SINGAPUR – Los expertos en fraude bancario est√°n utilizando inteligencia artificial (IA) para enga√Īar a los estafadores que creen que pueden enga√Īar a las instituciones financieras haci√©ndoles creer que son clientes y obtener acceso a los fondos de la cuenta.

Están aprovechando la tecnología para monitorear el comportamiento de los estafadores y predecir su próximo movimiento.

Con la ayuda del aprendizaje automático y el análisis de datos, los bancos y la policía han creado sistemas que monitorean las transacciones a una escala sin precedentes.

El Centro Anti-Estafa de la Policía de Singapur (ASC) dijo que ha integrado la automatización de procesos robóticos en sus operaciones.

Crea un formato estandarizado para compartir información sobre cuentas sospechosas con los bancos, lo que les permite predecir los próximos pasos que darán los malhechores.

Royston Soon, vicepresidente de gestión del riesgo de fraude en Banco OCBC, dijo que sus sistemas son capaces de identificar con precisión las transacciones relacionadas con estafas.

¬ęUsando un modelo de aprendizaje autom√°tico, podemos evaluar la probabilidad de que la pr√≥xima transacci√≥n sea fraudulenta¬Ľ, agreg√≥.

¬ęSi el sistema detecta un comportamiento nuevo en un dispositivo nuevo, se activar√° una alerta y podremos usarla para identificar mulas de dinero. Luego, podemos tomar medidas en esas cuentas antes de que se transfieran los fondos¬Ľ.

Soon dijo que OCBC lanzó su sistema de vigilancia de fraudes en 2016.

El sistema monitorea las transacciones en línea y le da a cada una una puntuación de riesgo. Aquellos en alto riesgo activan una alerta, que es revisada por un analista de fraude.

Dijo que un algoritmo de aprendizaje automático permitía una mayor probabilidad de detectar con precisión los casos de fraude.

Soon agregó que OCBC también implementó su sistema de malware anti-financiero en 2019, que puede identificar desde qué dispositivo se accede a sus servicios bancarios.

Dijo: ¬ęIncluso si est√° utilizando tecnolog√≠a de suplantaci√≥n de identidad, este sistema puede identificar su verdadera IP y ubicaci√≥n. Los estafadores generalmente usan uno o varios dispositivos para acceder a m√ļltiples cuentas de efectivo, que luego ser√°n se√Īaladas a nuestros analistas de fraude¬Ľ.

El sistema también captura datos biométricos del comportamiento, observando los movimientos típicos de los dedos de un usuario y los clics en un dispositivo.

El Sr. Soon dijo que el sistema podría capturar los movimientos del mouse, la velocidad de escritura y cómo el usuario navega, retrocede y usa componentes de autocompletar.

¬ęEntonces podemos diferenciar si el que interact√ļa en nuestra plataforma es realmente nuestro cliente¬Ľ, se√Īal√≥.

Los analistas de fraude pueden identificar escenarios de apropiación de cuentas y determinar si una cuenta está siendo utilizada por una mula de dinero.

Dijo que el sistema est√° aprendiendo constantemente a medida que se agregan nuevos puntos de datos.

Junto con la información del ASC, el banco ha logrado crear lo que es esencialmente un centinela de caza de estafas en su plataforma.

DBS Bank también tiene su propio sistema de detección de fraudes que utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Elvin Lim, director del grupo de investigaci√≥n del banco, dijo: ¬ęConfiamos en el aprendizaje autom√°tico y la inteligencia artificial para identificar b√°sicamente patrones de transacci√≥n para usar cuentas de clientes y usar todos los puntos de datos para contarnos la historia si es un cliente real o un estafador potencial¬Ľ.

Se√Īal√≥ que este an√°lisis de enlaces de red es como una telara√Īa.

Cuando se llega a una cuenta, analizan el tipo de transacciones que se realizan a través de esa cuenta.

Luego, los datos se procesan y aparecen en formato gr√°fico, lo que ayuda a vincular otras cuentas fraudulentas y brinda una imagen completa de todas las operaciones fraudulentas.

El aprendizaje automático también se utiliza para detectar transacciones UOB potencialmente fraudulentas, dijo Richard Soh, jefe de investigaciones en el departamento de Gestión Integrada de Fraudes del banco.

Si bien estos sistemas han funcionado bien, necesitan una actualizaci√≥n constante a medida que los estafadores cambian de direcci√≥n con el tiempo, agreg√≥. ¬ęEs por eso que esperamos fortalecer nuestra colaboraci√≥n con otros bancos a trav√©s de ASC¬Ľ, dijo.

¬ęEs necesario un enfoque combinado con toda la comunidad bancaria para que todos podamos aprovechar y aprovechar la tecnolog√≠a juntos para complementar nuestros esfuerzos para prevenir el crimen¬Ľ.

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