Si bien algunas fintech están perdiendo empleos, un área en la que faltan es en especialistas en detección de fraude, según los resultados de una nueva encuesta de Laboratorios OCR Global y FINTRAIL encuentra.
Una copia de Lucha contra el fraude de identidad en una recesión económica está disponible esta página. Más de 50 miembros globales de Fintech FinCrime Exchange de FINTRAIL respondieron. La red mundial colabora en las mejores prácticas en la gestión de riesgos de delitos financieros.
En general, el 81 % espera ver un aumento de todos los tipos de fraude en 2023. Cerca del 60 % vio un aumento de fraude en 2022. Un porcentaje similar dijo que la cantidad de dinero robado y el volumen aumentaron.
El fraude de terceros va en aumento. Eso es preocupante porque el robo de identidad, la apropiación de cuentas y las estafas de ingeniería social son las más difíciles de identificar o prevenir. El sesenta por ciento de los encuestados dijo que el robo de identidad, la apropiación de cuentas y las estafas de ingeniería social son las tácticas más comunes que ven.
Orígenes de la escasez de especialistas en fraude
Aproximadamente el 90 % de las fintech planean contratar a más expertos en prevención de fraudes, ya que esperan que las estafas se disparen en 2023. Cerca del 70 % planea gastar más en la gestión de prevención de fraudes, incluida la protección contra falsificaciones profundas. Entre el 38 y el 42 % utiliza software de prevención de fraude, soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y software de verificación de identidad digital (IDV).
Si bien las empresas pueden haber contratado en exceso y los mercados ahora se están corrigiendo, están contratando constantemente para sus equipos de seguridad, OCR Labs Global CMO Loc Nguyen dicho. Considere los despidos en áreas que atraen nuevos negocios y la contratación para tareas que protegen los negocios existentes.
Agregó que la academia no había proporcionado suficientes graduados en áreas críticas durante más de la última década. Hace diez o 15 años, la ciencia de datos era un campo emergente y con poco personal. Hoy la mayoría entiende el trabajo, pero todavía hay escasez. Nguyen ve que la misma tendencia se repite con el fraude.
Cómo la visión artificial y otras tecnologías combaten el fraude
La naturaleza del trabajo está cambiando gracias a los avances tecnológicos. Los algoritmos ahora abordan gran parte del trabajo pesado que antes realizaban los humanos. En algunas áreas, como la visión artificial y el chat, las máquinas lo hacen mejor que los humanos.
Y la visión artificial todavía tiene muchos lugares por recorrer, dijo Nguyen. Considere SightGPT como el próximo avance.
“Ese ha sido el problema; no hemos podido hacerlo lo suficientemente rápido”, dijo Nguyen. “ChatGPT existía (antes), pero no podía hacerlo lo suficientemente rápido. Si tuviéramos que esperar 15 minutos para obtener una respuesta, nadie lo usaría.
“Lo que estamos haciendo con la visión es poder procesar en el rango de segundos. Ese ha sido el gran avance (porque) los humanos no pueden procesar tan rápido”.
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Lucha contra el sesgo en la tecnología del fraude
A medida que proliferan los sistemas de identidad digital, surgen fallas en algunos diseños. Los algoritmos mal diseñados pueden simplemente replicar fallas humanas a un ritmo digital porque reflejan los sesgos de sus diseñadores.
Esos sesgos incluyen favorecer a los blancos y los hombres. Los estudios muestran que las tecnologías pueden tener problemas con las mujeres, las personas de color y las culturas y razas no occidentales.
“Ya sea en la fuerza laboral o en nuestro negocio, la diversidad es importante porque los sistemas que reconocen a las personas diversas están capacitados por conjuntos de datos”, dijo Nguyen. “Si solo les muestra colores, edades, géneros y razas específicos, la máquina solo los aprende.
"La idea en ChatGPT, ese gran modelo de lenguaje donde los exponen a muchos idiomas diferentes... con imágenes, es difícil hacerlo bien porque ¿cómo se obtienen grandes conjuntos de datos de los rostros de las personas?"
La industria combate estos sesgos invirtiendo en tecnologías relacionadas con la vida y la identidad, dijo Nguyen. Saben que los sesgos basados en máquinas integrados en los sistemas dañan la experiencia del usuario. Las empresas exigen mejores soluciones porque creen que la tecnología no ofrece de forma constante una experiencia imparcial.
Las empresas colaboran más hoy, señaló Nguyen. Históricamente, los delincuentes han trabajado en grupos mientras que las empresas operan solas por temor a revelar secretos a los competidores.
Este cambio está impulsado por la tecnología de dos maneras. Algunas tecnologías (como las falsificaciones profundas) han evolucionado hasta el punto en que son fácilmente accesibles y utilizadas por más personas. Aquellos con ellos pueden acceder a bibliotecas abiertas, aplicaciones y plataformas.
Hay muchas tecnologías disponibles que permiten a las empresas colaborar de forma segura. Ya no deben temer revelar ningún secreto.
Nguyen explicó que algunas de esas soluciones implican el uso de visión artificial para detectar falsificaciones profundas. Pueden detectar reflejos de luz inconsistentes con la forma en que responden las imágenes en vivo. Las tecnologías pueden detectar micromovimientos debajo de la piel al reducir la velocidad de fotogramas.
Las tecnologías que respaldan las falsificaciones profundas también se pueden usar para siempre, dijo Nguyen. Los medios sintéticos se implementan para entrenar los sistemas de IA para combatir los sesgos y eliminarlos de los sistemas.
Mantenerse a la vanguardia de las redes de fraude
El robo de identidad, las apropiaciones de cuentas y las estafas de ingeniería social son puntos de entrada fáciles. Los estafadores se hacen pasar por personas, por lo que las empresas necesitan verificación.
Pero durante los últimos cinco años, los estafadores desarrollaron la capacidad de engañar a esos sistemas. Algunas técnicas incluyen interceptar la señal de la cámara y sustituir una imagen.
“No usamos la cámara de la computadora portátil”, dijo Nguyen. “Solo usamos la cámara del teléfono móvil para asegurar esa comunicación. Es la misma razón por la que Apple te permite desbloquear tu rostro con tu teléfono pero no te permite hacerlo con su Mac”.
Las estafas son cada vez más sofisticadas, agregó Nguyen. Mientras que en el pasado, un delincuente intentaría y explotaría de inmediato una parte de los datos robados, ahora los agregan y pueden permanecer en ellos durante cinco años.
La creación de capacidad de inteligencia compartida ayuda. Las máquinas recuerdan imágenes que aparecieron hace cinco años relacionadas con actividades fraudulentas. Nguyen lo compara con las fuerzas policiales de todo el mundo que comparten sus conocimientos a través de Interpol.
Esto afecta los préstamos y el crédito porque los estafadores intentan explotar los sistemas de toma de decisiones en tiempo real. Se incentiva a la empresa a atraparlos antes de que repitan la acción en varias marcas.
“Permitir que las máquinas dejen que las empresas que normalmente compiten colaboren sin exponer la información privada de los demás... tenemos aprendizaje automático e infraestructura para hacerlo”, dijo Nguyen. “Así es como nos mantenemos a la vanguardia”.
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- Fuente: https://news.fintechnexus.com/fraud-detection-specialists-in-short-supply/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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