Técnicas de detección de fraudes con tarjetas de crédito

El fraude con tarjetas de crédito va en aumento a medida que se desarrollan la tecnología y las supercarreteras globales. El costo para las empresas y los consumidores de este tipo de fraude cuesta miles de millones de dólares cada año. Los estafadores encuentran continuamente nuevas formas de cometer sus actividades ilegales. Como resultado, se ha vuelto esencial para las instituciones financieras y las empresas desarrollar técnicas avanzadas de detección de fraude para contrarrestar la amenaza de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito y el robo de identidad y mantener las pérdidas al mínimo.

En este artículo, analizaremos el problema y las diversas técnicas que se utilizan para detectar transacciones fraudulentas.

Fraude de tarjeta de credito

El fraude con tarjetas de crédito es popular entre los ladrones, ya que el culpable a menudo puede robar grandes cantidades de dinero en muy poco tiempo. El fraude a menudo no se descubre durante días y el riesgo de que el ladrón sea atrapado es mínimo en comparación con otros tipos de robo. El fraude con tarjetas de crédito puede ocurrir en línea y fuera de línea de diversas formas.

El fraude en línea es cuando un estafador comete el fraude a través del teléfono o Internet con los detalles de la tarjeta. El fraude fuera de línea se comete cuando una tarjeta robada se usa físicamente para pagar bienes o servicios. Veremos brevemente los diferentes tipos de fraude con tarjetas de crédito.

El fraude de aplicaciones es cuando se proporciona información falsa en la aplicación. Cuando las aplicaciones provienen del mismo usuario, esto se clasifica como duplicación y cuando proviene de diferentes personas, se clasifica como fraude de identidad.

El fraude fuera de línea se comete cuando las tarjetas se pierden o se las roban. Los ladrones utilizan varios métodos para robar a los clientes desprevenidos a menudo en áreas urbanas concurridas. Los viajeros distraídos en trenes y autobuses con mucho tráfico son blancos fáciles para los ladrones de tarjetas de crédito. Se estima que alrededor del 14% de los estadounidenses tienen 10 o más tarjetas de crédito.

Para cuando sea la hora del almuerzo y descubra que su billetera ha desaparecido, el daño ya estará hecho. Los estafadores suelen actuar con rapidez y utilizan las tarjetas en tiendas o por teléfono. En el caso de tarjetas con límites de crédito elevados, el daño económico puede ser significativo.

La toma de control de la cuenta es cuando un estafador obtiene la información personal de un cliente y se apodera de la cuenta al poder proporcionar los detalles de la cuenta. Este tipo de fraude puede ocurrir cuando los ladrones se dirigen a los botes de basura domésticos y descubren información de la cuenta que no se ha destruido correctamente. Los ladrones también pueden apuntar a los buzones de correo en edificios de apartamentos cuando se envían tarjetas y PIN a los clientes.

Una tarjeta falsificada es una tarjeta que se ha escaneado sin el permiso del titular de la tarjeta. Los estafadores pueden hacer tarjetas usando máquinas sofisticadas; sin embargo, esto se vuelve más difícil a medida que los emisores implementan más funciones de seguridad. Los estafadores también utilizan técnicas como el estampado en relieve para cambiar los detalles de las tarjetas. Muchos casos de fraude con tarjetas de crédito falsificadas utilizan un método llamado skimming, en el que los datos de la tira electrónica de una tarjeta genuina se copian en otra tarjeta.

Por lo general, no es el consumidor quien paga la factura de estas actividades fraudulentas. Los bancos y los emisores de tarjetas, en su mayor parte, cubrirán el costo de la actividad fraudulenta en las tarjetas como parte de sus términos de servicio.

En un intento por protegerse de pérdidas masivas, los emisores de tarjetas han desarrollado sistemas sofisticados que monitorean las transacciones para que el fraude pueda detectarse lo antes posible. Estos sistemas pueden permitir a los clientes realizar sus operaciones diarias realizando transacciones y, al mismo tiempo, señalando transacciones inusuales. Los emisores de tarjetas de crédito son muy conscientes de que la falta de técnicas de detección de fraude afectará de manera adversa y significativa el servicio, los costos, la entrega y la reputación.

En 2013, un estudio realizado por Kount informó que el 40% de todo el fraude financiero estaba relacionado con las tarjetas de crédito. El costo: la asombrosa suma de $ 5,55 mil millones en todo el mundo. Las empresas utilizan una variedad de métodos para detectar el fraude y, al mismo tiempo, reducir al mínimo las falsas alarmas y los inconvenientes del bloqueo de tarjetas para el consumidor. Las técnicas de detección de fraude estadístico se pueden dividir en dos categorías principales: supervisadas y no supervisadas.

En los métodos supervisados, los modelos se utilizan para clasificar nuevas transacciones como legítimas o fraudulentas basándose en muestras de transacciones anteriores. En los métodos no supervisados, las transacciones inusuales se identifican como posibles transacciones fraudulentas. Ambos métodos calculan la probabilidad de fraude dada cualquier transacción.

Desafíos en la detección de tarjetas de crédito

Existen muchos problemas y dificultades a la hora de detectar fraudes de este tipo. Este tipo de detección de fraude se basa en gran medida en el estudio de datos y muchos de estos datos no están disponibles en bancos e instituciones financieras debido a su naturaleza sensible y personal.

Además, debido a la cantidad de transacciones diarias, el análisis plantea problemas importantes en términos de tecnología de la información y para los investigadores que analizan los datos. A medida que las técnicas de detección de fraudes se desarrollan y se vuelven más sofisticadas, también lo hacen los estafadores que cambiarán sus métodos con el tiempo para lograr sus objetivos.

Técnicas de detección de fraudes con tarjetas de crédito

En la siguiente parte del artículo, veremos brevemente los principales tipos de técnicas.

Árbol de decisión

El método del árbol de decisiones funciona mediante el uso de un árbol de similitudes que se crea mediante el uso de la lógica del árbol de decisiones. Un árbol de similitud se describe con nodos y hojas que tienen atributos y factores. Estos definen la relación en términos de transacciones que satisfacen determinadas condiciones. Este método es fácil de comprender y mostrar. En el lado negativo, puede ser que cada transacción deba verificarse individualmente. Este método se ha utilizado para proporcionar muy buenos resultados durante varios años.

Algoritmos genéticos y una variedad de algoritmos adicionales

Los algoritmos se pueden utilizar para detectar fraudes mediante el uso de métodos predictivos. Lo que hacen los algoritmos es establecer un conjunto de reglas basadas en la lógica. Esto permite clasificar los datos en actividades sospechosas o no sospechosas. Este método de detección de fraudes con tarjetas de crédito ha dado resultados y también es útil para los datos de seguros del hogar. Es un método eficaz para combatir el fraude con tarjetas de crédito y utiliza una variedad de métodos que destacan las transacciones sospechosas.

Técnicas de agrupamiento

Se pueden utilizar técnicas de agrupación en clústeres para detectar el fraude conductual. Un método de agrupación es el análisis de grupos de pares. Este es un método que identifica las cuentas que se comportan de manera diferente a otras cuentas. Si una cuenta se comporta repentinamente de manera diferente a la anterior, este método permite marcarla. Una vez marcado, se pueden utilizar los métodos adecuados para contactar al cliente o bloquear la cuenta para evitar que se produzcan más fraudes.

A menudo puede darse el caso de que un cliente realmente desee realizar una transacción de alto valor en dólares que es inusual en su patrón normal de pequeñas compras. Si todo va bien, se desbloqueará la cuenta.

Redes neuronales

Las redes neuronales también se consideran una forma eficaz de combatir el fraude con tarjetas de crédito. La desventaja de este método es que utiliza agrupaciones de datos que solo se pueden recopilar por tipo de cuenta.

Clasificadores ingenuos de Bayes

Naive Bayes es un método de aprendizaje automático supervisado desarrollado por John y Langley en 1995. El método utiliza un conjunto de datos con clases objetivo que se conocen para hacer predicciones de instancias futuras. Los experimentos que se han realizado con este método muestran que funciona bien.

Algoritmos de vecino más cercano K

El algoritmo de vecino más cercano K o KNN es un método que utiliza las instancias disponibles y luego clasifica las nuevas instancias en función de la similitud. KNN se ha utilizado para realizar el reconocimiento de patrones y la estimación estadística desde la década de 1970. El KNN es un método de aprendizaje basado en instancias. Comienza con un conjunto de instancias y compara las nuevas instancias con las instancias originales. El algoritmo del vecino más cercano K fue introducido en 1991 por Aha, Kibler y Albert. Este método tiene sus inconvenientes, ya que los atributos irrelevantes pueden generar impracticabilidad e ineficiencia.

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Support Vector Machine es un método de aprendizaje estadístico que es útil en la detección de fraudes con tarjetas de crédito. Si la instancia de prueba está dentro de la región aprendida, se clasificará como normal y si está fuera de esta región, se clasificará como anómala.

Clasificador de ensamble de ensacado

Introducido por Leo Breiman en 1994, este método fue diseñado para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático. Se ha vuelto popular debido a su implementación simple, así como a su mayor precisión. El clasificador de conjuntos de ensacado es rápido y puede manejar grandes bases de datos.

Conclusión

De los métodos individuales que hemos discutido, Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) y el algoritmo de vecino más cercano K, estos métodos se pueden usar individualmente o se pueden usar juntos para identificar clasificadores. De los métodos individuales detallados, los métodos de aprendizaje por conjuntos son populares no solo por la facilidad de implementación, sino también por su desempeño altamente predictivo cuando se aplica a problemas prácticos.

Cuando se trata de pruebas y evaluaciones realizadas con transacciones de tarjetas de crédito en la vida real, se encontró que el clasificador de ensacado basado en el árbol de decisiones es el mejor clasificador para la detección de fraudes con tarjetas de crédito.

La educación es la clave para las empresas en términos de prevenir el fraude y la responsabilidad con las tarjetas de crédito. Las empresas deben tomar medidas para asegurarse de que no se vulneren los datos de los clientes mientras están bajo el cuidado de su organización. Esto puede resultar en varias repercusiones para su negocio.

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