A medida que los bancos y las instituciones financieras crecen considerablemente en tamaño e ingresos, también afrontan riesgos enormes en forma de fraude. Recientemente han aumentado el ritmo y la intensidad de las actividades fraudulentas, que ponen a prueba tanto a expertos como a participantes del sector de los pagos y exponen a las organizaciones implicadas a pérdidas financieras. La vigilancia constante y la disuasión del fraude mediante la tecnología son fundamentales para proteger los activos de los clientes y de la organización implicada.
Esto hace necesario emplear la elaboración dinámica de perfiles de cuentas mediante tecnología de macrodatos para prevenir proactivamente los ataques de fraude. Además, debido al gran volumen de datos, es esencial contar con un marco sólido para realizar perfiles de riesgo eficaces.
Estas cuatro capas analíticas constituyen la base de un marco sólido:
Capa de ingesta: importa datos de múltiples fuentes y los convierte a un formato estandarizado para su uso en todo el marco
Capa de gestión: aplica al conjunto de datos ingerido una serie de modificaciones y reglas; esta capa también se encarga de manipular el conjunto de datos, así como de su calidad, integridad y seguridad
Capa de análisis: crea reglas o algoritmos de minería de datos mediante técnicas de análisis predictivo y descriptivo
Capa de procesamiento de flujos en tiempo real: genera nuevas acciones o alertas basadas en la aplicación de técnicas de análisis de decisiones o de ingeniería de decisiones
La ingeniería de decisiones basada en técnicas de aprendizaje automático puede utilizarse para generar acciones o alertas, hacer que el sistema sea sólido y dinámico y, de este modo, crear perfiles de riesgo dinámicos para las cuentas.
Aunque este marco ayuda a una organización a crear perfiles de riesgo dinámicos para las cuentas, su éxito depende en gran medida del respaldo y la participación de la alta dirección, de un alto nivel de facilidad de uso y de la disponibilidad e integridad de los datos y las fuentes utilizados. Al mismo tiempo, el marco tecnológico debe diseñarse para que sea lo bastante sensible y flexible como para adaptarse a nuevas normativas, a cambios en las leyes existentes y a las iniciativas cambiantes de los defraudadores.
¿Cómo aprovecha su organización los macrodatos para combatir el fraude financiero?
Este artículo se publica en colaboración con Tata Consultancy Services. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Kothai M es consultor de dominio como parte de Delivery Excellence and Risk Management – Process Risk Review.
Imagen: Una ilustración muestra la proyección de un código binario sobre un hombre que sostiene un ordenador portátil, en una oficina de Varsovia, el 24 de junio de 2013. REUTERS/Kacper Pempel.
