Prevención y detección del fraude: Por qué "en tiempo real" es sólo la mitad de la historia

Quienes dirigen una plataforma SaaS, una agencia digital o una startup de tecnología financiera probablemente estén familiarizados con la detección de fraudes en tiempo real. Sobre el papel, es la solución perfecta. Pero en el cambiante clima de fraude actual, ya no es suficiente, especialmente con los avances en las herramientas de IA. Lo cierto es que los defraudadores modernos no se conforman con dormirse en los laureles tras cada victoria. Al ser más rápidos, más inteligentes y más adaptables, siguen evolucionando para mantenerse en cabeza. 

¿Qué es la prevención del fraude en tiempo real?

La prevención del fraude en tiempo real es el proceso de detectar y detener actividades fraudulentas en el momento en que se producen, antes de que se produzcan daños. La prevención del fraude en tiempo real utiliza sistemas automatizados, aprendizaje automático y supervisión continua para analizar transacciones, inicios de sesión o comunicaciones al instante. Identifica patrones de comportamiento sospechosos, como ubicaciones de inicio de sesión inusuales, volúmenes de transacciones anormales o remitentes de correo electrónico falsos, y los bloquea o marca en el momento.

Los datos en tiempo real desempeñan un papel importante en la detección del fraude. Pero eso no es lo mismo que la prevención del fraude, que empieza mucho antes de que suene la alarma. Los sistemas predictivos utilizan el contexto, patrones de comportamiento y herramientas que aprenden con el tiempo. Muchos expertos del sector consideran que la detección en tiempo real es la primera línea de defensa, pero no la respuesta completa. Para crear una protección a largo plazo, creen que se necesita una solución de solución de prevención y detección del fraude Cuando estos dos elementos trabajen juntos, tendrá más posibilidades en este interminable juego del gato y el ratón.

Por qué la detección de fraudes en tiempo real no es toda la solución

Los estafadores nunca descansan y ponen a prueba sus sistemas constantemente. Para ello utilizan credenciales robadas, suplantan IP o simplemente simulan el comportamiento humano. Aunque las alertas en tiempo real pueden detectar ataques obvios, como múltiples inicios de sesión fallidos o datos de tarjetas de crédito no coincidentes, puede ser difícil detectar patrones de evolución más sutiles.

Este tipo de fraudes requieren un análisis a largo plazo. Según estadísticas recientes sobre tecnología financiera, los intentos de fraude han aumentado más de un 30 % solo en el último año, lo que hace que el análisis de patrones históricos sea más importante que nunca. Lamentablemente, un modelo de detección de fraudes que carece de datos históricos o de perfiles de comportamiento tendrá dificultades para distinguir entre un cliente fiel que realiza una compra inusual y un estafador que prueba información robada. 

El contexto es la pieza que falta

Una forma sencilla de ver la prevención del fraude es como una película policíaca. Cada usuario deja su propia huella digital. Esto puede incluir cosas como hábitos de inicio de sesión o tiempos de transacción. Cuando se unen todas estas pistas, muestran un patrón claro que puede ayudar a predecir el fraude antes de que se produzca. Más o menos como la "Policía Precrimen" de Minority Report, de Steven Spielberg. 

Gracias a la analítica integrada y a los datos históricos, la detección predictiva del fraude se convierte en prevención proactiva del fraude. Al reconocer los puntos débiles y anticiparse a las tendencias, una solución moderna de detección del fraude hace mucho más que limitarse a bloquear los pagos de riesgo. También aprende y mejora para construir un mejor sistema de detección a lo largo del tiempo.

Creación de un marco completo de prevención del fraude

Los datos en tiempo real son sólo una de las muchas capas de defensa en la prevención del fraude. He aquí las cuatro formas principales en que todas ellas encajan para formar un ciclo continuo de protección

• Detección instantánea: Detecta y detiene al instante ataques en curso como phishing o pruebas con tarjetas.
• Análisis del comportamiento: Aprende a comprender los perfiles a lo largo del tiempo para separar lo "normal" de lo "sospechoso".
• Bucles de realimentación: Los casos confirmados de fraude se retroalimentan a los modelos para una mayor precisión predictiva.
• Puntuación adaptativa: Las puntuaciones de riesgo se actualizan constantemente en función de los nuevos datos y las tendencias de los usuarios.

Tenga en cuenta que no se trata sólo de detectar el fraude, sino más bien de una prevención basada en el aprendizaje que aprende de las amenazas reales y evoluciona en consecuencia.

Lagunas comunes en los sistemas de detección de fraudes en tiempo real

Por desgracia, incluso las mejores soluciones en tiempo real tienen sus puntos débiles. Pueden fallar en cualquier momento, sobre todo si funcionan de forma aislada. He aquí algunos ejemplos:

• Falsos positivos: Bloquear inadvertidamente a usuarios legítimos puede ser más costoso que el propio fraude.
• Fatiga de reglas: Las nuevas amenazas o el comportamiento cambiante de los clientes exigen normas flexibles.
• Silos de datos: Los sistemas desconectados no permiten compartir la información con la suficiente rapidez.
• Intercambio limitado de información: El resultado es que el fraude se extiende a sectores relacionados, no sólo dentro de una plataforma.

Para colmar estas lagunas es necesaria la colaboración y el libre flujo de datos en todos los sistemas, desde el procesamiento de pagos hasta la atención al cliente.

Por qué la detección proactiva del fraude reduce los costes a largo plazo

En lo que respecta al fraude, lo cierto es que la prevención es mucho más barata a largo plazo que el coste de la detección. Por ejemplo, los estudios de Juniper Research sugieren que las pérdidas globales por fraude en línea, impulsadas en gran medida por la automatización y el robo de credenciales podrían superar los 362.000 millones de dólares entre 2023 y 2028.. Por lo tanto, si usted es una empresa que confía únicamente en las alertas en tiempo real, puede acabar reaccionando ante un fraude que ya se ha producido. Sin embargo, con la prevención proactiva, puede reducir esas pérdidas antes de que se produzcan.

Datos intersectoriales: La ventaja oculta

En general, el fraude no se produce de forma aislada. En muchos casos, una violación de datos en una empresa puede llevar a la creación de una identidad sintética en otra. Por eso es tan importante compartir inteligencia, ya que ayuda a los sistemas a aprender de los ataques en diferentes sectores. Por ejemplo, un fraude en una FinTech podría aparecer más tarde como un abuso de cuenta SaaS. El intercambio de datos también refuerza el cumplimiento de normas como listas de comprobación de cumplimiento de ciberseguridad para plataformas de correo electrónico y mensajería, lo que ayuda a promover la concienciación entre plataformas.

Donde la seguridad del correo electrónico se encuentra con el fraude transaccional

Sin duda, la puerta de entrada más común al fraude en línea es el correo electrónico. Ya se trate de phishing o robo de credenciales la gran mayoría de los ataques comienzan con una explotación simple de la bandeja de entrada. Estudiar cómo mejorar las normas de seguridad del correo electrónico puede mejorar la resistencia al fraude. Para disponer de una red de seguridad sin fisuras que cubra el correo electrónico, estudie la posibilidad de supervisar las transacciones y conectarla con la protección del correo electrónico.

Reflexiones finales: Tiempo real + Predicción = Prevención sostenible del fraude

El futuro de la detección del fraude consta de dos partes que funcionan de forma sincronizada: herramientas en tiempo real para identificar los riesgos inmediatos y análisis predictivos para detectar las tramas de fraude de desarrollo lento. Estas herramientas deben funcionar conjuntamente mediante la retroalimentación, la puntuación adaptativa y la inteligencia compartida. Por supuesto, el fraude no va a desaparecer pronto. 

De hecho, con los avances en IA, los defraudadores tendrán acceso a una gama aún mayor de herramientas. Pero también lo tendrán los defensores. Con una combinación de supervisión en tiempo real y aprendizaje profundo del comportamiento, es posible crear mejores sistemas antifraude que se anticipen en lugar de limitarse a responder.

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Ahona Rudra

Experto en seguridad de dominios y correo electrónico de PowerDMARC

Ahona es la Directora de Marketing de PowerDMARC, con más de 5 años de experiencia escribiendo sobre temas de ciberseguridad, especializada en seguridad de dominios y correo electrónico. Ahona tiene un posgrado en Periodismo y Comunicaciones, consolidando su carrera en el sector de la seguridad desde 2019.

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