En un mundo cada vez más conectado digitalmente, el fraude de identidad es un problema creciente. Según la encuesta anual de fraude de la Asociación de Control de Fraude de Comunicaciones (CFCA), el fraude de identidad ocupó el primer lugar como el método de fraude número uno presente en todo el mundo y en empresas individuales. También aparece como el primero entre los diez métodos de fraude más importantes, el fraude de identidad en las telecomunicaciones durante el proceso de suscripción (fraude de suscripción) resultó en costos de $ 2.03 mil millones.
El robo de identidad, donde el uso de identidades fabricadas en el punto de venta permite el uso fraudulento de servicios de telecomunicaciones y / o perpetúa actividades fraudulentas posteriores, puede tener serias implicancias en la era actual. Con 4G altamente interconectado y el despliegue de redes 5G que permitirán no sólo servicios de valor agregado sino también servicios financieros como pagos móviles y banca se abre el acceso como nunca antes. El robo de identidad puede funcionar como un punto de entrada para innumerables tipos de fraude o incluso terrorismo. Con acceso a autorizaciones secundarias (verificación del código PIN), el fraude de suscripción se puede utilizar para cualquier tipo de actividades ilegales.
Esto ha facilitado la necesidad urgente de una respuesta proactiva y dinámica para fomentar la seguridad de la identidad digital.
Protección contra el fraude de identidad
La respuesta para combatir el fraude radica es detectar anomalías de datos en tiempo real. Por ejemplo, para abordar el fraude en las telecomunicaciones, el Instituto de Investigación Tecnológica (TRI) ha declarado que los servicios de verificación de identidad en el punto de venta en tiempo real son una ayuda invaluable para evitar que los estafadores exploten el robo de identidad. Históricamente, las reglas siempre han estado en el sistema, pero en un mundo cada vez más conectado, la cobertura efectiva contra el fraude sólo es posible con una combinación de reglas y tecnologías aplicadas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML).
Con las tecnologías Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), las empresas pueden detectar anomalías de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en la información a medida que sucede, lo que les permite anticipar y tomar medidas proactivas. Por ejemplo, las técnicas de IA / ML pueden usar la tecnología de reconocimiento facial para identificar un alto riesgo al hacer comprobaciones en listas negras. Machine Learning puede aumentar los sistemas tradicionales basados en reglas para desarrollar y entrenar algoritmos para determinar las características del tráfico e identificar anomalías que podrían terminar siendo fraudes.
Además, las inmensas cantidades de datos no seguros que fluyen desde los dispositivos conectados a las redes del operador solo se pueden proteger con IA y ML. Las tecnologías de inteligencia artificial están equipadas con la capacidad de ampliar los esfuerzos y permitir la detección de fraudes a una escala masiva mediante el manejo de la gestión de millones de puntos de datos de clientes o redes.
Si está interesado en aprender cómo las técnicas de IA / ML pueden ayudarlo a combatir el fraude de identidad
Nithin has more than 10 Years of experience in Fraud Management. He started his career as an Implementation Consultant with Subex Ltd and has been part of many Fraud Management implementations across APAC & Middle East. He has also been a Subject Matter expert & Business Solution Consultant earlier. Nithin is currently working as Product Line Manager for Fraud Management and machine learning developments at Subex.