Tendencias de redes criminales y vinculación entre ellas

La transformación digital de la sociedad ha traído mejoras considerables en la forma de que hacemos negocios, aprendemos, interactuamos y realizamos transacciones. Pero junto con estos avances, también estamos viendo un aumento en la actividad maliciosa y criminal dirigida tanto a los datos del usuario como de los de las empresas.

Los delincuentes utilizan y abusan de las tecnologías financieras para cometer fraude, extorsión, blanqueo de capitales y actividades financieras en la clandestinidad delictiva. Por mucho que simplificó la banca, el sector Fintech ha dejado la actividad de pago digital expuesta a actividades maliciosas y sospechosas.

Los delitos financieros son un gran negocio: se calcula que entre el 2% y el 5% del PIB mundial, equivalente a 1,6 billones de dólares, se lava cada año, y se confisca aproximadamente el 1% del dinero blanqueado. Este año, se espera que las empresas de todo el mundo hayan gastado más de 1,45 billones de dólares en detectar, prevenir e investigar delitos financieros, y el 80% de este gasto se gastará en recursos humanos frente a solo el 20% en tecnología. En el Reino Unido, la Financial Conduct Authority (FCA) estima que se blanquean cientos de millones de libras y que la delincuencia organizada grave le cuesta a la economía del Reino Unido 37.000 millones de libras. Además, el fraude vale la friolera de £ 190 mil millones, lo que equivale a 3.8 millones de delitos registrados que representan un tercio de todos los delitos. El fraude ha experimentado un aumento del 17% en el último año, impulsado principalmente por el fraude bancario y de tarjetas de crédito. A pesar de esto, los Informes de Actividades Sospechosas (SAR) de Personas Políticamente Expuestas (PEP) reflejan un panorama relativamente sin cambios. Los hechos y las cifras no transmiten el daño incalculable que estas actividades causan a nuestra comunidad global; el fraude ha provocado pérdidas que cambian la vida de muchas personas. Desde la identificación de la propiedad y el control hasta las evaluaciones nocturnas y el monitoreo de transacciones, los requisitos legales existentes ayudan y hacen cumplir los sistemas y controles efectivos que detectan, interrumpen y detienen la actividad criminal y terrorista. La aparición de “Fintech” y “Open Banking” muestra lo rápido que avanza la tecnología y esto ha permitido a los delincuentes adaptarse de manera innovadora.

En el campo de la delincuencia organizada, no cabe hablar de organizaciones tipo, sino de tendencias tipológicas, habida cuenta de la gran diversidad de tipologías organizacionales que se pueden identificar bajo el rubro “criminalidad organizada”. No en vano, al tratar de analizar las organizaciones criminales en su conjunto, aparece una amplísima variedad de tipos y formas que podrían configurarse como un continuo. Las estructuras que sirven de raigambre para organizar las actividades ilícitas manifiestan una alta plasticidad morfológica. El mínimo común denominador de una organización en red comprende un núcleo y una periferia, separadas por nodos intermedios que desempeñan la función de “interruptores”, para salvaguardar el acceso a la cúpula (núcleo). De hecho, las organizaciones criminales invierten cada vez más en capacidades de seguridad y contrainteligencia (con sus respectivas vertientes ofensiva y defensiva). A efectos prácticos, interesa sobremanera identificar las iniciativas adoptadas por las organizaciones criminales para resguardar sus estructuras en aras de evitar la intrusión de elementos externos (fuerzas y cuerpos de seguridad u otras organizaciones competidoras), proteger a sus integrantes contra la acción de posibles amenazas o represalias, defender el desarrollo de sus actividades y preservar la información corporativa sensible.

Entonces, ¿dónde vamos desde aquí?

Los avances de FinTech indican un aumento en la adopción de tecnologías de próxima generación, incluida la inteligencia artificial, la ciencia de datos y el aprendizaje automático, para combatir los delitos financieros y los fraudes. Esto está sentando las bases para las innovaciones en el panorama de la gestión de riesgos financieros, creando un inmenso potencial de ventas para las soluciones de gestión de delitos y fraudes financieros en la industria financiera actual.

Soluciones de gestión de delitos y fraudes financieros: una simbiosis necesaria

Las instituciones financieras, incluidos los bancos, siempre se han tambaleado bajo la presión de las regulaciones y las preocupaciones de seguridad. Sin embargo, en la era de la información, los estafadores sofisticados están encontrando nuevas formas de atacar los sistemas bancarios con herramientas tecnológicamente avanzadas. Las instituciones financieras, hoy, están bajo una tremenda presión para acelerar la transformación digital y combatir los delitos y fraudes financieros.

Lo bueno es que los desarrollos tecnológicos, como la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático, han encontrado su camino hacia la detección de fraudes en la banca. Ahora se utilizan para identificar transacciones sospechosas en tiempo real con mayor precisión y con una tasa más baja de falsos rechazos.

Un estudio reciente de Transparencia Market Research (TMR) arroja luz sobre los desarrollos en las soluciones de gestión de fraudes y delitos financieros. Vemos que la tecnología se convierte en el mayor catalizador para que los actores del mercado obtengan ganancias en este panorama. El estudio puede equipar a los responsables de la toma de decisiones con conocimientos basados ​​en valores para satisfacer las necesidades dinámicas de varios usuarios finales y, finalmente, mejorar su posición en este espacio de mercado altamente competitivo.

Evolución de las soluciones de gestión de fraudes y delitos financieros

La demanda de soluciones de prevención de delitos y fraudes impulsadas por la tecnología está aumentando exponencialmente. Sin embargo, los proveedores de servicios financieros están luchando por lograr tanto eficiencia como eficacia en sus marcos de gestión de delitos financieros y fraudes.

A muchas empresas les resulta difícil introducir una solución de gestión del fraude que pueda ser compatible con el sistema de pagamentos tradicional. Todo mientras se mantiene dentro del presupuesto. Este es uno de los mayores desafíos para las empresas de soluciones de gestión de fraudes y delitos financieros. Además, el entorno regulatorio en constante cambio y las reglas cada vez más estrictas en la industria financiera hacen que sea más difícil para las empresas FinTech mantenerse al día con la legislación cambiante en todo el mundo.

¿Cómo abordar la detección de fraudes en la era digital?

Debe tener en cuenta que la prevención del fraude es un proceso dinámico. Es un ciclo que involucra monitoreo, detección, decisiones, manejo de casos y aprendizaje. Su sistema de detección de fraudes debe aprender constantemente de los incidentes de fraude y utilizar los resultados obtenidos en los procesos de monitoreo y detección.

Con la competencia cada vez mayor en el ámbito de la gestión de fraudes y delitos financieros, creemos en la introducción de soluciones más eficientes para la detección y prevención más tempranas de fraudes complejos y multicanal. Además, en SmartSoft, nos enfocamos en las relaciones centinelas que nos permiten capturar información y ver patrones que antes no eran visibles.

Las relaciones centinelas se utilizan para reducir el riesgo de reputación y, al mismo tiempo, mejorar las capacidades de protección del cliente con marcos de gestión de riesgos más eficaces. Consideramos que la combinación de técnicas de IA supervisadas y no supervisadas, análisis de comportamiento, modelos predictivos y análisis adaptativo es crucial para permitir la toma de decisiones y el pronóstico en tiempo real.

Una solución eficaz de detección y prevención de fraudes debe poder capturar el fraude y marcar las transacciones que necesitan revisión. El análisis de datos debe ser la base de su solución, ya que el sistema de detección de fraude de aprendizaje automático debe poder aprender las cosas correctas de los patrones de datos complejos que tiene.

Los modelos de aprendizaje automático bien diseñados deberían permitir el uso de información rica después de eventos de fraude para construir mejores modelos. Debe generar tendencias y pronósticos financieros y ayudar a la analítica de su empresa a determinar posibles debilidades de nuevos productos y líneas de negocio y obtener información para una mejor seguridad operativa.

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