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¿Qué es el análisis del fraude? Técnicas, flujos de trabajo y herramientas

Conoce las técnicas de análisis del fraude, los flujos de trabajo y las herramientas que ayudan a las empresas a detectar y prevenir actividades fraudulentas en tiempo real en todos los sectores.
Actualizado 13 oct 2024  · 28 min leer

Un sistema económico sano se basa en la confianza entre compradores y vendedores de bienes y servicios. Cuando se rompe esta confianza, aumenta el coste de hacer negocios. Los actores deshonestos realizan transacciones engañosas para estafar a las empresas. También hay grupos sofisticados de estafadores que se dirigen a sectores específicos.

En este artículo, hablamos de los diferentes tipos de fraude detectados a través de la analítica y de las técnicas utilizadas para detectar el fraude. También cubrimos los flujos de trabajo típicos de la detección del fraude y las herramientas de software utilizadas habitualmente para el análisis del fraude.

¿Qué es el Análisis del Fraude?

El análisis del fraude se refiere a técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar y marcar transacciones potencialmente fraudulentas, normalmente en tiempo real. 

Descubrir una actividad fraudulenta es un reto porque: 

  • Los defraudadores utilizan diversas técnicas para enmascarar sus transacciones como legítimas. Por tanto, el vendedor necesita herramientas tecnológicas y estadísticas para detectar transacciones potencialmente fraudulentas. 
  • Las transacciones fraudulentas representan un pequeño porcentaje del total de transacciones. Por tanto, es necesario un enfoque automatizado para señalar las transacciones potencialmente deshonestas. 

Las empresas deben utilizar herramientas de detección del fraude que incorporen estas características. Estas herramientas señalan las transacciones que tienen muchas probabilidades de ser fraudulentas. A continuación, los investigadores humanos investigan manualmente las transacciones marcadas y toman la decisión final. 

Detectar un posible fraude consiste en descubrir comportamientos que: 

  • Coincidencias con actividades fraudulentas conocidas.
  • Se desvía significativamente del intervalo normal.

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Tipos habituales de fraude detectados mediante análisis

En esta sección, exploramos amplias categorías de transacciones fraudulentas, discutimos ejemplos comunes de fraude dentro de cada categoría, y cómo utilizar herramientas analíticas para detectarlas y prevenirlas.

Fraude financiero

El fraude financiero es quizá la forma de fraude más conocida y extendida. Las víctimas suelen ser instituciones financieras y sus clientes. Los culpables suelen ser estafadores que se hacen pasar por clientes o representantes de instituciones financieras. 

Fraude con tarjeta de crédito es el uso no autorizado de una tarjeta para comprar productos o retirar dinero en un cajero automático. En la mayoría de los casos, esto se hace utilizando datos de tarjetas robadas. El análisis del fraude puede ayudar a detectar el fraude con tarjeta buscando patrones comunes como:

  • Picos repentinos en la frecuencia y el volumen de las transacciones.
  • Transacciones sucesivas en varios lugares.

El robo de identidad se produce cuando se roba la información personal de alguien (como números de cuentas bancarias, números de identificación emitidos por el gobierno, contraseñas de correo electrónico, etc.). Esta información puede utilizarse para suplantar la identidad de la persona para pedir préstamos, abrir cuentas en descubierto y realizar otras grandes transacciones financieras. El análisis del fraude ayuda en estas situaciones señalando comportamientos sospechosos como:

  • Abrir varias cuentas en poco tiempo.
  • Desviarse del comportamiento pasado conocido del individuo.

Fraude en los pagos es el uso de medios engañosos para convencer a un particular o a una empresa de que efectúe un pago por algo que no está comprando. Incluye:

  • Envío de facturas falsas a empresas.
  • Envío de mensajes falsos de autenticación multifactor para confirmar un pago pendiente.
  • Hacerse pasar por personal del banco para extraer información confidencial relacionada con las cuentas.

La analítica puede ayudar con el fraude en los pagos, controlando y marcando las transacciones que:

  • Desviarse significativamente del comportamiento y la actividad de pago habituales de la cuenta.
  • Proceden de direcciones IP e ID de dispositivos sospechosos.

Fraude al seguro

El fraude al seguro incluye reclamar grandes indemnizaciones por incidentes menores y pagar primas pequeñas por pólizas arriesgadas. La víctima suele ser la compañía de seguros, mientras que los culpables se hacen pasar por clientes o agentes de seguros. 

Reclamaciones fraudulentas se refieren a accidentes que nunca ocurrieron. Para detectar tales afirmaciones, las herramientas analíticas:

  • Coteja los incidentes comunicados, como una calamidad natural o un accidente de tráfico, con otras fuentes para verificar la veracidad del informe.
  • Analiza las pautas de las reclamaciones realizadas por personas concretas o en lugares determinados.

Reclamaciones infladas exageran los daños sufridos y el pago reclamado al seguro en siniestros menores. Las herramientas de análisis del fraude pueden ayudar a mitigar las reclamaciones infladas:

  • Estimación de los importes típicos de los siniestros de varios tipos de accidentes, a partir de datos históricos.
  • Cotejar el accidente denunciado con los importes de siniestro típicos de ese tipo de accidente. 

Los peritos de seguros verifican manualmente las reclamaciones potencialmente infladas.

Evasión de primas implica dar información falsa a la compañía de seguros para reducir artificialmente el perfil de riesgo y pagar primas más bajas por una póliza concreta. Las herramientas de análisis del fraude pueden ayudar a:

  • Valida la información facilitada en la solicitud de póliza comparándola con otras fuentes. 
  • Detectar patrones comunes utilizados en la evasión de primas. Por ejemplo, si un modelo de vehículo utilizado habitualmente para actividades comerciales está asegurado para uso personal, las herramientas de análisis lo marcan para que se investigue más a fondo.

Pólizas falsas son pólizas falsificadas creadas y vendidas por estafadores que se hacen pasar por agentes de seguros. El cliente lo descubre cuando va a presentar una reclamación. El software de análisis de fraudes detecta las pólizas falsas mediante:

  • Comprobación cruzada de los datos de la póliza almacenados en el sistema con los presentados por el cliente. 

Las compañías de seguros también tienen el deber para con la sociedad de identificar patrones de pólizas falsas emitidas en su nombre. La presentación de estos análisis a las fuerzas de seguridad ayuda a descubrir falsos chanchullos políticos.

Fraude sanitario

El fraude sanitario puede producirse en cualquier parte del sistema sanitario, incluidas las aseguradoras sanitarias públicas. La víctima es el pagador, que puede ser uno o varios de varios grupos:

  • El paciente
  • El empresario del paciente en un régimen de copago
  • El gobierno en los sistemas sanitarios financiados con fondos públicos
  • La compañía de seguros

Los culpables suelen ser los proveedores de servicios sanitarios o los pacientes. El fraude sanitario suele cometerse mediante reclamaciones falsas, incluida la facturación de servicios no prestados y la sobrefacturación. 

Facturación de servicios no prestados se refiere al cobro a los pagadores de servicios (como pruebas y tratamientos) que no se realizaron al paciente. Para detectar este tipo de fraude, las herramientas de análisis pueden:

  • Utiliza el reconocimiento de patrones para comparar las facturas con los importes y conceptos que suelen facturar los compañeros del sector por reclamaciones similares.
  • Coteja los servicios facturados con los registros de servicios del proveedor de asistencia sanitaria y los registros de tratamiento de los pacientes.
  • Identifica a los proveedores con un historial de importes de facturación inusualmente elevados y examina sus declaraciones. 

Upcoding se refiere a la mala práctica de facturar una categoría de servicios más cara de la que se prestó. Las herramientas de análisis del fraude emplean varios métodos para detectar la codificación ascendente, como por ejemplo

  • Análisis estadístico para comparar la proporción de pruebas rutinarias y pruebas caras (o tratamientos) con las normas del sector. Por ejemplo, un proveedor que factura sobre todo por revisiones prolongadas y pocas periódicas es sospechoso.
  • La comparación de las facturas con los historiales del paciente y del hospital suele contener detalles del procedimiento o prueba realizados.
  • Comparar los importes facturados con los datos históricos del proveedor para comprobar si se han producido aumentos repentinos en categorías específicas codificadas al alza.

Fraude en el comercio electrónico y minorista

Muchos vendedores de comercio electrónico son pequeñas y medianas empresas que no son necesariamente expertas en tecnología. Por tanto, recae en las plataformas de comercio electrónico la responsabilidad de detectar las actividades fraudulentas y ponerles freno. El fraude en el comercio electrónico y minorista puede presentarse de varias formas: 

Apropiación de cuentas se refiere a que un usuario pierde el control de su cuenta a manos de estafadores que abusan de ella realizando compras no autorizadas. Esto suele ocurrir por un error del usuario o por falta de atención a consideraciones de seguridad como las contraseñas y las estafas de phishing. 

Las plataformas de comercio electrónico pueden detectar la usurpación de cuentas utilizando técnicas como:

  • Análisis de comportamiento para comprobar desviaciones del comportamiento típico, como horas de inicio de sesión, categorías de compra, historial de navegación, etc.
  • Actividad anómala (como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión) combinada con cambios en la configuración de la cuenta (como ID de correo electrónico y direcciones de envío). 

Devoluciones falsas se producen cuando actores maliciosos devuelven artículos diferentes del artículo comprado, como pedir un artículo caro y devolver una falsificación. También incluye la devolución de productos usados que no puedan revenderse. Para protegerte contra las devoluciones falsas, la analítica del fraude puede:

  • Analiza los patrones de devolución para identificar a los compradores que devuelven artículos con frecuencia.
  • Compara la compra original para verificar que el artículo devuelto es el mismo que se compró.
  • Asegúrate de que el artículo devuelto no ha sido utilizado. 

Compras fraudulentas implican transacciones no autorizadas utilizando información de pago robada o falsa y cuentas comprometidas. Pueden provocar pérdidas tanto a los vendedores como a los compradores desprevenidos. El análisis del fraude puede ayudar a señalar las compras potencialmente fraudulentas mediante la supervisión de las transacciones para identificar patrones como:

  • Se realizan inicios de sesión frecuentes desde varias cuentas utilizando la misma dirección IP.
  • Prueba con distintos números de tarjeta de crédito en rápida sucesión.
  • Compras inusualmente grandes, teniendo en cuenta el historial de la cuenta.

Fraude de devolución de cargo consiste en abusar de la política de devolución de cargo de la tarjeta de crédito para reclamar el reembolso de compras legítimas. La analítica del fraude puede ayudar a protegerse contra el fraude por devolución de cargo utilizando:

  • Reconocimiento de patrones para identificar a los usuarios que realizan devoluciones frecuentes.
  • Aprendizaje automático para detectar comportamientos sospechosos, como compras múltiples en rápida sucesión, especialmente con cuentas nuevas y datos de pago actualizados recientemente. 

Técnicas utilizadas en el análisis del fraude

Las herramientas de análisis del fraude utilizan una gama común de técnicas, adaptándolas a los distintos contextos, conjuntos de datos y comportamientos de los defraudadores en ese ámbito. 

Todos los métodos de análisis del fraude tienen dos objetivos clave: 

  • Detectar y prevenir el fraude
  • Facilitar clientes auténticos

Detección de anomalías

Los defraudadores suelen mostrar un comportamiento muy diferente al de los clientes legítimos. La detección de anomalías ayuda a identificar comportamientos inusuales que apuntan a una actividad potencialmente fraudulenta. Abarca una serie de métodos: 

  • Detección estadística de valores atípicos ayuda a identificar puntos de datos significativamente diferentes del resto de la distribución. Un comportamiento sospechoso suele estar indicado por valores atípicos en diversas métricas, como:
    • La frecuencia de transacciones por hora.
    • El número de códigos postales en los que se pasa una tarjeta en un día. 
  • Los bosques de aislamiento están formados por varios árboles de aislamiento. Cada árbol de aislamiento funciona como sigue:
    • Elige aleatoriamente un atributo de los datos y divide aleatoriamente los puntos de datos en función del valor de ese atributo. 
    • Para cada partición, elige otro atributo aleatorio y sigue particionando.
    • Este proceso continúa iterativamente hasta que cada punto de datos se aísla en una partición sólo con ese punto.
    • Se observa que los puntos anómalos con valores extremos se aíslan (en particiones individuales) en menos iteraciones que los puntos de datos normales.
  • Factor atípico local es un método para identificar comportamientos anómalos calculando la densidad de puntos en varias zonas de la distribución.
    • Cuando un conjunto de datos sobre el comportamiento de los clientes se representa gráficamente, forma conglomerados densos, cada uno de los cuales corresponde a un grupo de clientes.
    • Cada punto de datos (cliente) de un conglomerado muestra un comportamiento similar, pero no idéntico. A menudo se observa que los datos fraudulentos también forman un clúster segregado de los clústeres de clientes normales.

Consulta el curso Detección de anomalías en Python para comprender mejor esta técnica.

Ilustración de la detección de anomalías

Ilustración de la detección de anomalías. Fuente de la imagen: Comprender la IA

Aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje automático supervisado es un método probado de detección de anomalías. Los humanos etiquetan conjuntos de datos basándose en casos conocidos de comportamientos fraudulentos anteriores. A continuación, los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en conjuntos de datos etiquetados para predecir la probabilidad de que una nueva transacción sea fraudulenta.

  • Regresión logística predice la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a uno de dos grupos, como auténtico y potencialmente fraudulento.
    • Cada punto del conjunto de datos de entrenamiento se etiqueta como fraudulento o auténtico. 
    • Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones en las características que apuntan a transacciones fraudulentas. 
    • Cuando se le presentan nuevos datos, el modelo puede predecir la probabilidad de que el punto de datos sea fraudulento.
  • Los árboles de decisión dividen recursivamente el conjunto de datos en subconjuntos. Cada nodo divide los puntos de datos en dos ramas según los valores de un atributo concreto (como la frecuencia de transacciones o el volumen mensual de transacciones). 
    • Tras una serie de divisiones de este tipo, cada rama termina en dos nodos hoja: fraudulento y genuino. 
    • Durante el entrenamiento, el modelo aprende las reglas de cada nodo para dividir el conjunto de datos. 
    • El modelo clasifica cada nueva transacción según estas reglas y predice si es probable que sea fraudulenta o auténtica. 
  • Los bosques aleatorios están formados por múltiples árboles de decisión. Un árbol de decisión aplica una serie de condiciones if...else para decidir si una transacción es fraudulenta. Estas condiciones if...else se basan en las características del conjunto de datos .
    • Cada árbol de un bosque aleatorio se entrena de forma independiente para utilizar un subconjunto aleatorio de características para predecir las transacciones fraudulentas. 
    • La predicción del bosque se basa en la agregación de los resultados de todos los árboles individuales. 
    • Este enfoque evita el problema de sobreajuste común a los árboles de decisión al considerar subconjuntos del conjunto de características. 

Ilustración animada de cómo funcionan los árboles de decisión

Ilustración animada de cómo funcionan los árboles de decisión. Fuente de la imagen: Aprendizaje automático supervisado

Consulta el tema del curso Aprendizaje automático supervisado en Python para saber más sobre estas técnicas.

Aprendizaje automático no supervisado

Los algoritmos supervisados de aprendizaje automático, que predicen basándose en comportamientos anteriores, pierden eficacia a medida que los defraudadores adoptan nuevos métodos.

El aprendizaje automático no supervisado es útil para predecir patrones desconocidos en los datos. La otra ventaja de los métodos no supervisados es que no necesitas gastar recursos humanos para etiquetar grandes conjuntos de datos. El algoritmo detecta patrones por sí mismo.

  • Agrupación de K-means agrupa todo el conjunto de datos de transacciones en diferentes clusters en función de los valores de los puntos de datos junto con diferentes atributos.
    • Los puntos de datos dentro de cada conglomerado tienen atributos similares, como la frecuencia de las transacciones. Se observa que las transacciones fraudulentas no entran en ninguno de los otros grupos principales. 
    • Visualmente, suelen estar muy alejados de los demás grupos. Las transacciones potencialmente fraudulentas pueden identificarse analizando estos grupos atípicos. 
  • Agrupación espacial de aplicaciones con ruido basada en la densidad (DBSCAN) implica representar conjuntos de datos de transacciones en un espacio de características. En esta representación, los puntos de datos se segregan en regiones de alta y baja densidad. 
    • Las regiones de mayor densidad se consideran conglomerados, y las regiones dispersas, valores atípicos. 
    • Los puntos de datos que caen en regiones dispersas se marcan como potencialmente fraudulentos. A continuación, se analizan en busca de más pruebas de actividades sospechosas.

Ilustración de la agrupación en el aprendizaje automático

Cómo funciona la agrupación. Fuente de la imagen: Agrupación en el aprendizaje automático

Consulta el Aprendizaje no supervisado en Python para saber más sobre las técnicas mencionadas.

Análisis de redes

Los métodos tradicionales de detección del fraude mediante el cotejo de patrones de comportamiento sospechoso son eficaces para las cuentas individuales. Sin embargo, los defraudadores suelen operar como grupos de individuos que utilizan un conjunto de dispositivos, cuentas de correo electrónico y direcciones físicas, lo que dificulta el seguimiento de comportamientos sospechosos cuando se considera esa cuenta de forma aislada. 

  • Las redes de fraude son grupos de individuos que realizan ataques coordinados. Por ejemplo, los miembros del anillo podrían utilizar diez dispositivos y direcciones IP diferentes para realizar diez transacciones sucesivas. El análisis de redes puede detectar relaciones entre varias entidades para crear mapas de relaciones entre entidades e identificar círculos de fraude. 
  • Los mapas de relaciones entre entidades son estructuras de tipo gráfico, en las que los nodos representan entidades y las aristas, sus relaciones. Las entidades pueden ser personas, cuentas, ID de correo electrónico, ID de dispositivo, direcciones IP, direcciones físicas, etc. Las relaciones entre entidades denotan cualquier aspecto común o comportamiento similar, como:
    • Varias direcciones IP utilizando los mismos datos de pago robados.
    • Varias cuentas realizan pedidos fraudulentos a la misma dirección física.

Consulta el curso Introducción al Análisis de Redes en Python para profundizar en estas técnicas. 

Minería de textos y procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Muchas formas de fraude, como las reclamaciones falsas de seguros, las opiniones falsas de clientes, los correos electrónicos de phishing y similares, se basan en bloques de texto. Analizar el contenido de sus textos suele dar pistas para distinguir la actividad genuina de los clientes de los intentos de fraude. 

  • El procesamiento del lenguaje natural (PLN) consiste en técnicas como el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades con nombre (REN). La PNL se utiliza en aplicaciones como:
    • Las reclamaciones de seguros fraudulentas suelen contener incoherencias en la descripción de la reclamación. La PNL puede identificar declaraciones contradictorias y lenguaje inusual, mientras que la RNE puede señalar relaciones entre lugares, fechas y personas. 
    • Las opiniones falsas de los clientes suelen ser enviadas por varias cuentas para el mismo producto o por la misma cuenta para varios productos. Estas reseñas suelen contener un lenguaje similar, identificable mediante el análisis de sentimientos y la detección de tonos. 
    • Los correos electrónicos de phishing y otros intentos de pirateo basados en la ingeniería social suelen seguir patrones de lenguaje similares, diseñados para extraer información sensible del destinatario. Los métodos estándar de la PNL son útiles para identificar esos patrones y advertir al destinatario. 
  • Los algoritmos de minería de textos procesan grandes volúmenes de texto no estructurado, como correos electrónicos, reclamaciones y reseñas, para detectar la aparición de patrones lingüísticos sospechosos y terminologías específicas que son comunes a la actividad fraudulenta.
    • El supuesto clave de la minería de textos es que la mayor parte de la actividad fraudulenta se encuadra en un número limitado de categorías y es ejecutada por un pequeño grupo de individuos. Por tanto, identificar puntos en común buscando patrones en el contenido del texto es un método viable para señalar posibles intentos de fraude. 

Consulta la pista de habilidades Procesamiento del Lenguaje Natural en Python para profundizar en el tema.

Ilustración del flujo de trabajo de la minería de textos

Ilustración del flujo de trabajo de la minería de textos. Fuente de la imagen: Minería de textos con bolsas de palabras en R

Flujo de trabajo de detección de fraudes

En esta sección, damos una visión general de alto nivel de los principios prácticos de la aplicación de los flujos de trabajo de detección del fraude.

Recogida de datos

Todos los algoritmos de detección del fraude se basan en analizar e identificar patrones observados en grandes conjuntos de datos. Por tanto, los conjuntos de datos de alta calidad, relevantes y curados, como los registros de transacciones y los perfiles de clientes, son cruciales para entrenar estos algoritmos. 

  • Registros de transacciones se utilizan para analizar transacciones históricas y descubrir patrones basados en detalles como cantidades, volúmenes, frecuencia, direcciones IP, marcas de tiempo, etc.
  • Las bases de datos de clientes contienen direcciones, datos de pago, historiales de navegación, historiales de compra, opiniones dejadas, devoluciones y mucho más.
  • Las fuentes de datos de terceros son útiles para confirmar observaciones basadas en conjuntos de datos internos y mejorar la calidad de los datos.

Preprocesamiento de datos

Tras recopilar datos, el siguiente paso lógico es utilizarlos para entrenar modelos de detección del fraude. Los datos brutos suelen ser inadecuados para entrenar modelos. Por tanto, es necesario limpiar y normalizar los datos antes de utilizarlos como conjunto de datos de entrenamiento. El preprocesamiento de datos, junto con la ingeniería de rasgos, abarca estos pasos.

  • La limpieza de datos aborda los valores que faltan, los valores con formato incorrecto (por ejemplo, números formateados como texto), registros duplicados, valores erróneos, etc. Dejar esos valores en el conjunto de datos conduce a un modelo mal entrenado. Así pues, la limpieza de datos es el primer paso para garantizar un conjunto de datos utilizable. 
  • Normalización de datos consiste en expresar los valores numéricos en una escala uniforme. También puede incluir la traducción de rangos basados en letras a valores numéricos. Es especialmente importante cuando las fuentes de datos se combinan para formar un conjunto de datos mayor.
  • Ingeniería de características transforma la información disponible en formas más útiles.

Formación y evaluación de modelos

Los algoritmos de análisis del fraude se basan, en esencia, en técnicas de aprendizaje automático. Los datos históricos son la base para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático. Tras recoger y limpiar los datos, el siguiente paso es entrenar los modelos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir qué transacciones o perfiles de usuario tienen más probabilidades de ser fraudulentos. 

Además de señalar los comportamientos potencialmente fraudulentos, es igualmente importante no obstaculizar a los usuarios normales. Un falso positivo es cuando el modelo señala como fraudulenta una transacción auténtica. Minimizar los falsos positivos es importante para mantener una buena experiencia del cliente. Para asegurarnos de ello, el modelo entrenado se evalúa utilizando diversas métricas.

Detección del fraude en tiempo real

Tras cometer un fraude, cada vez resulta más difícil recuperar los fondos o bienes robados al defraudador. Así, el objetivo es detectar y prevenir el fraude en tiempo real, antes de que se ejecute la transacción. Integrar el análisis del fraude en la cadena de procesamiento de las transacciones permite detectarlo en tiempo real. Hay dos formas de hacerlo: 

  • Transmisión de datos de la cadena de transacciones a un sistema de análisis del fraude en tiempo real: Event streaming tools like Apache Kafka enable transmitir datos de transacciones en tiempo real a los sistemas de análisis del fraude. La plataforma de análisis del fraude en tiempo real señala las transacciones sospechosas para su validación humana. La cadena de procesamiento de transacciones también recibe confirmación del sistema de análisis de fraude antes de finalizar la transacción.
  • Aplicar el análisis del fraude en la cadena de procesamiento de las transacciones: Esto se hace con herramientas como Apache Flink. Flink ofrece capacidades de procesamiento en tiempo real de flujos de datos, lo que en el contexto de la analítica del fraude se denomina procesamiento en tiempo real de flujos de datos de transacciones. También se integra con modelos de aprendizaje automático.

Informes y seguimiento

Las partes interesadas, como la dirección de la empresa, los científicos de datos, los responsables de cumplimiento, los analistas de fraude y los equipos de seguridad, supervisan los resultados de los esfuerzos continuos de detección del fraude. Herramientas como cuadros de mando, alertas en tiempo real e informes automatizados facilitan el seguimiento y la supervisión. 

  • Cuadros de mando muestran visualmente métricas importantes, como el número de transacciones fraudulentas, la tasa de éxito y fracaso de las herramientas de análisis del fraude, las pérdidas monetarias sufridas, etc. Los cuadros de mando facilitan destacar la información importante sin sumergirse en informes detallados. 
  • Cuando el software sospecha una actividad fraudulenta, envía alertasen tiempo reala para informar a los humanos encargados de la supervisión de las transacciones. Todas las predicciones algorítmicas tienen un cierto nivel de confianza; en muchos casos, el juicio humano es esencial para la toma de decisiones. Además, en algunos casos, es necesario adoptar medidas correctivas para evitar daños mayores, como bloquear las transacciones con una tarjeta sospechosa de haber sido robada. Las actualizaciones en tiempo real agilizan estos procesos. 
  • Informes automatizados recopila periódicamente información sobre las actividades de las herramientas de análisis del fraude. Facilitan el seguimiento de su actuación y la intervención en caso necesario.
  • Notificaciones a los clientes informa a los clientes cuando se sospecha de actividad fraudulenta en sus cuentas. A veces, el software de análisis detecta erróneamente la actividad legítima de los clientes como potencialmente fraudulenta. Es necesario obtener la confirmación manual del cliente antes de procesar dichas transacciones. En otros casos, es crucial informar al cliente de que su cuenta ha sido suspendida por actividad sospechosa y que debe reactivarla. 

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Herramientas y plataformas para el análisis del fraude

Teniendo en cuenta la importancia y las amplias aplicaciones de la analítica del fraude, se utilizan muchos programas informáticos en este campo. Incluyen herramientas de código abierto y sistemas propietarios. En esta sección, damos una visión general de las herramientas y plataformas más comunes utilizadas en el análisis del fraude.

Python, SQL y R

Los datos de los clientes y los registros de transacciones suelen almacenarse en almacenes de datos relacionales. 

  • SQL es una herramienta potente y flexible para extraer conjuntos de datos relevantes. Permite a los desarrolladores escribir y optimizar consultas para obtener conjuntos de datos que cumplan varios criterios. Estos conjuntos de datos se analizan para descubrir tendencias y pautas que apunten a una actividad potencialmente fraudulenta. 
  • Python, debido a su amplio ecosistema de bibliotecas y a su gran comunidad de desarrolladores, suele ser la herramienta preferida para construir y probar diversos algoritmos analíticos. De forma más general, Python también se utiliza para muchas aplicaciones basadas en las finanzas
  • El análisis estadístico es el núcleo de muchos métodos de detección del fraude. Así, R, con su gran biblioteca de funciones estadísticas, es ideal para diversos tipos de análisis de datos ad hoc para detectar el fraude. 

Así, Python, SQL y R proporcionan a los desarrolladores el conjunto de herramientas perfecto para construir sus sistemas personalizados de análisis del fraude. Sin embargo, estas herramientas pueden tener dificultades para procesar eficazmente grandes conjuntos de datos. La implementación de sistemas analíticos a menudo utiliza otro software especializado, como Apache Spark (del que hablaremos más adelante).

Además, las herramientas basadas en Python y SQL pueden no ser adecuadas para públicos no técnicos, como analistas de fraude y responsables de cumplimiento. Es habitual ofrecer soluciones integradas creadas con herramientas de terceros, como SAS (de la que hablaremos más adelante).

Apache Spark

Muchas técnicas de análisis del fraude se basan en algoritmos de aprendizaje automático entrenados en registros de transacciones y conjuntos de datos de clientes. Detectar patrones en tiempo real requiere procesar grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, los procesadores de tarjetas de crédito gestionan millones de transacciones al día. Para detectar una red de fraude, el sistema de análisis debe procesar eficazmente datos de transacciones de muchos días de duración.

Apache Spark es un motor de procesamiento de datos de código abierto que escala horizontalmente a través de clusters. Gracias a su capacidad de cálculo en memoria, puede manejar grandes conjuntos de datos sin recurrir al procesamiento por lotes. 

Acepta datos de entrada de múltiples fuentes de datos, como Cassandra y Amazon S3. También ofrece API en muchos lenguajes, incluidos Python y Java. Por tanto, es especialmente adecuado para casos de uso de big data como el análisis del fraude. 

Consulta el curso Introducción a PySpark para aprender hoy mismo este potente lenguaje de procesamiento de datos.

Tableau y Power BI

El análisis del fraude implica grandes conjuntos de datos y análisis complejos. Las visualizaciones facilitan y agilizan la comprensión de esta información. Tableau y Power BI son herramientas de visualización de datos que pueden interactuar con diversas fuentes de datos. Se utilizan tanto para tareas de información como de análisis. 

  • Estas herramientas crean cuadros de mando interactivos para informar de métricas importantes como tendencias, índices de éxito y fracaso, importes de pérdidas y volúmenes de transacciones. Las visualizaciones también pueden clasificar esta información por diferentes tipos de fraude y regiones geográficas. 
  • Además de los informes, Power BI y Tableau también facilitan el análisis del fraude presentando visualmente información sobre posibles círculos de fraude, análisis de redes y diversas probabilidades.
  • Estas herramientas también permiten a los analistas controlar visualmente varios filtros, criterios de detección y niveles de confianza. Esto ayuda a tomar decisiones rápidas sobre si una transacción es auténtica o fraudulenta. 

Estas herramientas están diseñadas como herramientas de visualización de uso general, con módulos e interfaces de usuario específicos para el análisis del fraude. Puedes empezar a aprender PowerBI hoy mismo siguiendo el itinerario de habilidades Fundamentos de PowerBI.

SAS Gestión del Fraude

SAS es un paquete de software estadístico creado por el Instituto SAS. El instituto también fabrica paquetes específicos para diversas aplicaciones, como el análisis del fraude. 

SAS Gestión del Fraude utiliza técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para predecir y prevenir el fraude. Estos algoritmos se productivizan para que las personas, como los analistas de fraude y los responsables de cumplimiento que no tienen formación en aprendizaje automático, también puedan utilizar el ML y los métodos estadísticos para la detección del fraude.

H2O.ai

H2O.ai ofrece un servicio automatizado de aprendizaje automático basado en la nube. El software de H2O.ai señala la actividad potencialmente fraudulenta, puntúa la probabilidad de fraude y asigna un código de motivo para indicar por qué el algoritmo sospecha de fraude. 

Estas directrices ayudan a los investigadores humanos a profundizar para verificar la transacción. En muchos casos, también ayudan a dar luz verde a transacciones auténticas para acelerar su tramitación. 

Pagos más seguros de IBM

IBM Safer Payments es un sistema de detección del fraude dirigido específicamente al sector de los pagos. 

Como utiliza una base de datos NoSQL en memoria, puede controlar los pagos en tiempo real. Previene el fraude en los sistemas de pago sin efectivo, como los pagos con tarjeta de crédito, analizando los flujos de transacciones en tiempo real y bloqueando las transacciones potencialmente fraudulentas antes de que se ejecuten.

Conclusión

Este artículo ofrece una visión general de los distintos tipos de fraude y del papel de la analítica del fraude en su detección y prevención. Habló de las técnicas utilizadas habitualmente para detectar casos de posible fraude y del flujo de trabajo de detección del fraude. Por último, el artículo presenta algunas aplicaciones informáticas utilizadas habitualmente en este ámbito.

Para aprender a crear sistemas de detección de fraudes utilizando Python, sigue el curso Detección de fraudes en Python. Para obtener una amplia introducción a Python para aplicaciones financieras, sigue el curso Introducción a Python para Finanzas. Para saber más sobre las funciones estadísticas en R utilizadas para aplicaciones de detección de fraudes, sigue el curso Detección de fraudes en R.

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Preguntas frecuentes

¿Puede la analítica del fraude eliminar completamente el fraude?

No, la analítica del fraude reduce significativamente el fraude, pero no puede eliminarlo por completo. Ayuda a señalar las transacciones de alto riesgo, pero sigue siendo necesaria la supervisión humana.

¿Cómo gestionan las empresas las transacciones marcadas en tiempo real?

Las transacciones marcadas suelen ser revisadas por investigadores humanos. Los sistemas automatizados también pueden bloquear las transacciones sospechosas a la espera de una revisión posterior.

¿Qué datos son cruciales para una detección eficaz del fraude?

Los datos clave incluyen registros de transacciones, perfiles de clientes, fuentes de validación de terceros y datos de dispositivos. Los datos limpios y de alta calidad mejoran la precisión de la detección.

¿Cómo evolucionan los modelos de aprendizaje automático no supervisado con los nuevos patrones de fraude?

Los modelos no supervisados se adaptan continuamente a los nuevos comportamientos identificando pautas y anomalías desconocidas, lo que los hace más eficaces para detectar métodos de fraude emergentes.

¿Cómo equilibran los sistemas de detección del fraude la velocidad y la precisión?

Los sistemas utilizan herramientas de procesamiento de datos en tiempo real, como Apache Flink, para analizar las transacciones al instante, minimizando los falsos positivos mediante el perfeccionamiento de los algoritmos a lo largo del tiempo.


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Arun Nanda
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La IA siempre ha fascinado a Arun. Actualmente pasa gran parte de sus horas de trabajo intentando comprender mejor las matemáticas que hay detrás del aprendizaje profundo, poniéndose al día con artículos de investigación y nuevos modelos, y aprendiendo sobre las herramientas utilizadas en la IA práctica.
 
Como desarrollador autodidacta, Arun ha aprendido mucho de los recursos en línea. Le gusta escribir para ayudar a otros estudiantes con contenidos prácticos basados en sus propias experiencias. Ha escrito muchos artículos sobre aprendizaje automático y sobre casos de uso avanzados con la base de datos PostgreSQL. Su trayectoria profesional incluye periodos en finanzas cuantitativas y como fundador de una startup tecnológica.
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