25 de May de 2023
¿Qué es machine learning y cómo aporta a detectar el fraude?
Machine learning y su impacto en la detección efectiva del fraude
El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que ha experimentado un gran auge en los últimos años. A través del uso de algoritmos y modelos matemáticos, el machine learning permite a las computadoras aprender de datos y realizar predicciones y toma de decisiones sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea.
En este artículo, exploraremos cómo funciona el machine learning y algunos de sus usos más comunes.
¿Cómo funciona el machine learning?
El machine learning se basa en la idea de que las computadoras pueden aprender de datos y mejorar con la experiencia. Esto se logra a través del uso de algoritmos que ajustan continuamente los modelos matemáticos en función de los datos de entrada. Por ejemplo, un modelo de machine learning puede ser entrenado para reconocer imágenes de gatos a partir de un conjunto de datos de imágenes etiquetadas como "gatos" y "no gatos". A medida que el modelo se expone a más datos, ajusta sus parámetros para mejorar su capacidad para reconocer imágenes de gatos.
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Usos comunes
El machine learning tiene una amplia variedad de aplicaciones en una gran cantidad de industrias. Algunos de sus usos más comunes incluyen:
- Análisis de datos: El machine learning se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones y tendencias ocultas.
- Reconocimiento de voz: Los sistemas de reconocimiento de voz como Siri y Alexa utilizan el machine learning para mejorar su capacidad para entender y responder a los comandos de voz.
- Análisis de imágenes: Los sistemas de reconocimiento de imágenes utilizan el machine learning para identificar objetos en imágenes y videos.
- Marketing personalizado: El machine learning se utiliza para analizar el comportamiento de compra y las preferencias de los clientes y ofrecer recomendaciones y ofertas personalizadas.
- Seguridad empresarial: El machine learning puede ser una herramienta poderosa para mejorar la seguridad de una empresa. A través del uso de algoritmos y modelos matemáticos, el machine learning puede ayudar a detectar patrones y anomalías en los datos de seguridad de una empresa, lo que permite a los equipos de seguridad identificar y responder rápidamente a las amenazas potenciales.
¿Cómo aporta el machine learning a la seguridad de la empresa?
El machine learnign puede generar grandes beneficios a la seguridad de la empresa si se implementa adecuadamente y se alimentan los modelos con una gran cantidad de información actualizada.
A continuación, se presentan algunas formas en que el machine learning puede aportar a la seguridad de una empresa:
- Detección de amenazas en tiempo real: Los algoritmos de machine learning pueden analizar grandes cantidades de datos de seguridad en tiempo real y detectar patrones de comportamiento sospechosos. Por ejemplo, un modelo de machine learning puede aprender a detectar patrones de tráfico de red inusual que podrían indicar un intento de ataque.
- Identificación de vulnerabilidades de seguridad: El machine learning puede ser utilizado para escanear el software y los sistemas de una empresa en busca de vulnerabilidades conocidas y potenciales. Los modelos de machine learning pueden analizar grandes cantidades de datos de seguridad y determinar las áreas que necesitan ser fortalecidas para proteger mejor la empresa contra ataques cibernéticos.
- Análisis de registros de auditoría: El machine learning puede ser utilizado para analizar registros de auditoría y detectar comportamientos inusuales. Por ejemplo, un modelo de machine learning podría detectar el uso de credenciales de acceso no autorizadas o el acceso a sistemas fuera del horario de trabajo.
- Prevención de fraudes: El machine learning puede ser utilizado para detectar patrones sospechosos en las transacciones financieras y alertar a los equipos de seguridad sobre posibles fraudes. Los modelos de machine learning pueden ser entrenados para reconocer patrones de gastos inusuales o transacciones no autorizadas.
El machine learning en la detección de fraude
Las nuevas herramientas de aprendizaje automático pueden ser un gran aliado para detectar, prevenir y enfrentar el fraude en las organizaciones, desde la verificación de identidad en los procesos de creación y acceso a cuentas de usuario hasta transacciones y pagos digitales.
Estas herramientas permiten generar respuestas más rápidas y precisas ante todo tipo de intento de fraude e incluso detectar patrones poco comunes o nuevos gracias a la gran cantidad de datos que se analizan para predecir el comportamiento normal de un usuario.
A continuación veremos una descripción general de cómo puede el machine learning aportar a la detección de fraude en tu organización.
Cómo enfrenta el fraude tradicionalmente
Las principales técnicas para hacer frente al fraude electrónico se basan en reglas de cumplimiento, este procedimiento se basa en bloquear o detectar técnicas conocidas de fraude como el Phishing o la suplantación de identidad estableciendo parámetros y condiciones específicas que se deben cumplir para permitir o denegar una acción en el sistema.
El problema con estos sistemas es que tienen grandes limitaciones principalmente a nivel de flexibilidad y adaptabilidad, lo que puede generar problemas a largo plazo y afectar la eficiencia de la compañía a la hora de realizar transacciones.
Las principales limitaciones de las reglas de cumplimiento son
- Falsos positivos: las reglas generan una gran cantidad de falsos positivos al no distinguir ni analizar el comportamiento general del consumidor sino bloquear o notificar todas las conductas que si bien suelen ser fraudulentas, puede que equivalgan a compras legítimas.
- Poca flexibilidad: del mismo modo que en el anterior apartado las reglas no se adaptan automáticamente a los cambios en el negocio o a las nuevas formas de realizar fraude que van saliendo, lo que obliga a monitorearlas constantemente y actualizarlas manualmente cada vez que ocurra algún cambio importante en el sector.
- Ineficiencia y poca escalabilidad: Las reglas son también difíciles de implementar, de mantener y siempre requieren de intervención humana para asegurar un correcto filtrado de información. Esto hace lento al sistema, aumenta el tiempo de detección y los costos asociados a la prevención del fraude.
Machine learning y la detección de fraudes
Para la detección de fraudes se usan modelos de aprendizaje automático que reciben datos previamente recopilados y etiquetados como buenos o malos donde se extraen características para describir el comportamiento del cliente y luego se identifican patrones de comportamiento así como un estado deseado.
Luego, se utiliza un algoritmo para entrenar el modelo, que aprenderá a predecir todo tipo de fraudes como transacciones en línea, suplantación y phishing. Una vez entrenado, se prueba el modelo con datos nunca antes vistos para asegurarse de que está funcionando correctamente.
El modelo puede otorgar al cliente una puntuación de riesgo en una escala establecida por la empresa en el momento de la transacción, y el umbral de riesgo adecuado se establece también de acuerdo con las necesidades del negocio.
Ventajas de usar machine learning en la detección de fraude
Algunas de las ventajas de usar modelos de aprendizaje automático en la detección de fraude de tu empresa son:
- Mucho más rápido: La velocidad de detección es uno de los factores más importantes al realizar transacciones, por ello es primordial tener sistemas de detección que permitan identificar el fraude de forma confiable sin afectar la experiencia de usuario.
- Fácilmente escalable: Los sistemas de detección de fraude deben evolucionar con el negocio y adaptarse sin mayores complicaciones a cambios en el modelo y el volumen de las transacciones a lo largo del tiempo.
- Más eficiente y económico: La automatización de las tareas repetitivas de análisis clasificación y bloqueo de acciones pueden hacerse de una forma mucho más costo-eficiente con el uso de modelos de machine learning que con el uso de reglas y equipos humanos de verificación.
- Más preciso: Al ser redes trabajan y “aprenden” con grandes cantidades de datos, pueden generar análisis más precisos sobre distintos tipos de actividades sospechosas, además al no tener una estructura totalmente rígida permiten analizar el contexto y comportamiento antes de tomar una decisión sobre dichas actividades.
En conclusión, el machine learning puede ser una herramienta poderosa para mejorar la seguridad de una empresa. Desde la detección de amenazas en tiempo real hasta la prevención de fraudes, el machine learning puede ayudar a las empresas a protegerse contra los ciberataques y mantener seguros sus sistemas y datos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que el machine learning no es una solución completa de seguridad y debe ser utilizado en conjunto con otras herramientas y prácticas de seguridad para proteger de manera efectiva a una empresa.
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