Fraude de solicitud

Cuatro motivos por los que el fraude de solicitud debe abordarse con suma urgencia

 

1. Las filtraciones de datos ponen información personal en manos de delincuentes que la usan para cometer fraude de solicitud.

2. Los delincuentes usan tecnología para cometer fraude de solicitud a una escala masiva.

3. Los clientes esperan estar protegidos pero también esperan una experiencia excelente, algo que es crucial.

4. Una estrategia de datos eficaz es fundamental para prevenir el fraude de solicitud.

La importancia de los datos para abordar el fraude de solicitud

 

El problema de la proliferación de datos

La disponibilidad masiva de datos y la adopción casi ubicua de la tecnología puede ser un arma de doble filo con respecto al fraude de solicitud:

• Las organizaciones ahora tienen acceso a más datos que nunca; lamentablemente, los defraudadores también.
• Gracias a la disponibilidad de datos se pueden tomar decisiones mejor fundadas, pero estas decisiones pueden ser más difíciles de tomar por el mismo motivo.
• Los datos son un recurso, pero gestionarlos es una responsabilidad enorme y una carga regulatoria. Los costos de no gestionar bien datos son sumamente altos.
• La vida de los clientes es más simple gracias a la tecnología, pero también es más fácil robar datos. Los días del fraude con documentos en papel y en persona están lentamente llegando a su fin.

Tener una estrategia de datos es fundamental para poder prevenir el fraude de solicitud. No solo necesita datos para descifrar si una solicitud es legítima, sino también el punto donde se recopilan datos clave sobre su cliente.

Con las constantes filtraciones de datos y la disponibilidad de datos baratos para comprar en la web oscura, para los delincuentes ahora es más fácil que nunca robar o inventar identidades y usarlas para abrir cuentas de manera fraudulenta.

Esto enfrenta a los proveedores en una carrera armamentista en constante ascenso con los defraudadores para garantizar que sea prohibitivamente difícil usar una identidad robada o una identidad sintética para cometer fraude.

 

Expansión de los métodos delictivos

Los defraudadores de ahora son más sofisticados y más organizados que nunca. Muchas veces reproducen estrategias similares a las de las organizaciones que atacan.

Mientras las organizaciones se ocupan de un área, los defraudadores cambian su atención a otra rápida y eficazmente. Aprovechan la tecnología existente y hasta desarrollan nuevas tecnologías para estar siempre un paso adelante.

Esto significa que su objetivo es cometer más fraude más rápidamente y acceder a fondos y distribuirlos antes de que las instituciones financieras puedan responder.

Las organizaciones ahora tienen que asumir que los defraudadores podrían ser igual de capaces que su equipo antifraude. Tienen la capacidad de cometer fraude de solicitud de forma masiva para abrumar a los sistemas existentes, con la esperanza de que algunas de sus solicitudes pasen los protocolos de seguridad y se abran cuentas controladas por los defraudadores.

 

Expectativas cambiantes de los clientes

Los consumidores ahora esperan tener una variedad de opciones al elegir los productos y servicios que quieren comprar.

También esperan poder completar solicitudes en línea rápido y sin fricciones. Estas expectativas también se aplican a la apertura de cuentas financieras.

Las instituciones financieras deben equilibrar constantemente su obligación de proteger a los clientes, a sí mismas y a la sociedad en general del fraude, y a la vez mantener altos niveles de satisfacción del cliente. Se trata de un equilibrio delicado y moverse demasiado lejos en cualquier dirección puede tener consecuencias directas.

Para tener un entendimiento más claro de las actitudes de los consumidores hacia el impacto que tienen en ellos el fraude y las verificaciones de seguridad durante el proceso de solicitud, FICO encargó la realización de una encuesta independiente en 14 países. En todos los países, casi todos los encuestados estaban preparados para abrir al menos un tipo de cuenta financiera en línea.

Se le preguntó a los encuestados qué harían si durante un proceso de solicitud en línea el proveedor les pedía realizar una tarea fuera de línea, como recibir una llamada telefónica, enviar algunos documentos por correo o visitar una sucursal para completar la solicitud.

La encuesta indica que cuando la gente empieza una solicitud en línea, la mayoría espera completarla en línea. Si no puede hacerlo, una cantidad significativa abandonará la solicitud y hasta podría cambiarse a la competencia.

La cantidad de gente que está dispuesta a pasar más de tres horas completando una solicitud es muy baja; la mayoría espera finalizar una solicitud en menos de 30 minutos.

 

El uso de datos como defensa contra el fraude de solicitud

Ahora los datos se pueden usar como una herramienta para combatir a los defraudadores que quieren ingresar solicitudes fraudulentas.

Estos son los tres métodos principales de implementación de datos que pueden minimizar drásticamente el riesgo de sufrir fraude de solicitud.

 

Ingesta de datos

En la ingesta de datos se analizan las fuentes de datos y cómo están conectadas.

Los datos pueden provenir de muchas fuentes, por ejemplo:

• Datos de la solicitud en sí (ya sea proporcionados o metadatos)
• Datos comprados a terceros, por ejemplo, una agencia de referencia de crédito
• Datos de soluciones de identidad como FICO® Falcon® Identity Proofing
• Información de interacciones anteriores con el solicitante
• Información de registros de otros titulares de cuentas, por ejemplo, puntos de datos comunes como una dirección, número de teléfono o direcciones de correo electrónico

Esta abundancia de datos puede ser una bendición o una maldición. Uno accede a bastante información para basar sus decisiones de fraude, pero cualquier elemento de datos individual puede sesgar desproporcionadamente el resultado final. Esto hace que para las organizaciones sea difícil analizar correctamente todos los datos a los que tienen acceso.

Con los silos de información, los datos se pueden compartir entre diversos productos, canales o etapas del ciclo de vida del cliente y esto puede desencadenar escenarios donde, por ejemplo, se abra una cuenta para un cliente cuya identidad ya se haya determinado como fraudulenta por otra parte de la empresa.

Estas cuestiones pueden ser particularmente complejas para organizaciones que no tienen un proceso ágil para agregar nuevas fuentes de datos o quitar fuentes que son cuestionables o tienen un valor limitado.

Para que sus procesos de detección de fraudes sean precisos y así poder detectar más fraudes sin aumentar la cantidad de falsos positivos hace falta usar datos que no solo indiquen comportamientos negativos, sino también comportamientos positivos.

Hacer bien esto puede ser sumamente difícil. A menudo existe una fina línea entre los dos. Los datos obtenidos de fuentes internas y de fuentes de datos de consorcio compartidos, como de agencias de referencia de crédito, son una buena referencia para detectar delincuentes.

Pero al mismo tiempo es muy poco probable que estas fuentes proporcionen ejemplos de comportamientos buenos o normales.

 

Enriquecimiento de datos

Habiendo obtenido los datos necesarios para tomar decisiones en cuanto a fraude, ahora es necesario organizarlos para que se usen de manera eficiente y eficaz. Dependiendo del tipo y condición de los datos que quiere ingerir, tienen que llevarse a cabo diferentes actividades para que sean más utilizables. Por ejemplo:

• Garantizar que haya características compartidas entre fuentes para datos estructurados, y usar la misma estructura para todos los datos
• Extraer "sentido" de datos no estructurados, por ejemplo, usando procesamiento de lenguaje natural para identificar elementos de datos que sean de valor para la toma de decisiones
• Agregar contexto a los datos, usando ejemplares para identificar datos que sean un indicativo de cierto tipo de comportamiento, como fraude o no fraude

 

Análisis de datos

Es necesario aplicar algoritmos y modelos a sus datos para generar información factible.

El tipo de modelos a usar depende de los escenarios a los que se enfrente y, casi en todos los casos, un método con distintos niveles generará resultados óptimos.

La calidad de las decisiones disponibles a partir de los datos que tenga dependen de la calidad y variedad de modelos que tenga a su disposición. Los mismos modelos no ofrecen el mismo nivel de precisión en cada escenario. Por ejemplo, si se está enfrentando a un nuevo tipo de fraude de aplicación, o a un ataque en un canal nuevo, los modelos que fueron entrenados para determinar fraudes a través de comparación con ataques anteriores no lo reconocerán. En estos escenarios, necesita modelos que aprendan automáticamente y puedan determinar comportamientos anómalos que luzcan sospechosos. Si está viendo instancias de fraude que ya había sufrido, entonces los modelos que fueron entrenados usando datos etiquetados le resultarán valiosos.

 

Fastidie a los defraudadores y satisfaga a sus clientes

El fraude de aplicaciones ahora es un problema que requiere soluciones proactivas adaptables. Esta es una tendencia que continuará en el futuro. FICO ofrece soluciones para asegurarse de que los defraudadores odien intentar hacer lo suyo en sus sistemas, porque no lo lograrán.

Nuestro método para abordar el fraude de aplicación tiene distintos niveles, con soluciones como:

• Comprobación de identidad: los solicitantes pueden usar la tecnología de "selfie" de su teléfono móvil y sus documentos de identidad para probar que los documentos de identidad son válidos y les pertenecen.
• Detección de fraude de solicitud: los algoritmos de aprendizaje automático usan analítica conductual en tiempo real para determinar la probabilidad de que una solicitud sea fraudulenta.
• Resolución de identidad: tecnología de coincidencias parciales avanzada que funciona en tiempo real para descubrir vínculos entre solicitudes y cuentas. Las variaciones del mismo nombre, dirección de correo electrónico o domicilio usadas en varias solicitudes aparentemente no relacionadas son un indicio de actividad delictiva.

Como nuestras soluciones funcionan en tiempo real, facilitan la apertura rápida de cuentas y nuestro enfoque con IA avanzada y aprendizaje automático garantiza que los falsos positivos se mantengan al mínimo; todo mejorando la experiencia de los clientes legítimos.

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