El mundo de la prevención de fraude está constantemente evolucionando, y un término que resuena cada vez más en este ámbito es el de "aprendizaje automático" o machine learning. A pesar de la creciente popularidad de esta tecnología, existe cierta confusión y exageración sobre sus capacidades actuales y su potencial futuro. Desde about-fraud.dream.press, desglosamos qué es el aprendizaje automático y cómo se diferencia en sus formas supervisada y no supervisada, además de su papel en el futuro de la prevención del fraude.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a los programas de computadora aprender y tomar decisiones de manera similar a los humanos, basándose en el análisis de grandes volúmenes de información. Esta tecnología se enfoca en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender y mejorar por sí mismos a partir de los datos disponibles.
Existen tres técnicas principales en el aprendizaje automático para resolver problemas: clasificación, correlación y agrupamiento. La clasificación enseña a una máquina a etiquetar diferentes elementos en categorías específicas. La correlación utiliza el análisis de regresión para identificar la combinación de elementos que es más probable que ocurra. Por otro lado, el agrupamiento permite a una computadora clasificar elementos en grupos sin categorías predefinidas, lo que se considera una forma de aprendizaje no supervisado.
El aprendizaje supervisado implica la clasificación de datos de entrenamiento en categorías relevantes antes de ser procesados por el software. Este tipo de aprendizaje es esencial en la prevención del fraude, ya que requiere de expertos que identifiquen nuevas tendencias y etiqueten las transacciones. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado no se basa en datos etiquetados, sino que el programa analiza una gran cantidad de datos para encontrar características compartidas y detectar anomalías.
Las soluciones basadas en aprendizaje automático ofrecen una revisión automatizada de transacciones, adaptándose continuamente a las tendencias recientes de fraude. Esto reduce la necesidad de revisión manual y permite a los analistas enfocarse en casos más complejos. Sin embargo, estas soluciones requieren una reentrenamiento regular para mantener su eficacia.
El principal desafío es la necesidad de grandes volúmenes de datos de transacciones para entrenar efectivamente a los sistemas. Esto puede ser un obstáculo para empresas más pequeñas, que podrían beneficiarse más de soluciones de proveedores con experiencia en su sector. Además, la evolución constante de las tácticas de los defraudadores requiere una actualización frecuente de los datos y la retención de analistas expertos.
A largo plazo, se espera que las soluciones de aprendizaje automático reemplacen a los sistemas basados en reglas más rígidas. Las grandes empresas y proveedores de servicios de pago ya están adoptando soluciones de aprendizaje automático, y se espera que esta tendencia se extienda a empresas más pequeñas. La pregunta clave para la próxima década es qué tipo o combinación de algoritmos de aprendizaje automático será más efectiva para diferentes tipos de empresas y proveedores de servicios.
Al considerar la integración de soluciones de aprendizaje automático en la prevención del fraude, es crucial elegir el proveedor adecuado. Estas son algunas recomendaciones clave a tener en cuenta:
Sigue estas recomendaciones, para tomar decisiones más informadas y efectivas al seleccionar un proveedor de soluciones antifraude que utilice aprendizaje automático. Recuerda que Trully es la única empresa en el mercado especializada en la detección de fraude de suplantación utilizando machine learning y una red colectiva de usuarios fraudulentos. Estamos siempre disponibles para ayudarte a estructurar tus procesos de onboarding y fortalecimiento de tu KYC.
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