Hoy más que nunca, un aspecto clave de la gestión del dinero es la seguridad de los fondos depositados. Es esencial aplicar la prevención del fraude en los bancos para garantizar la seguridad del dinero de los clientes. El problema es que ahora los ladrones prefieren cometer el fraude haciéndose pasar por clientes y pirateando sus cuentas en lugar de robar físicamente en los bancos. Esta guía comparte las principales estrategias de prevención del fraude en los bancos y cómo las instituciones financieras pueden mejorar la retención de los clientes.

 

Principales estrategias de prevención del fraude en los bancos y otras instituciones financieras

Los bancos y otras instituciones financieras utilizan estrategias de la nueva era tecnológica para la prevención del fraude. Estas estrategias son:


Algoritmos e Inteligencia Artificial


La Inteligencia Artificial está ganando un uso generalizado como estrategia de prevención del fraude en los bancos. Es eficiente, rápida y eficaz. Una encuesta de NVIDIA informa que el número de proveedores de servicios financieros que utilizan tecnología antifraude basada en IA se triplicó de 2021 a 2022. Es más, según Fintech News, en 2021 se gastaron 217.000 millones de dólares en aplicaciones de IA que evalúan el riesgo y previenen el fraude.


Los bancos utilizan la IA para la detección y prevención del fraude de las siguientes maneras:

  • Asignación de puntuaciones de fraude: A todas las transacciones se les asignan puntuaciones de fraude utilizando parámetros establecidos. Estos parámetros incluyen la dirección IP de la compra, la frecuencia de uso de la tarjeta, el importe de las transacciones, el tiempo, etc. Al asignar de forma inteligente una puntuación de fraude a una transacción, ésta puede ser aprobada, rechazada o marcada para su revisión. El aprendizaje automático garantiza que las puntuaciones de fraude sean más precisas a lo largo del tiempo utilizando extractos bancarios anteriores y otros datos financieros.
  • Creación de perfiles de compra: Una transacción se compara con el comportamiento típico del cliente para definirla como fraude con precisión. El aprendizaje automático utiliza datos de transacciones financieras y no financieras anteriores para crear perfiles de compra de los clientes. Estos perfiles no sólo proporcionan una imagen actual de la cuenta, sino que también predicen el comportamiento futuro. Cuando se realiza una transacción, la IA decide si se ajusta al patrón típico del perfil o si difiere lo suficiente como para ser señalada.
  • Medidas KYC: Las prácticas de Conozca a su cliente (KYC) con el respaldo de la IA pueden realizar tareas como la verificación de la identidad, el reconocimiento facial, la coincidencia de huellas dactilares y la verificación de la identidad/documentos.
  • Investigación del fraude: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan cientos de miles de transacciones cada segundo. Esto ayuda a las redes neuronales a tomar decisiones en tiempo real. De este modo, la IA y los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la eficacia de la gestión de riesgos y de las reclamaciones por fraude al crear una lista concisa de transacciones para su posterior investigación.


En resumen, la IA con algoritmos de aprendizaje automático alerta a los clientes de posibles fraudes, al tiempo que crea sistemas para la prevención del fraude que se hacen más inteligentes con el tiempo. GDS Modellica Behavior Engine es un software líder de prevención del fraude para instituciones financieras que aprovecha la tecnología de comportamiento más avanzada para evaluar la validez de las transacciones. Solicite hoy mismo una demostración de GDS Modellica Behavior Engine.


Biometría

Los seres humanos tienen un conjunto de características físicas únicas. Estas características incluyen las huellas dactilares, la voz y los rasgos faciales y se utilizan para identificarnos. Al igual que la identificación de familiares y amigos al verlos o escucharlos, la tecnología permite que aparatos como los teléfonos móviles, los ordenadores y las videocámaras identifiquen a las personas a través de datos biométricos. Los datos biométricos ayudan a proteger los datos privados y las instalaciones físicas o virtuales.

La identificación biométrica es cómoda y sencilla y puede realizarse al instante. Su sencillez y eficacia la convierten en una herramienta muy útil para la prevención del fraude en los bancos.
El campo de la biometría está en continua evolución. La biometría del comportamiento es una de las más recientes innovaciones en este campo que utiliza factores como la ubicación, los hábitos de escritura de palabras clave y la localización para definir la legitimidad de las transacciones bancarias en línea. Los sistemas pueden activar automáticamente alertas para proteger la cuenta bancaria cuando se identifica un comportamiento ilegítimo. Una de las mayores ventajas de la biometría es que no interfiere en la experiencia del usuario.

El mercado de la biometría crece de manera muy importante anualmente, se espera que supere los 3,9 billones de dólares en 2025, mostrando una CAGR del 23,71% de 2018 a 2025. La biometría funciona porque las formas en que las personas se mueven e interactúan con sus dispositivos son muy difíciles de replicar artificialmente. Esto la convierte en una de las mejores estrategias de prevención del fraude en los bancos.

Tiene varias aplicaciones en la banca: la autenticación de dos factores con reconocimiento facial es habitual en las aplicaciones móviles basadas en el teléfono. Del mismo modo, las llamadas fraudulentas a los centros de llamadas pueden identificarse mediante el reconocimiento de voz. La biometría del lenguaje y del comportamiento puede garantizar que un usuario de una aplicación bancaria o de un chat en línea es realmente el titular de la cuenta.


Software de detección de fraudes

Las actividades bancarias en línea de alto riesgo están protegidas por un software de detección de fraudes. Este software combina la información predictiva basada en el comportamiento y el aprendizaje automático con algoritmos y datos alternativos para detectar el fraude. La supervisión continua del comportamiento del usuario calcula las cifras de riesgo para identificar transacciones, accesos o compras fraudulentas. El software de detección de fraudes evita el robo de identidad, los ciberataques y las transacciones fraudulentas. Este software también ayuda a evitar el fraude en la apertura de cuentas y mejora la gestión global del riesgo.


Auditorías internas

A medida que el fraude aumenta en todo el mundo, la detección y la prevención del fraude cobran cada vez más importancia. Un dato sorprendente es que las personas con información privilegiada cometen el 70% de los fraudes. Las auditorías internas se consideran una forma de hacer frente a esta creciente amenaza. Como mejor práctica, es necesario realizar auditorías internas frecuentes en su institución financiera para garantizar que ningún empleado cometa transacciones fraudulentas o robos de identidad.

La auditoría interna tiene como objetivo alertar sobre un posible fraude. También debe arrojar luz sobre todas las facetas del fraude potencial, incluidas las técnicas, los esquemas y los escenarios. El proceso de auditoría interna evalúa los indicadores de fraude para determinar la necesidad de una mayor investigación. Además, se utiliza para revisar los controles de prevención y detección del fraude. El sistema de auditoría interna debe incluir procesos para que los empleados y los clientes denuncien el fraude interno de forma privada y sin miedo.

El proceso de auditoría interna debe utilizar un software de gestión de auditorías para prevenir el fraude. La formación sobre el riesgo de fraude para los empleados debe ser una práctica habitual dentro del sistema de auditoría interna de una empresa.

 

¿Cómo las estrategias de prevención del fraude en los bancos mejoran la retención de los clientes?

El fraude bancario tiene un efecto directo en la relación banco-cliente y en la fidelidad de los clientes. Perjudica tanto al cliente como al banco. Las pérdidas monetarias y las emociones negativas son el resultado del fraude bancario. Después de un fraude bancario, la víctima pierde rápidamente la confianza en su banco. Esto daña la reputación del banco y conduce a la pérdida de clientes.

Al ofrecer seguridad al cliente, las estrategias de prevención del fraude hacen que los clientes confíen en su banco. Esto mejora la retención de clientes al mantener una buena reputación y relaciones sólidas con los clientes. Una parte fundamental de este proceso es la comunicación de los procesos de seguridad entre el banco y el cliente. Esta comunicación hace que el cliente se sienta seguro al hacer negocios con su banco.


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El Motor de Comportamiento de GDS Modellica (MBE) utiliza tecnología de vanguardia para una mejor prevención del fraude en los bancos. Utilizando datos pasados y predicciones de las interacciones de los clientes, el MBE define las líneas de crédito y los límites para la relación cliente-producto. La aplicación de esta tecnología puede hacer que su banco ahorre dinero y cuide su reputación al tiempo que evita el fraude. El MBE utiliza las mejores prácticas actuales para gestionar el cumplimiento del fraude, la adquisición de clientes y la gestión del riesgo.
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