Las compras en línea pueden ser convenientes para todos, pero también conllevan un riesgo. Al vender bienes y servicios en línea, existe el riesgo de que cualquiera de las dos partes (comprador o vendedor) estafe a la otra. También se aplica a muchas plataformas de servicios de redacción de ensayos de escuelas secundarias y universidades para estudiantes que necesitan ayuda con sus tareas, proyectos de tarea y trabajos de curso en general. Con el rápido desarrollo del comercio electrónico, la actividad fraudulenta también ha evolucionado y es más difícil de detectar. Desde estafas bancarias fuera de línea hasta esquemas de robo de identidad y lavado de dinero, los estafadores se aprovecharán de cada punto débil que vean en el sistema de una empresa.
Hoy en día, detectar y prevenir el fraude son preocupaciones importantes para las industrias bancaria y de comercio electrónico. Sin embargo, al aplicar el aprendizaje automático a los sistemas, se puede eliminar y prevenir dicha actividad.
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la informática que se centra en datos y algoritmos, por lo que las máquinas podrían «aprender» de la misma manera que lo hacen los humanos. Si se hace correctamente, el aprendizaje automático puede identificar fácilmente comportamientos legítimos y fraudulentos. Dicho esto, lea esta guía sobre cómo se utiliza el aprendizaje automático para la detección de fraude.
- Permitir la entrada de datos
En primer lugar, un modelo de aprendizaje automático deberá recopilar ciertos datos. La entrada de datos es diferente para el aprendizaje automático y los humanos. Normalmente, a los humanos les resulta difícil captar una gran cantidad de datos en un corto período de tiempo. Esta tarea es fácil para el aprendizaje automático. Cuantos más datos se ingresen en un modelo de ML, más podrá aprender y mejorar su precisión.
- Déjalo extraer características
A continuación, un modelo de aprendizaje automático extraerá características que normalmente incluyen información del cliente, como identidad, ubicación y método de pago. Además, se ingresan características que describen el comportamiento normal del cliente y el comportamiento fraudulento. Las funciones agregadas pueden diferir según la complejidad del sistema de detección.
- Iniciar el algoritmo de entrenamiento
En tercer lugar, se inicia un algoritmo de entrenamiento para el modelo. Durante un período de tiempo, el modelo seguirá un conjunto de reglas para determinar si una operación es legítima o fraudulenta. Dos algoritmos comunes que utilizan los ingenieros de ML son el aprendizaje supervisado y no supervisado:
- Aprendizaje supervisado
En un algoritmo de aprendizaje supervisado, el modelo aprende sobre un conjunto de datos proporcionado y responde. Toda la información debe etiquetarse como buena o mala. Luego, el modelo de aprendizaje predice la actividad fraudulenta en función de los datos proporcionados. Los algoritmos de aprendizaje supervisado comunes incluyen:
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- Árboles de decisión : algoritmo que establece diferentes reglas para verificar los datos en cada paso. Para prevenir el fraude, el modelo identifica la actividad mediante la introducción de árboles de decisión que describen el comportamiento legítimo del cliente.
- Bosque aleatorio : basado en árboles de decisión, el bosque aleatorio calcula las predicciones promedio de los árboles de decisión. Para obtener más información, una base de datos confiable publicó una publicación sobre bosque aleatorio.
- Regresión logística : algoritmo simple que predice la probabilidad de un evento en función de determinadas variables. Las instituciones financieras utilizan la regresión logística para protegerse contra el phishing y el fraude con tarjetas de crédito.
- Aprendizaje sin supervisión
En un algoritmo de aprendizaje no supervisado, el modelo no aprende con datos etiquetados. En cambio, el modelo aprende procesando y analizando nuevos datos. El modelo aprenderá a notar patrones y distinguir si son actividades legítimas o fraudulentas. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados incluyen:
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- K-Means Clustering : un algoritmo de agrupación que aprende de conjuntos de datos desconocidos clasificando datos similares entre sí.
- Factor de valores atípicos locales (LOF) : similar a las K-medias, LOF agrupa datos y analiza sus valores.
- Árboles de aislamiento : algoritmo que también se basa en árboles de decisión. A diferencia del bosque aleatorio, no está supervisado y sigue reglas diferentes para predecir el comportamiento.
Cuando el modelo ML finaliza su período de formación, el modelo está listo para funcionar. El modelo debería poder detectar el fraude con precisión en tiempo real. Con el tiempo, los estafadores inventarán nuevos planes para cometer fraude financiero. Por lo tanto, para detectar con éxito más actividades de fraude, el modelo de ML deberá probarse y actualizarse de vez en cuando.
¿Por qué utilizar el aprendizaje automático en la detección de fraudes?
La mayoría de las empresas solían confiar en sistemas basados en reglas para la prevención del fraude. En un enfoque basado en reglas, la empresa identifica la actividad fraudulenta comparándola con las reglas escritas por expertos en ciberseguridad. Para verificarla, cada transacción pasa por cientos de pruebas. Si alguna de estas pruebas falla, es posible que la transacción deba pasar por otro conjunto de pruebas de verificación. Aunque este enfoque puede ser seguro, es muy difícil detectar patrones complicados que el aprendizaje automático pueda identificar.
El aprendizaje automático puede detectar patrones en transacciones financieras y determinar si son legítimas o no. También pueden procesar mucha información más rápido y detectar patrones que pueden pasar desapercibidos para los humanos. De esta forma, los modelos de aprendizaje automático son más efectivos que los humanos. Cuantos más datos procesan, más precisos se vuelven. Además, a largo plazo, más datos significan más algoritmos de detección de fraude.
Teniendo todo esto en cuenta, los modelos de aprendizaje automático tienen más éxito en términos de velocidad y precisión. Además, es más asequible ya que no te molestarás en contratar un equipo de analistas.
Pensamientos finales
El aprendizaje automático es una herramienta muy eficaz que ayuda a las empresas a detectar y prevenir el fraude. Al reemplazar los sistemas tradicionales basados en reglas con modelos de aprendizaje automático, las empresas pueden reducir las pérdidas derivadas de las operaciones fraudulentas. Además, proporciona a las empresas una plataforma más segura. Por lo tanto, el aprendizaje automático mejora la velocidad y precisión de la detección de fraude y reduce los costos al tiempo que aumenta la seguridad.
