Fraude de inteligencia artificial y cómo detectarlo

El mercado de la inteligencia artificial está creciendo rápidamente. Next Move Strategy Consulting prevé que el mercado pase de un valor de 95.602,77 millones de dólares en 2021 a 1.847.495,6 millones de dólares en 2030. A medida que la inteligencia artificial se convierte cada vez más en un pilar de la vida moderna, merece la pena dedicar un momento a considerar los pros y los contras de lo que nos ofrece.

Mientras que los individuos bienintencionados la aprovechan para ayudar a alcanzar sus objetivos honestos, muchos otros abusan de ella para obtener ganancias ilícitas. Esto es especialmente cierto en lo que respecta al uso de la inteligencia artificial tanto para luchar contra el fraude como para facilitarlo.

En cuanto a la lucha contra el fraude, Future Market Insights informa de que los ingresos de la inteligencia artificial en soluciones de gestión del fraude ascendieron a unos 6.500 millones de dólares en 2020. Esa cifra aumentará a 39.500 millones de dólares en 2031, con una impresionante tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 18%.

Pero, ¿qué es la detección de fraude mediante inteligencia artificial y cómo pueden utilizarla mejor las empresas para evitar comportamientos sospechosos en línea? Analicemos el término y sus múltiples aplicaciones.

¿Qué es el fraude con inteligencia artificial? ¿Cómo se utiliza?

El fraude de inteligencia artificial es el uso de sistemas de inteligencia artificial para cometer fraudes. Los estafadores utilizan la inteligencia artificial para engañar y perjudicar a particulares y organizaciones, accediendo a datos confidenciales y robando fondos. Algunos ejemplos de fraude de inteligencia artificial incluyen la manipulación de algoritmos y modelos de inteligencia artificial para crear identidades falsas, generar información falsa, crear correos electrónicos de phishing, realizar transacciones fraudulentas, etc.

Precedence Research estima que el tamaño del mercado mundial de la inteligencia artificial crecerá de 119.780 millones de dólares en 2022 a 1.591.030 millones de dólares en 2030, por lo que es probable que el fraude de inteligencia artificial se convierta en un dolor de cabeza cada vez mayor para los bancos y las empresas en los próximos años. Esto significa que necesitan seguir el ritmo, utilizando soluciones de detección del fraude que también aprovechen el potencial de la inteligencia artificial. Los algoritmos de machine learning basados en inteligencia artificial, por ejemplo, pueden analizar datos para detectar patrones y anomalías en los registros de transacciones o en los procesos de incorporación de clientes.

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Además de sus aplicaciones para monitorear transacciones, los sistemas de inteligencia artificial para la detección de fraude también pueden basarse en gran medida en el análisis cualitativo de datos, razón por la cual el razonamiento automático también puede ser muy relevante para la detección del fraude mediante inteligencia artificial. Por ejemplo, las nuevas tecnologías de inteligencia artificial permiten a las empresas de seguridad analizar el lenguaje sospechoso en los intentos de phishing o procesar el lenguaje natural en las redes sociales para detectar casos de cobertura mediática adversa.

En última instancia, la detección de fraudes mediante inteligencia artificial existe para agilizar las operaciones de los analistas de fraudes humanos que la supervisan, así como para desarrollar perspectivas de lucha contra el fraude a partir de conjuntos de datos que son demasiado minuciosos para que los humanos los perciban. Mediante el uso de la inteligencia artificial en la detección del fraude, algunas tecnologías de prevención del fraude pueden automatizarse en gran medida, sobre todo si las tasas de falsos positivos y falsos negativos son aceptables para el apetito de riesgo de la organización.

Los datos en los que se centra la detección del fraude mediante inteligencia artificial son en gran medida relevantes para el monitoreo de transacciones y la detección del riesgo del perfil del usuario, pero hay muchas aplicaciones emergentes para las soluciones de fraude impulsadas por inteligencia artificial, como el monitoreo de medios adversos, las comprobaciones antiphishing y la vigilancia de delitos.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la detección del fraude?

En la detección del fraude, la inteligencia artificial se integra en las herramientas de análisis de datos para señalar indicadores de riesgo en el fondo de los conjuntos de datos, a velocidad digital. Las determinaciones resultantes suelen ser supervisadas por analistas de fraude humanos.

Monitorear las transacciones es una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en el análisis de datos de fraude, especialmente en la detección de fraude con machine learning. La inteligencia artificial se utiliza en el monitoreo de transacciones analizando datos específicos y comparándolos con datos históricos en busca de anomalías que sugieran fraude.

Los algoritmos de machine learning de inteligencia artificial se entrenan con datos históricos, aprendiendo las sutiles diferencias entre un buen actor y un actor malicioso. De este modo, pueden detectarse comportamientos sospechosos que son invisibles a simple vista.

Esto incluye cambios repentinos en el comportamiento de los clientes, como un cliente que de repente pasa de hacer sistemáticamente compras pequeñas a comprar regalos lujosos, o un usuario con un tamaño de pantalla asociado al fraude multicuenta.

Un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede utilizarse para procesar y presentar datos cuantitativos legibles para humanos para la detección del fraude.

Todos los puntos anteriores forman un panorama fundamental en la detección del fraude basada en la inteligencia artificial: el análisis del comportamiento, en el que cosas sutiles como los movimientos del mouse pueden distinguirse de un usuario a otro, lo cual es un factor crucial para detectar el fraude de robo de cuentas.

En última instancia, la inteligencia artificial está preparada para analizar cosas muy específicas que los humanos no podrían hacer.

¿Es posible el fraude con ChatGPT?

El fraude puede cometerse y potenciarse mediante el uso de ChatGPT, pero esto solo ocurre si los humanos abusan de sus aplicaciones. ChatGPT es capaz de ser utilizado para ataques de fraude porque el software tiene capacidades de escritura de contenidos de las que pueden abusar los estafadores que deseen desplegar correos electrónicos de phishing.

Así, aunque ChatGPT solo puede considerarse una herramienta de ataque al fraude en la medida en que puede ser utilizada indebidamente por los estafadores, sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) sí suponen una amenaza para los lectores vulnerables a los ataques de phishing.

Esto es especialmente cierto cuando los estafadores piden a ChatGPT que utilice un lenguaje amenazador o emotivo, lo que constituye un ataque de ingeniería social. De hecho, puede incluso reducir las barreras lingüísticas de los atacantes que no son usuarios nativos de inglés al utilizar una gramática y ortografía inglesas claras. Esto significa que ahora es menos probable que los estafadores de phishing se delaten mediante un inglés mal escrito.

Tipos comunes de fraude que detecta la inteligencia artificial

Afortunadamente, la inteligencia artificial destaca en la detección de determinados tipos de fraude. Incluso es capaz de hacerlo casi en tiempo real, lo que significa que puede llegar a conclusiones más rápidamente que los analistas de fraude humanos.

Aunque hay muchos otros ejemplos, a continuación nos centraremos en cinco tipos clave de fraude que la inteligencia artificial es capaz de detectar.

Robo de cuentas (ATO)

Un ataque de robo de cuentas (ATO) se produce cuando los estafadores acceden a la cuenta de la víctima, por ejemplo a su cuenta de banca electrónica. Esto se consigue a menudo comprometiendo los datos de acceso de la víctima, pero también puede hacerse mediante piratería informática.

Entonces, ¿cómo pueden los sistemas de detección de fraude por inteligencia artificial frustrar los robos de cuentas? Mediante la combinación de inteligencia artificial y la huella de dispositivos: La inteligencia artificial puede detectar perfiles de dispositivos inusuales, como aplicaciones de navegador no reconocidas en smartphones que solo se venden en el extranjero.

Fraude con tarjetas

El fraude con tarjeta de crédito consiste en el uso no autorizado de la tarjeta de pago de una víctima, a menudo comprometiendo los datos bancarios del objetivo o simplemente robando su tarjeta y utilizando su función de pago sin contacto en tantas tiendas como sea posible antes de que el titular de la tarjeta se entere del ataque.

Los sistemas de detección de fraudes por inteligencia artificial pueden frustrar el fraude con tarjetas mediante la detección de patrones y anomalías. Si un usuario muestra unos hábitos de gasto uniformes durante toda la vida de su cuenta bancaria y un día todo eso cambia, la inteligencia artificial puede reconocer esta abrupta discrepancia como sospechosa y hacer que un sistema de monitoreo de transacciones emita alertas.

Creación de cuentas

La creación de cuentas, en el contexto del fraude, es la creación de una cuenta falsa -utilizando identidades inventadas o robadas- que puede utilizarse para engañar a los objetivos para que revelen su información personal.

La creación de cuentas puede utilizarse para aumentar la probabilidad de éxito de los ataques de phishing, especialmente a través de cuentas falsas en redes sociales que se hacen pasar por servicios fiables.

La inteligencia artificial puede hacer frente a este problema mediante funciones de razonamiento automático capaces de detectar, por ejemplo, datos de localización incoherentes o contraseñas sospechosamente similares. Por ejemplo, si una persona accede a una cuenta desde un país distinto al de su domicilio registrado y también inicia sesión en otras cuentas con contraseñas similares, la inteligencia artificial puede señalar a esa persona como sospechosa.

Relleno de credenciales

El relleno de credenciales es el uso de múltiples credenciales de inicio de sesión filtradas o robadas que son introducidas por un actor malicioso, un bot o una API mal utilizada en uno o más formularios de inicio de sesión en línea. El proceso se intenta muchas veces, en muchos sitios y con muchas credenciales, con la esperanza de que un intento de inicio de sesión acabe teniendo éxito y en detrimento de la seguridad y la privacidad de los titulares de cuentas vulnerables.

El relleno de credenciales puede -y debe- activar alertas de autenticación multifactor (MFA) en los dispositivos de los usuarios, como las contraseñas de un solo uso (OTP). Sin embargo, incluso las contraseñas de un solo uso pueden ser eludidas por atacantes que intentan múltiples variaciones a través de un nuevo relleno de credenciales. La inteligencia artificial es fundamental cuando esto ocurre, ya que sus capacidades de huella digital de dispositivos le permiten identificar actividades sospechosas en los dispositivos, como intentos de inicio de sesión ultra frecuentes que indican el uso de bots.

Bots de apuestas

Los bots de apuestas son softwares que pueden introducir apuestas de juego en sitios de iGaming, como casinos online, en nombre de uno o más usuarios. Pueden ser utilizados indebidamente por los estafadores que desean llevar a cabo ataques fraudulentos como el abuso de bonificaciones y el arreglo de partidos.

La inteligencia artificial para la prevención del fraude puede reconocer los bots de apuestas mal utilizados mediante algoritmos de machine learning que rastrean el comportamiento de los usuarios en los sitios de iGaming. Si se detecta un repentino aumento de la frecuencia de apuestas en una cuenta de casino en línea, la inteligencia artificial puede determinar que ningún humano por sí solo podría haber encontrado el tiempo para hacerlo manualmente.

Las ventajas de la inteligencia artificial para la detección del fraude

Las ventajas de la detección del fraude mediante inteligencia artificial se deben principalmente a la velocidad, precisión y nivel adicional de seguridad que ofrece a las operaciones generales del sector de la prevención del fraude.

Dicho de otro modo, la detección del fraude mediante inteligencia artificial es el medio principal por el que la lucha contra el fraude se está convirtiendo en un proceso automatizado en gran medida que disfruta de todas las ventajas que conlleva serlo: eficiencia, precisión y medidas de seguridad, todo ello garantizado por el uso de la inteligencia artificial en la detección del fraude.

Veamos ahora tres aplicaciones compatibles con la inteligencia artificial que contribuyen a aportar estas ventajas al campo de la detección del fraude.

Reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es el proceso de determinar la relación que los puntos de datos, como las transacciones, comparten entre sí. Estas relaciones pueden ser estrechas o anómalas. Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a determinar si los puntos de datos estrechamente relacionados son signos de actividad legítima y si los puntos de datos anómalos son signos de actividad sospechosa.

Pensemos en un usuario de una cuenta de iGaming que solo se conecta desde su domicilio. Si esa misma cuenta está asociada a un aumento de las apuestas en línea desde varias direcciones IP, un sistema de inteligencia artificial podría considerar esta relación anómala en los puntos de datos como una actividad sospechosa, y posiblemente incluso como un indicio de robo de cuentas en iGaming.

Detección de amenazas en tiempo real

La detección de amenazas en tiempo real (RTTD) es el uso práctico de la detección de fraudes mediante inteligencia artificial. En lugar de utilizar software que examine periódicamente conjuntos de datos históricos y señale actividades sospechosas para su revisión, la RTTD procesa los datos en tiempo real y, por tanto, puede detectar amenazas en tiempo real.

Un ejemplo de RTTD es el uso de la autenticación multifactor. Cuando un usuario inicia sesión en una cuenta desde un dispositivo nuevo, la inteligencia artificial es capaz de determinar que el dispositivo no se ha utilizado antes para acceder a esa cuenta e informa al titular de la cuenta con un correo electrónico de «Nuevo intento de inicio de sesión: ¿has sido tú?».

Si el usuario dice que la actividad de la cuenta no ha sido reconocida, el sistema de inteligencia artificial puede iniciar su respuesta RTTD instando al usuario a restablecer su contraseña, llevar a cabo la autenticación biométrica, etc.

Los riesgos de utilizar inteligencia artificial para la detección del fraude

A pesar de las ventajas de la inteligencia artificial en la detección de fraudes, la advertencia de confiar en ella es que puedes acabar teniendo una falsa sensación de seguridad. Después de todo, los sistemas de detección de fraude basados en inteligencia artificial pueden dar falsos positivos y falsos negativos si no se adaptan a las necesidades específicas de la organización ni están supervisados adecuadamente por analistas de fraude humanos.

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No se debe confiar en la inteligencia artificial sin supervisión humana: siempre habrá situaciones que requieran la intervención humana. En la prevención del fraude, surgirán casos de comportamiento del cliente que requerirán que un miembro del equipo de fraude emita el juicio final sobre una interacción potencialmente fraudulenta.

Cuando surgen falsos positivos porque las empresas han confiado excesivamente en los sistemas automatizados de prevención del fraude, esto puede dañar la reputación de una organización.

Además, muchos estafadores reales pueden aprender cómo funcionan los sistemas de detección de fraude con inteligencia artificial y utilizar ese conocimiento para eludirlos. Esto conduce a un aumento de los falsos negativos, razón de más para que las organizaciones mantengan sus sistemas de inteligencia artificial bien supervisados y actualizados.

¿Cómo la inteligencia artificial de SEON puede ayudar a las empresas a prevenir el fraude?

SEON aplica el uso de la inteligencia artificial de forma metódica y creativa para burlar el fraude. Una de las principales formas de lograrlo es dentro de los algoritmos de machine learning, entrenando a los modelos para que detecten los puntos de datos sospechosos y, en última instancia, detengan a los estafadores.

Los algoritmos de machine learning de caja negra (no legibles por el ser humano) y de caja blanca (legibles por el ser humano) toman sus decisiones con un modelo que se adapta mejor a una variedad de conjuntos de datos de transacciones y perfiles. SEON incluye reglas preconfiguradas que se ajustan a las necesidades de la mayoría de las empresas.

Aunque el software puede empezar a utilizar estas reglas de machine learning de caja negra para detectar fraudes desde el primer momento, SEON también necesita ser entrenado con datos históricos para iniciar su proceso de recomendación de reglas legibles por humanos a través de sus algoritmos de machine learning de caja blanca.

Después de la implementación, la inteligencia artificial de SEON continúa haciendo recomendaciones de reglas para mejorar aún más tu equipo. Puedes implementar estas reglas con solo unos clics.

Para que las empresas puedan empezar a trabajar de inmediato, las capacidades de inteligencia artificial de SEON muestran lo mejor de ambos mundos a través del machine learning de caja negra y de caja blanca. Realiza los cálculos no legibles para el ser humano en segundo plano, al tiempo que se asegura de que la toma de decisiones legibles para el ser humano llegue a ti en primer plano.

En definitiva, aunque utilice la IA, la inteligencia de SEON no tiene nada de artificial.

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