Un estudio de SAS y ACFE pone de manifiesto que el 25% de las organizaciones mundiales planea implementar programas antifraude en los próximos dos años.

Solo un 13% de las organizaciones de todo el mundo aprovecha el machine learning para prevenir el fraude. Así se refleja en una investigación reciente realizada por SAS y la ACFE en la que también se pone de manifiesto que un 25% de las organizaciones planea incorporar a sus programas antifraude en los próximos dos años.

El aprendizaje automático está mejorando la prevención del fraude en todas las industrias y plataformas, y no es diferente en el sector financiero. Cuando se trata de préstamos para pymes, por ejemplo, donde la detección de fraude es una preocupación fundamental del proceso. Se están capacitando modelos predictivos para evaluar los riesgos mediante el análisis de casos de fraude financiero. Para determinar los riesgos en función de las características de la aplicación, los modelos luego analizan datos como el proceso de solicitud del crédito y la probabilidad del fraude.

A pesar de todo, los expertos coinciden en que la prevención del fraude es difícil porque los estafadores cambian y se adaptan continuamente. Entonces, la mejor tecnología para combatir el fraude es aquella que puede cambiar y adaptarse tan rápido como las tácticas del estafador.

Nuevos patrones de fraude

Hasta ahora, las organizaciones han recurrido a sistemas basados ​​en la lógica para detectar el fraude y descubrir patrones conocidos de fraude. Y aunque las reglas siguen siendo una herramienta importante para combatir el fraude, especialmente en combinación con enfoques avanzados, se limitan a reconocer patrones y a identificados. Por esta razón no son eficaces para adaptarse a nuevos patrones de fraude, descubrir esquemas desconocidos o identificar técnicas de fraude cada vez más sofisticadas.

Las pequeñas y medianas empresas son la piedra angular del mercado laboral actual. Pero aunque su crecimiento es vital para una economía global sostenible, las pymes continúan luchando por obtener la financiación que necesitan y evitar posibles fraudes a la hora de recibirla.

El Machine Learning (ML) automatiza la extracción de patrones conocidos y desconocidos de los datos. Una vez que reconoce esos patrones, puede aplicar lo que sabe a datos nuevos e invisibles. La máquina aprende y se adapta a medida que se le presentan, a nuevos resultados y a nuevos patrones a través de un ciclo de retroalimentación.

Pero ¿cómo se debe implementarse? Para ello es útil utilizar datos. El uso de los datos  equivale a mejores modelos es cierto cuando se trata de detección de fraude.

A su vez, hay que tener en cuenta que no existe un algoritmo o método de machine learning único que funcione mejor para la detección de fraudes. El éxito proviene de la capacidad de probar diferentes métodos, variaciones y evaluarlas.

No hay que olvidarse de integrar dichos datos en la organización.  Una vez que se haya desarrollado un modelo de aprendizaje automático válido, el desafío está en implementarlo en la empresa.