Cómo detectar fraudes de Fintech en la industria crediticia

Hace unos días, la hija del ministro principal de Delhi, Arvind Kejriwal, Harshita Kejriwal, apareció en las noticias después de haber sido engañada por un estafador en una transacción en línea. Cómo detectar y prevenir fraudes de Fintech en la industria crediticia.

Antilavadodedinero / Ezanime

Al escanear el código de barras del estafador, la engañaron con dinero en lugar de recibir dinero. Si bien esto se convirtió en una noticia viral debido a sus antecedentes, hay innumerables personas crédulos que se convierten en víctimas de fraudes nefastos todos los días, muchos de los cuales no se denuncian y la mayoría siguen sin resolverse.

Las organizaciones también son víctimas de este tipo de estafas a pesar de tener controles y equilibrios establecidos. En India, las transacciones financieras en línea están ganando popularidad rápidamente como medio de pago preferido, principalmente debido al impulso del gobierno en la inclusión financiera para brindar servicios bancarios a los no bancarizados a través de Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana (PMJDY), plataforma de interfaz de pagos proporcionada por el National Payment Corporation of India (NCPI) a través de United Payment Interface (UPI) y la digitalización de la verificación de identidad a través de Aadhar.

El gobierno revolucionó el panorama de préstamos y pagos, liberando oportunidades para la innovación, lo que resultó en la aparición de nuevos modelos comerciales. En menos de cuatro años desde su lanzamiento en 2016, la Interfaz de Pagos Unificados (UPI) ha aumentado en términos de volumen para superar a otros modos de pago. Según los datos publicados por el Banco de la Reserva de la India, el volumen de negocios anual de UPI en 2017-18 fue de Rs 1,09,832 y 2019-20 informó Rs 21,31,730.about:blank

Este uso de la tecnología para reducir la fricción en varias funciones y tecnologías emergentes que interrumpen los modelos comerciales existentes, ha dado lugar a una industria completamente nueva, conocida popularmente como ‘FinTech’, un acrónimo de Finanzas y Tecnología. La industria de la tecnología financiera ha experimentado un crecimiento fenomenal en los últimos años en la India y en todo el mundo, no solo en términos de la cantidad de empresas dedicadas a otorgar préstamos, debido a la disponibilidad de acceso a crédito fácil, sino también en el surgimiento de modelos comerciales innovadores. tales como préstamos Peer to Peer (P2P),

Neo Banks, criptomonedas, seguros digitales, modelos de negocios para suscribir a los trabajadores involucrados en la economía del concierto, uso de datos de redes sociales para suscribir nuevos clientes de crédito, etc. También ha marcado el comienzo de la innovación en industrias auxiliares o habilitadores del espacio fintech como e-KYC, pasarela de pagos, calificación crediticia, etc.

Llena de oportunidades, esta tendencia ha atraído la atención de los inversores y de los estafadores que han ideado formas ingeniosas e innovadoras de estafar el sistema y ganar dinero rápido. Según un informe de ACI Worldwide que rastrea y analiza los pagos en tiempo real en 48 mercados globales, India ocupó el primer lugar con 25.5 mil millones de transacciones de pagos en tiempo real. El informe citó que los fraudes relacionados con los pagos en tiempo real estaban aumentando a medida que los estafadores tienden a apuntar a nuevos canales. En India, el robo de identidad representó el 11,6% de los incidentes de fraude, mientras que los ataques a las cuentas de billetera digital se situaron en el 6,2%. Los tipos más comunes de fraudes digitales que enfrentan las empresas consisten en phishing / spoofing, fraude de identidad, fraude de cuentas y fraude de transacciones.

Phishing / Spoofing: En el pasado reciente, este se ha convertido en uno de los métodos más comunes, en el que los objetivos se abordan por correo electrónico, teléfono o mensaje de texto, haciéndose pasar por una fuente legítima / confiable para atraer a individuos crédulos para que compartan sus datos confidenciales o las redes informáticas de las organizaciones. La información así obtenida se utiliza para acceder a las redes sociales, cuentas bancarias, etc., lo que resulta en una pérdida financiera. La popular serie web ‘Jamtara’ ofrece un adelanto del modus operandi de la actividad de phishing.

Otro modus operandi es hacerse pasar por aplicaciones populares que, cuando se descargan, pueden secuestrar toda la información en cuestión de segundos. Por ejemplo, Paypal se encuentra entre las marcas más falsas utilizadas para ataques de phishing. Los estafadores envían correos electrónicos no deseados con un enlace incrustado que redirige a los destinatarios a un sitio web / aplicación de Paypal falsificado. En el correo electrónico, los estafadores intentan crear pánico citando actividad inusual en la cuenta de la víctima e instan a los titulares de cuentas a seguir las instrucciones dadas en el correo para asegurar su cuenta. Los usuarios crédulos que se separan de información confidencial relacionada con su cuenta bancaria, nombre completo, dirección, etc., dan paso al robo de identidad y descubren que sus cuentas están vacías de dinero.

Fraude de identidad sintética: El fraude más común que vemos en los préstamos de fintech en estos días es la falsificación de información personal por parte de estafadores, conocido como fraude de identidad sintética. Hoy en día, es relativamente fácil para los estafadores recopilar datos personales como números de teléfono, direcciones, pruebas de identificación y fotografías de las redes sociales que albergan la mayoría de los datos vitales y vulnerables de los clientes o incluso de la web profunda. La web profunda es esa parte de la red mundial que no es identificable por los motores de búsqueda habituales como Google, Bing, etc., ya que están ocultos detrás de contraseñas u otros muros de seguridad.

Las identidades digitales (números de teléfono y direcciones de correo electrónico) se pueden crear y destruir fácilmente. A pesar de varias comprobaciones, la falta de mapeo entre estos identificadores digitales con identificadores fuera de línea complica aún más el asunto. Toda la industria de la tecnología financiera funciona en un entorno acelerado, lo que les da a los prestamistas un tiempo de espera limitado para evaluar las solicitudes de sus clientes y, por lo tanto, facilita las cosas a los estafadores.

Fraudes de cuenta: Un fraude de cuenta tiene lugar cuando los estafadores obtienen acceso no autorizado a la cuenta bancaria de una persona y aprovechan la oportunidad para vaciar el saldo de la cuenta. Muchas veces, las víctimas no se dan cuenta del hecho de que su información confidencial se ha visto comprometida hasta que se dan cuenta de la pérdida financiera. Otro tipo de fraude de cuenta única ocurre cuando los clientes con un buen puntaje crediticio deciden cometer un fraude; obtienen una gran cantidad de préstamos bancarios y desaparecen después de robar el dinero.

Este tipo es particularmente difícil de detectar porque la intención de la persona que hace uso de un préstamo es difícil de medir. Esto suele observarse cuando la situación macroeconómica se enfrenta a un mal tiempo con la pérdida de puestos de trabajo y las personas con un buen historial crediticio pueden recurrir a tales tácticas por pura desesperación.

Fraudes de transacciones: Se informaron alrededor de 1,4 lakh de casos de fraudes de transacciones en el año fiscal ’20 debido a tarjetas de crédito y débito comprometidas y detalles bancarios netos que resultaron en una pérdida de alrededor de 600 millones de rupias. Cuando los estafadores utilizan tarjetas de crédito o identidades robadas para realizar grandes compras, el tiempo de transacción requerido para los pagos suele ser muy inferior para que la empresa verifique la autenticidad del usuario. El fraude se detecta después de que la víctima reporta la pérdida de dinero en su cuenta y la empresa termina compensando a la víctima mientras que el estafador generalmente pasa desapercibido.

Prevención y detección de fraudes: La prevención y detección de fraudes es un proceso continuo y continuo, y la clave para la prevención es detectarlo en la etapa de origen en tiempo real. Sin embargo, es más fácil decirlo que hacerlo. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) e Inteligencia artificial (AL) ofrecen un contador eficaz para la detección y prevención del fraude. Con base en el aprendizaje de los patrones históricos en los datos, los conjuntos de transacciones actuales se pueden analizar antes de que las compañías crediticias decidan continuar con una aplicación en particular.

Se analizarán múltiples variables relacionadas con transacciones como ingresos, ubicación, historial de empleo, educación, identidades digitales (número de teléfono e identificación de correo electrónico) para detectar la posibilidad de detalles fabricados en el formulario de solicitud. Del mismo modo, los estafadores también encuentran nuevas formas de eludir los controles vigentes. Por lo tanto, para cualquier empresa, mejorar los algoritmos capacitándolos en métodos más nuevos es importante para mantenerse a la vanguardia.

El uso del aprendizaje por refuerzo a través de algoritmos de aprendizaje automático puede recibir continuamente comentarios de los humanos y aprender a ser cada vez más preciso con el tiempo. Sin embargo, puede resultar costoso para las pequeñas y medianas empresas.

Otra forma ingeniosa para las empresas pequeñas y medianas es adoptar un enfoque colaborativo, en el que los perfiles de los clientes fraudulentos y los datos de morosidad se comparten en una base de datos agrupada a la que se puede acceder por un bien mayor. Este enfoque colaborativo puede extenderse a otras funciones dependiendo de la apertura de las empresas.

Por ejemplo, las empresas pueden asignar su puntaje de riesgo a cada perfil con la ayuda de soluciones ofrecidas por startups y organizaciones que generan insights para detectar fraudes. En función de una variedad de parámetros, como el historial de fraude, la ubicación y el porcentaje de coincidencia de nombres en todas las plataformas, existen soluciones para mapear el rastro digital de identidades para dar una señal clara a las empresas sobre la autenticidad de la identidad desde el principio y decidir sobre -Abordar a un cliente o de otro modo.

No existe un enfoque único para prevenir el fraude. Es un proceso de aprendizaje continuo para mantenerse a la vanguardia en este juego del gato y el ratón.

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