos resistente y preparado para el futuro. La adopción proactiva, la mejora continua y la integración con estrategias más amplias de prevención del fraude son la clave para seguir siendo competitivos.

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