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Marco del fraude en España
Fuente: Asociación Española De Empresas Contra El Fraude
Principales problemas
para enfrentar
el fraude
Desconocimiento ciudadano del riesgo de fraude
Falta de integración de soluciones
Barreras en la compartición de datos
Tecnología insuficiente
Adaptación a la regulación
La detección del fraude es compleja
- Dada las características de los casos de fraudes (normalmente minoritarios sobre los casos no fraudulentos), hace difícil su detección para las organizaciones.
El perfil del defraudador
- Normalmente conoce el sistema sobre el que actúa, le permite anticiparse a los controles tradicionales.
- Normalmente no actúa ni solo ni aisladamente.
Las herramientas y procesos
- En ocasiones, herramientas y procesos operativos obsoletos o poco actualizados, producen brechas que son aprovechadas por los defraudadores para realizar el delito.
Solución
La Inteligencia Artificial se constituye como una de las herramientas más eficaces para la detección del Fraude.
Capacidades de la IA sobre la detección del fraude
Técnicas modernas de análisis y detección de fraudes
Actualmente se encuentran dos grandes líneas de investigación en este ámbito
Técnicas de Machine Learning
En base a las características de cada uno de los elementos que intervienen en el proceso de fraude (póliza, cliente, tipo actividad,…) se establecen perfiles de riesgo de fraude.
Estos perfiles se constituyen a partir de un modelo de inteligencia artificial entrenado con los datos históricos que posea la compañía.
Técnicas de Análisis de redes
Consiste en encontrar relaciones sospechosas (directas o indirectas) entre personas que podrían constituir una trama organizada de fraude.