Por: Debbie Cobb, vicepresidenta de Gestión de Productos
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. Esta segunda entrega examinaremos algunos de los distintos tipos de fraudes consolidados y emergentes, y destacaré algunas soluciones necesarias para fortalecer las barreras de defensa y mitigar riesgos en los entornos financieros.
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.
La gestión de fraude empresarial refleja la filosofía de FICO de una gestión de fraude centralizada. Este enfoque ayuda a eliminar los silos para que el fraude pueda identificarse en cualquier punto del ciclo de vida del cliente, ya que nuestras estratgias están transformando los esfuerzos de lucha contra el fraude eliminando los sistemas aislados y desconectados con el objetivo de ofrecer a las instituciones un sistema centralizado, coordinado y holístico que protege tanto a la organización como a sus clientes, tal como lo reconoce el informe analítico de Chartis.
FICO cuenta con más de 30 años de experiencia en la lucha contra el fraude y mantiene un firme compromiso con la detección de fraude. FICO ofrece soluciones avanzadas de gestión de fraude empresarial impulsadas por la IA y machine learning que protegen miles de millones de cuentas y transacciones a nivel global. Cerca de 4,000 millones de cuentas de tarjetas de pago en el mundo están protegidas por FICO, que ha desarrollado más de 100 patentes de detección de fraude.
La detección de fraude en los servicios financieros requiere defensas adaptables y multinivel frente a las amenazas sofisticadas. La prevención eficaz del fraude se basa en las personas, los procesos, las políticas y la tecnología. La IA avanzada y el machine learning permiten supervisar las transacciones en tiempo real y evaluar el riesgo con precisión; sin embargo, la implementación de estos sistemas implica elegir la tecnología adecuada, formar equipos capacitados y cumplir con los requisitos regulatorios y de privacidad. Vale la pena invertir tiempo en seleccionar e implementar la solución correcta de detección de fraude, ya que esta reducirá las pérdidas, aumentará la confianza y mejorará la eficiencia del negocio.
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