Detección de fraudes con tarjetas de crédito con inteligencia artificial y aprendizaje automático

Comprender la detección de fraudes con tarjetas de crédito mediante inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático en 2020 es imperativo. La tecnología de IA y ML en el mundo actual de la prevención del fraude con tarjetas de crédito en línea debe tomarse en serio. Los bancos y las empresas de tarjetas de crédito que utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para reducir el fraude con tarjetas de crédito en 2020 están reportando resultados de prevención de fraude mejores que el promedio.

Los algoritmos son una ciencia y un método que utiliza datos ya recopilados de experiencias de usuarios anteriores. Los datos se aplican a los perfiles personales de los titulares de tarjetas. Si los datos del perfil de una persona cambian de la actividad normal, las banderas ya programadas se activan instantáneamente y evitan que la tarjeta de un usuario funcione. Este proceso inutiliza la tarjeta hasta que el titular real llama y verifica la transacción. El aprendizaje automático básicamente educa a las máquinas sobre los patrones y comportamientos importantes de los usuarios.

Aprendizaje automático y por qué su institución debe adaptarse

Adaptarse a los sistemas de seguridad bancarios y de tarjetas de crédito que utilizan tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático es de suma importancia para que una institución financiera sobreviva en 2020. La satisfacción y el apoyo del cliente es solo una de las razones por las que el titular de la tarjeta elige una compañía de tarjetas de crédito, pero la seguridad es el número uno razón. Para ser empresas de tarjetas de crédito competitivas, que tomen las medidas de seguridad adecuadas para su institución financiera sobrevivirán a la próxima generación de transacciones digitales. Muchos bancos y compañías de tarjetas de crédito ya han sido diezmados por no reconocer e implementar soluciones de big data y tecnología de aprendizaje automático.

¿Por qué los bancos de todo el mundo se esfuerzan por introducir el aprendizaje automático? 

La mayoría de la población mundial ahora utiliza métodos de pago transaccionales en línea. Según lo informado por ITRC , las violaciones de datos en 2018 aumentaron en un 126% y solo en un 23% el año anterior. Estas dos cifras son hechos que las instituciones ya no pueden ignorar. Esta descarga gratuita en PDF se puede obtener en el sitio web de ITRC (consulte el enlace anterior). La gran cantidad de registros confidenciales obtenidos por los ciberdelincuentes debería ser suficiente para convencer a cualquier personal de seguridad de que la actualización a la tecnología de aprendizaje automático es imperativa.

¿Qué tan efectivos son la IA y el aprendizaje automático para proteger al consumidor?

El Centro de recursos de robo de identidad informó un aumento del 17 por ciento en las violaciones de datos en 2019. Por otro lado, la cantidad de datos protegidos expuestos disminuyó en un 65 por ciento desde 2018. Los expertos en seguridad financiera están dando crédito a las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El aprendizaje automático ha ganado Steam de manera más notable en la protección de identidad. 

La mayor parte de la población mundial ahora utiliza métodos de pago transaccionales en línea. La inteligencia artificial para prevenir el fraude no es un concepto nuevo; sin embargo, el conocimiento ya programado en el aprendizaje automático en el sector bancario ha crecido en los últimos años y el fraude con tarjetas de crédito es la opción número uno para los ciberdelincuentes.

Gráfico que muestra que las industrias de tarjetas de crédito son las más vulnerables

En 2019, los ciberdelincuentes consiguieron obtener más de 133.000 datos personales de usuarios solo en los Estados Unidos. Estos números son sorprendentes y aterradores por decir lo menos. Estados Unidos tiene una de las medidas de seguridad más estrictas del mundo y aún no puede prevenir por completo el fraude. El uso de IA y ML solo ahora se está convirtiendo en una parte integral de las instituciones financieras y por una buena razón.

¿Cómo detectan el fraude las empresas de tarjetas de crédito mediante ML?

¿Alguna vez ha ido a pagar un producto solo para descubrir que su tarjeta ha sido bloqueada? Las compañías de tarjetas de crédito detectan el fraude marcando transacciones específicas que se denominan específicamente Detección de fraude de tarjetas de crédito. Si una transacción no coincide con el perfil del titular de la tarjeta, la tarjeta se bloquea automáticamente mediante inteligencia artificial recopilada a través del aprendizaje automático. Este incidente molesto para los consumidores es una bendición disfrazada para las compañías de tarjetas de crédito. Esto también puede ser molesto para el consumidor, y la alternativa sería que alguien que haya comprado su información pirateada agote su cuenta.

¿Por qué las empresas de tarjetas de crédito necesitan detección de fraude?

Con una pérdida de siete centavos por cada cien dólares directamente relacionados con el fraude, resulta fácil comprender por qué el uso del aprendizaje automático es tan importante para las empresas de tarjetas. Las transacciones globales solo en los Estados Unidos por fraude con tarjetas de crédito ascienden a 190 mil millones de dólares anuales. La FTC informó que el fraude con tarjetas de crédito aumentó en un 23 por ciento en 2019. A través de la inteligencia artificial, los estafadores tienen pocas o ninguna posibilidad de piratear la base de datos. Gemini Advisory informó que más de 30 millones de tarjetas de débito y crédito se vieron comprometidas solo en los Estados Unidos y más de 1 millón de titulares de tarjetas en todo el mundo. Esta única infracción en 2019 fue el cerebro de un solo equipo de ciberdelincuentes.

Detección de anomalías con aprendizaje automático

La detección de anomalías identifica eventos que rara vez ocurren. Cuando un evento no ocurre generalmente para un usuario de tarjeta de crédito, genera una señal de alerta y esencialmente bloquea el uso de la tarjeta del consumidor. El consumidor debe llamar a la compañía de la tarjeta y pasar por el proceso de verificación para eliminar el bloqueo. Los sistemas de detección de anomalías detienen eficazmente a los estafadores en seco y pasan por alto cada transacción a través del perfil de usuario del titular de la tarjeta. Esta es una solución muy simple en una sociedad digital moderna muy compleja. Este proceso simple solo se puede lograr implementando inteligencia artificial y aprendizaje automático utilizando big data en la máquina de sus instituciones financieras.

Sin Big Data, las instituciones financieras fracasarán.

Los administradores de dinero de todo el mundo están buscando frenéticamente nuevas fuentes de datos alternativos. Las empresas que son extremadamente competitivas conocen la importancia del big data. Sin la detección de anomalías y la banca de datos alternativa, las instituciones financieras perderán su ventaja competitiva y entrarán en su lugar en los libros de historia. Big Data es tan enorme y complejo que es extremadamente difícil de usar sin profesionales de procesamiento de datos. Ya sea que su institución se encuentre en el sudeste asiático o en Europa, el aprendizaje automático para prevenir el fraude con tarjetas de crédito será la nueva arma contra el fraude por robo de información de tarjetas de crédito.

"Integre las soluciones de inteligencia artificial con su infraestructura existente para descubrir nuevos canales de ingresos, modelos comerciales, elevar la información y aumentar el rendimiento en todos los departamentos"

El Grupo SPD .

Conclusión

Sin duda, la inteligencia artificial será fundamental en el éxito y supervivencia de las instituciones financieras. SPD Group Research & Development y sus tecnologías, incluido el aprendizaje automático y los macrodatos, deberían estar en su lista de empresas a las que debe prestar atención en 2020. La cantidad de transacciones financieras ha crecido exponencialmente y se espera que continúe a un ritmo aún más rápido una vez que las naciones en desarrollo hayan adaptó sus sistemas bancarios para satisfacer la nueva demanda digital y las tendencias que están sucediendo a nivel mundial.