Lucha inteligente contra el fraude en la industria de las telecomunicaciones

Más de 59 millones de estadounidenses afirmaron haber perdido dinero como resultado de estafas telefónicas en aproximadamente los últimos 12 meses, con una pérdida promedio reportada de $502, según el Informe de Spam y Estafas de Truecaller Insights en Estados Unidos.

"La fraudulencia es una consideración importante en la industria de las telecomunicaciones", dijo el Dr. Gadi Solotorevsky, CTO de Amdocs cVidya, proveedor de soluciones de inteligencia artificial. "Actualmente, cerca del 2% o más de $1.5 billones en ingresos globales se pierden anualmente debido a comportamientos fraudulentos. Las pérdidas totales en toda la industria son asombrosas".

El aumento de las actividades fraudulentas

Solotorevsky citó una encuesta de 2019 realizada por la Asociación de Control de Fraudes en Comunicaciones (CFCA) que encontró que dos tercios de los encuestados experimentaron un aumento en las actividades fraudulentas.

"En su mayoría nos enfrentamos a fraudes de pagos y suscripciones, robo de identidad/suplantación, toma de cuentas, amenazas internas y cambio de SIM", dijo Solotorevsky. "También seguimos encontrando escenarios tradicionales de fraude basado en el uso, como el pirateo de PBX o IP-PBX, esquemas de devolución de llamadas y el abuso de redes y dispositivos débiles".

En el pasado, la industria de las telecomunicaciones manejaba las quejas de fraude de forma manual. Desafortunadamente, las investigaciones manuales de fraude consumían mucho tiempo antes de que se pudieran identificar los patrones de fraude. Para ese momento, el daño estaba hecho.

La inteligencia artificial para detectar fraudes

Con la inteligencia artificial (IA), hay un nuevo enfoque para la detección de fraudes que no solo reduce el tiempo de descubrimiento, sino que también limita la ventana para las pérdidas por fraude.

Protección antivirus en línea: McAfee Clinic lleva la seguridad de tu PC al siguiente nivel

La IA facilita la identificación de cambios en los patrones conocidos de fraude porque utiliza el aprendizaje automático (ML). Con el ML, los modelos de detección de fraudes de IA pueden adaptarse y crear nuevas reglas para la detección de fraudes, lo que a su vez reduce la exposición a fraudes y pérdidas monetarias.

"La capacidad de adaptación de la IA es crucial porque los patrones de fraude cambian constantemente", dijo Solotorevsky. "Cambian porque una vez que los estafadores se dan cuenta de que sus métodos y estrategias son detectados, los alteran... Al aplicar IA autoadaptativa con aprendizaje automático, las empresas pueden detectar y adaptarse rápidamente a estos esquemas de fraude en constante cambio".

La IA funciona generando automáticamente modelos de aprendizaje ajustables que evalúan los resultados de predicciones de fraudes anteriores. Estos modelos de aprendizaje luego se mejoran continuamente para lograr una mayor precisión.

"También se utiliza ampliamente el aprendizaje automático para crear modelos futuros de fraude predictivo", dijo Solotorevsky. "Por ejemplo, si un minorista puede predecir en el punto de venta la probabilidad de que un nuevo cliente que quiere comprar un teléfono inteligente esté cometiendo fraude, puede tomar precauciones adicionales, como hacer una verificación de identificación adicional del cliente".

Implementación de la AI

Sin embargo, a pesar del potencial de la IA para combatir el fraude, no es fácil para las organizaciones adoptarla.

"Las organizaciones deben ser conscientes de que implementar IA es un cambio tanto humano como tecnológico", dijo Solotorevsky.

Cómo proteger tu computadora de los virus: métodos y consejos

Por lo tanto, parte del plan de implementación de IA debe ser un análisis de brechas que identifique las carencias en fuerza laboral y flujo de trabajo en una organización que deben abordarse antes de introducir la IA. A menudo, estas brechas se presentan en forma de empleados que no tienen las habilidades adecuadas para trabajar junto a la IA. El objetivo final debe ser que el personal trabaje de manera efectiva junto a la IA, y esto debe ser un enfoque clave en los proyectos de IA.

Mientras tanto, podemos esperar mejoras en la IA que harán que la lucha contra el fraude sea más efectiva.

"La próxima frontera es crear una IA que pueda anticipar cuál será el próximo esquema de fraude antes de que los estafadores lo intenten", dijo Solotorevsky. "Suena como ciencia ficción, pero estamos trabajando en esa dirección, creando nuevos algoritmos y metodologías que lo harán en los próximos años... Por eso, la IA jugará un papel crítico en el futuro".

En Newsmatic nos especializamos en tecnología de vanguardia, contamos con los artículos mas novedosos sobre Seguridad, allí encontraras muchos artículos similares a Lucha inteligente contra el fraude en la industria de las telecomunicaciones , tenemos lo ultimo en tecnología 2023.