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Desafortunadamente, los estafadores también han seguido el ritmo de estas tendencias, siempre enfocándose en dónde los sistemas son más débiles y más fáciles de robar. En América Latina, la tasa reportada de delitos económicos ha aumentado del 28 % en 2016 al 53 % en 2018 y continúa aumentando. El ACFE estima que cerca del 5 % del PIB es actualmente una pérdida por delitos financieros que le cuesta a América Latina miles de millones de dólares en pérdidas. En relación directa con esto, las organizaciones han aumentado sus gastos para combatir la delincuencia financiera.

Estas son algunas de las amenazas emergentes, y los mecanismos clave de prevención de fraude para combatirlas, que prevemos ganarán relevancia en 2020:

1. Análisis del Comportamiento del Usuario (ACU): mientras los conceptos de seguridad del pasado utilizaron reglas y firmas para evitar incidentes “no deseados”, el aumento de la digitalización en los pagos llevará a la industria a confiar más en el análisis del comportamiento del usuario (ACU) para detectar ataques cada vez más sofisticados. Con ACU, los bancos y las compañías de pago evaluarán el comportamiento del consumidor; ya sea deslizar el dedo por el teléfono, mover el mouse o tocar el teclado, lo que hace que sea más rápido y fácil detectar comportamientos inusuales o sospechosos. Más allá del aprendizaje automático estático, el análisis del comportamiento adaptativo es extremadamente eficiente y será mejor para diferenciar entre el fraude real y las actividades que parecen sospechosas pero que en última instancia son genuinas.

Por ejemplo, si un usuario inicia sesión en su cuenta a una tasa irregular o de repente comienza a agregar envíos prioritarios de alto precio, el sistema detectará esta irregularidad e inmediatamente activará una alerta. Sin embargo, si un usuario simplemente compra un obsequio costoso o reserva un viaje durante la temporada festiva (comportamientos que coinciden con la actividad estacional), el sistema reconocerá y diferenciará lo fraudulento de lo legítimo.

2. Aprendizaje automático democratizado: con aprendizaje automático ‘democratizado’, lo que queremos decir es que los gerentes de riesgo de delitos financieros, con experiencia específica en el tema, están equipados con herramientas de modelado de aprendizaje automático que pueden construir, probar e implementar por su cuenta, sin una gran ayuda de expertos tecnológicos. Esto les dará una mejor comprensión y más poder para explicar su elección de características, el uso de puntajes de modelos y las acciones tomadas para su gestión, auditoría y regulación. Este enfoque más democratizado del aprendizaje automatizado facilitará no solo abordar amenazas específicas, sino también mostrar el ROI, una de las principales razones por las que esta tendencia surgirá con fuerza.

3. Centro de inteligencia de pagos centralizado: con los pagos en tiempo real, la ventana para la prevención del fraude es mucho más corta y la capacidad de recuperar un pago fraudulento es mucho menor. Los sistemas tradicionales de reglas son excelentes para detectar amenazas conocidas, pero no pueden descubrir nuevas estrategias de fraude criminal o ataques de día cero, lo que pone en riesgo a los clientes. Por lo tanto, el 2020 verá un mayor interés entre los bancos por la inteligencia compartida (características y señales vs. datos) para una mayor precisión en la detección y prevención del fraude.

4. Aumento del fraude en las solicitudes: en todo el mundo, los escaneos de identidad se rompen, lo que significa que las identificaciones sintéticas y el robo de identidad puro continuarán aumentando el próximo año, especialmente a medida que los bancos y los otorgantes de crédito continúen descuidando el informe de estas pérdidas o las pierdan en pérdidas crediticias. Esto podría verse impulsado aún más por los ataques a las infraestructuras centrales que gestionan las identidades digitales y otra información importante, por ejemplo, ataques a los datos de Aadhaar y violaciones similares.

5. Fraude Sin Presencia Física de la Tarjeta (SPFT): el fraude de SPFT se realiza mediante la obtención de detalles del titular de la tarjeta de crédito, como la dirección de facturación, el número de cuenta, el código de seguridad de tres dígitos y la fecha de vencimiento de la tarjeta. Los titulares de tarjetas de crédito generalmente son engañados a través de medios como el phishing en línea, pero tanto los clientes como los comerciantes sufren cuando se produce un fraude sin tarjeta. Después de la implementación obligatoria de la autenticación de dos factores de RBI, el número de transacciones “sin tarjeta” ha disminuido marginalmente, sin embargo, debido al aumento de los intercambios de SIM, el porcentaje de tales fraudes podría dispararse. Estos tipos de ataques obligarán a las empresas a mirar más allá de las soluciones de seguridad de punto final tradicionales si van a combatir eficazmente las amenazas en evolución.

Los casos de fraude de ciberseguridad y pagos digitales son una preocupación crítica cuando se trata de digitalizar los pagos, y los bancos y otros actores del ecosistema deberán tomar las medidas correctas para mitigarlos. Las inversiones en métodos de autenticación de siguiente nivel, biometría de comportamiento, autenticación de factores múltiples y monitoreo en tiempo real de fraudes son algunas de las herramientas que surgirán en 2020 y pueden aprovecharse para reducir los fraudes y continuar inculcando en los consumidores confianza en los pagos digitales.

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Principle Fraud Consultant

Marc is a trusted global fraud risk professional that loves to stop the fraudsters and make a difference. He has 20 years of fraud risk management experience in banking and credit unions. His skillset includes all aspects of fraud risk management including prevention and detection, enterprise fraud risk assessments, payment card fraud, EMV, fraud analytics, neural scoring engines, strategy, and policy framework. His career started with a focus on credit card fraud in a large financial institution developing fraud strategies to combat card fraud including counterfeit, account takeover, and e-commerce, but eventually moved to a smaller institution in a wider role covering enterprise fraud including card, cheque, wire, online and mobile banking, first and third party abuse and identity theft. Marc is originally from Quebec and speaks French but is currently hailing from the west coast of Canada in the Vancouver area. In his free time you will find him hiking the trails of beautiful British Columbia or skiing the snowy slopes of the Rockies.

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