¿Cuáles son las etapas del proceso de lavado de dinero y cómo funcionan?

Publicado el 16/11/2022 por Florian Tanant
En SEON, nos enorgullecemos de nuestros procesos de enriquecimiento de datos. Pero el término puede resultar confuso para los propietarios de empresas, e incluso para algunos gestores de fraude. Analicemos qué significa enriquecer los datos y cómo puede proteger a tu empresa a largo plazo.
El enriquecimiento de datos consiste en recopilar información adicional a partir de unos pocos datos. Una búsqueda en Google utilizando el nombre de alguien, por ejemplo, constituye un enriquecimiento de datos manual. Una solución automatizada agregará datos adicionales de forma automática a partir de varias fuentes, como las bases de datos de código abierto o las redes sociales.
En la detección del fraude, cuantos más datos tengas sobre tus usuarios, más informadas estarán tus decisiones a la hora de calcular el riesgo. El proceso de recopilación de información suele provenir del aumento de datos, ya que permite completar una imagen sin tener que pedir a los usuarios que presenten la información ellos mismos.
Combina la huella avanzada del dispositivo, el buscador de redes sociales en tiempo real,los puntajes de riesgo y los hallazgos de Machine Learning.
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Obtener más datos siempre es bueno. Pero no todas las herramientas te ayudarán a obtener la información correcta. A continuación te presentamos un desglose de las herramientas de enriquecimiento de datos más utilizadas en la prevención del fraude.
Pero antes de entrar en profundidad, quizá quieras ver un ejemplo. Escribe tu dirección de correo electrónico o tu número de teléfono en el siguiente campo para ver cómo SEON enriquece los datos para detectar a los estafadores potenciales.
Lo más probable es que todos tus usuarios tengan que registrarse con una dirección de correo electrónico. Este sencillo campo de datos puede revelar mucho si se compara con bases de datos externas:
La elaboración de perfiles de redes sociales y la verificación de dominios, por ejemplo, es una ciencia que SEON se enorgullece de ofrecer a través de nuestra API de análisis de riesgo del correo electrónico.
Al igual que las direcciones de correo electrónico, la dirección IP de tu usuario puede revelar mucho sobre quién es realmente.
Otro gran ejemplo de enriquecimiento de puntos de datos simples a través de fuentes de datos externas. Los números BIN (Bank Identification Numbers), también conocidos como IIN (Issuer Identification Numbers) pueden decirnos mucho sobre una tarjeta:
Esto es lo que, en SEON, llamamos Huella digital del dispositivo. Sencillamente, es la capacidad de decir mucho basándose en el dispositivo con el que el usuario se conecta a tu sitio:
Por supuesto, todos los puntos anteriores son fáciles de falsificar o introducir con información robada. Por eso, el enriquecimiento de datos solo es realmente valioso en la prevención del fraude cuando se combina con una solución diseñada para entenderlo.
¿Cómo es posible? En dos palabras: machine learning. Ahora que hemos creado un conjunto de datos a gran escala, es el momento de alimentar un modelo de ML para analizar, informar y revelar ideas. En esta fase, las organizaciones pueden crear diferentes modelos en función de sus necesidades.
Sea cual sea el modelo, al alimentarlo a través de un sistema de ML, tu simple punto de datos se ha enriquecido, transformado y convertido en un arma poderosa en tu lucha contra los usuarios fraudulentos.
El enriquecimiento de datos no es solo una opción para la prevención del fraude: es uno de los procesos más cruciales que te permite obtener una imagen clara de quiénes son tus usuarios, ya sea en el sector de los viajes o en una plataforma de juegos de azar en línea.
Sin embargo, la recopilación de datos es solo una parte del proceso. No tiene sentido sin un análisis adecuado. Y la única manera de analizar estos datos para convertirlos en información es mediante herramientas de machine learning. Combinar el enriquecimiento de los datos con el machine learning es lo que mejora la toma de decisiones basada en el riesgo, maximiza los recursos para luchar contra el fraude y supera a los usuarios maliciosos cuyo objetivo es dañar tu negocio.
La mayoría de los programas de prevención de fraude incluyen funciones de enriquecimiento de datos como parte de su precio. Sin embargo, es posible que algunos proveedores dividan las herramientas en diferentes módulos en los que solo se paga por el análisis de la IP, el análisis de la dirección de correo electrónico o el análisis del teléfono. Normalmente se paga por cada llamada a la API.
El enriquecimiento de datos es útil en la prevención de fraude, la ciberseguridad, pero también en el marketing y el comercio minorista online. Ayuda a conocer mejor a los usuarios a partir del menor número posible de datos.
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Florian Tanant es el Escritor de Contenido Senior de SEON. Con más de 10 años de experiencia escribiendo para líderes fintech y de ciberseguridad, su especialidad es desglosar conceptos técnicos para acercarlos a una audiencia amplia. Tiene dos hijos, así que esa es la excusa para las manchas de mantequilla de maní en su teclado.
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