El fraude se encuentra en un estado de evolución permanente. Los defraudadores son ágiles y adaptan constantemente sus métodos para eludir las medidas de seguridad existentes y explotar las nuevas tecnologías, como la IA generativa.
Lo que ayer era una gestión de fraude eficaz puede ser obsoleta mañana, de modo que las organizaciones necesitan capacidades dinámicas de detección de fraude que puedan aprender, adaptarse, predecir e identificar los nuevos patrones de fraude.
El fraude en pagos representa una parte importante de todas las transacciones fraudulentas y, por lo general, implica el acceso no autorizado o la manipulación de instrumentos de pago.
Fraude con tarjeta no presente (CNP): Ocurre cuando los defraudadores utilizan información de tarjetas robadas, obtenida mediante filtraciones de datos, phishing, malware y otros medios, para realizar compras sin la tarjeta física.
Toma de control de cuentas (ATO): Con el fraude de toma de control de cuentas, el delincuente obtiene acceso no autorizado a una cuenta existente, a menudo mediante phishing, compra de credenciales robadas o malware. Una vez que toma el control, puede realizar acciones como cambiar la información de contacto o efectuar compras no autorizadas.
Fraude de pago autorizado por el cliente (APP): El fraude de pago autorizado por el cliente, comúnmente conocido como estafa, ocurre cuando se engaña a las víctimas para que autoricen pagos o inicien transferencias a favor de los defraudadores. Esta táctica ha seguido creciendo a nivel mundial, el informe más reciente de Global Anti-Scam Alliance estima que las pérdidas globales en 2024 ascendieron a USD $1 billón.
Fraude de billeteras digitales: El fraude de billeteras digitales sucede cuando estas se ven comprometidas a través de ataques de phishing, malware o ingeniería social, lo que permite a los defraudadores cargar credenciales robadas para realizar compras.
Fraude basado en malware: El software malicioso instalado en el dispositivo de un usuario puede interceptar credenciales bancarias, manipular transacciones o incluso tomar el control del dispositivo para llevar a cabo acciones no autorizadas.
también puede encontrarse el fraude de solicitudes, que ocurre cuando las personas proporcionan información falsa para obtener productos financieros, lo que a menudo genera pérdidas económicas para las instituciones.
El análisis conductual utiliza machine learning para reconocer y anticipar comportamientos en cada aspecto de una transacción. La información se registra en perfiles que representan los comportamientos de cada persona, comercio, cuenta o dispositivo. Estos perfiles de comportamiento se actualizan con cada transacción en tiempo real para crear características analíticas que predicen comportamientos futuros.
Las robustas capacidades de gestión de fraude empresarial de FICO combinan modelos analíticos y perfiles de comportamiento para ofrecer información en tiempo real sobre los patrones transaccionales en evolución.
Fuente: FICO
