El fraude en línea cuesta a las empresas unos 4,5 millones de dólares al año. Ya es hora de que utilices la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para prevenir los ataques de phishing y el fraude en las transacciones. En este artículo se analiza cómo el análisis del comportamiento y el aprendizaje automático ayudan a las empresas a detectar el fraude de forma más eficaz.

Aprenderás las mejores prácticas para recopilar datos relevantes de los usuarios, establecer comportamientos de referencia y detectar anomalías. Al terminar esta lectura, sabrás qué medidas debes tomar para proteger tus activos y ganarte la confianza de los clientes.

Vamos al grano.

¿Qué es el análisis conductual en la detección del fraude?

El análisis de comportamiento consiste en estudiar los patrones de actividad en línea de los usuarios, como cuándo y desde dónde inician sesión o cuánto suelen gastar. Estos datos se recopilan y analizan para detectar comportamientos anómalos que puedan indicar un fraude, como una compra importante y repentina o un inicio de sesión en una cuenta desde una ubicación inusual.

Utiliza el aprendizaje automático para detectar a los estafadores antes de que causen problemas. En otras palabras, el análisis de comportamiento es una forma proactiva de mantener a salvo tus cuentas y tu información. ¿Lo mejor de todo? Puedes prevenir el 90 % de los fraudes utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

4 pasos para utilizar el análisis del comportamiento con el fin de prevenir el fraude

Al seguir estos pasos, piensa qué estrategias se ajustan a tus necesidades de seguridad.

1. Recopilar datos relevantes

Recopila información exhaustiva sobre los usuarios para crear un conjunto de datos sólido que puedas analizar. Asegúrate de que tus procesos de recopilación de datos cumplan con la normativa de privacidad para mantener la confianza de los usuarios y la integridad de los datos.

Estos son los tipos de datos importantes que debes recopilar:

1.1 Registros de transacciones

• Anota todos los datos financieros (importes de las transacciones, fechas, horas y lugares).
• Realiza un seguimiento de los tipos de métodos de pago utilizados (tarjeta de crédito, transferencia bancaria, etc.).
• Comprueba la frecuencia con la que se realizan transacciones por cada usuario.

Cómo recopilar datos de transacciones:‍

• Implementa el registro en la base de datos para que se guarden automáticamente todos los detalles de las transacciones.
• Integrarse con pasarelas de pago como PayPal para recopilar información financiera.

1.2 Registros de actividad de los usuarios

• Recopila datos sobre las horas de inicio de sesión, las direcciones IP y los dispositivos utilizados.
• Realiza un seguimiento de las páginas visitadas, la duración de las visitas y las acciones realizadas en cada página.
• Registra interacciones como clics, envíos de formularios y descargas.

Cómo recopilar datos sobre la actividad de los usuarios:

• Utiliza herramientas de análisis web como Google Analytics, Adobe Analytics o Crustify para hacer un seguimiento de las interacciones de los usuarios y sus patrones de navegación.
• Desarrolla scripts de seguimiento personalizados para registrar acciones específicas de los usuarios, como los clics. Incorpora estos scripts en tus páginas web y aplicaciones.

Por ejemplo, puedes utilizar la vista «ID de usuario» de Google Analytics para ver la interacción de los usuarios en distintos dispositivos. Muestra la categoría del dispositivo, la plataforma y la fuente de datos de cada usuario, lo que te permite realizar un seguimiento de su actividad en línea.

1.3 Información del dispositivo

• Identifica el dispositivo del usuario, como un ordenador, un smartphone o una tableta.
• Anote el sistema operativo y el navegador utilizados en cada sesión.
• Recopila información sobre la ubicación para detectar patrones de acceso inusuales.

Cómo recopilar información del dispositivo:

• Utilice técnicas de identificación de dispositivos para recopilar datos sobre los tipos de dispositivos, los sistemas operativos, los navegadores y la geolocalización. Las huellas digitales pueden ayudar a identificar dispositivos únicos con el fin de detectar fraudes.
• Extrae información sobre el dispositivo y el navegador a partir de las cadenas de agente de usuario. Estos datos están disponibles en los registros del servidor y pueden analizarse para obtener información detallada.

1.4 Información de la cuenta

• Mantén perfiles de usuario detallados. Deben incluir la fecha de creación de la cuenta, la información de contacto y las preferencias.
• Realiza un seguimiento de los cambios en la configuración de la cuenta, como las actualizaciones de contraseña o la incorporación de nuevos métodos de pago.

Cómo recopilar información de la cuenta:

• Implemente un sistema sólido de gestión de perfiles de usuario. Asegúrese de que su sistema registre las fechas de creación de las cuentas, la información de contacto y las preferencias.
• Registra todos los eventos importantes de la cuenta, como los cambios de contraseña y los nuevos métodos de pago. Utiliza una arquitectura basada en eventos para registrar estos cambios en tiempo real.

1.5 Fuentes de datos externas

• Utiliza fuentes externas, como agencias de información crediticia, perfiles en redes sociales y empresas de ciberseguridad.

Cómo recopilar fuentes de datos externas:

• Integra fuentes de datos de terceros a través de API para recopilar información adicional. Por ejemplo, puntuaciones de solvencia crediticia, perfiles en redes sociales e informes de fraude del sector. Asegúrate de contar con los permisos necesarios y de cumplir con la normativa sobre protección de datos.
• Suscríbete a los canales de información sobre amenazas de empresas de ciberseguridad y organismos gubernamentales como FireEye, la CISA y la Comisión Federal de Comercio. Estos canales ofrecen información actualizada en tiempo real sobre las tácticas y tendencias de fraude conocidas.

2. Establecer los comportamientos de referencia

Analiza los datos históricos para definir el comportamiento habitual de los usuarios. Esto servirá como punto de referencia para identificar anomalías. Asegúrate de actualizar y perfeccionar estas referencias para que tu sistema de detección de fraudes siga respondiendo a las nuevas amenazas.

A continuación te explicamos cómo establecer los comportamientos de referencia:

2.1 Segmentar usuarios

Segmente a los usuarios en diferentes categorías en función de su comportamiento y otros factores relevantes. Entre los segmentos habituales se pueden incluir los usuarios habituales, los que realizan transacciones con frecuencia y los usuarios ocasionales. Por ejemplo, los usuarios que realizan transacciones con frecuencia necesitarán una supervisión en tiempo real mayor que los usuarios ocasionales.

Utiliza técnicas de agrupación para agrupar a los usuarios con patrones de comportamiento similares. Esto ayuda a comprender con mayor precisión el comportamiento típico de cada segmento.

Si no dispones de tiempo ni de un presupuesto elevado, plantéate contratar a especialistas a buen precio a través de plataformas de contratación online. Por ejemplo, si necesitas candidatos que hayan pasado un proceso de selección riguroso y cuenten con experiencia demostrada, contrata a través de Genius. O si puedes permitirte formar a personal sin experiencia, opta por Prosple.

2.2 Definir patrones de comportamiento normales

Realizar análisis estadísticos para identificar métricas y patrones clave para cada segmento de usuarios. Esto incluye el cálculo de medias, medianas y desviaciones estándar. Identificar estas métricas de comportamiento clave para detectar patrones inusuales:

• Importe medio y frecuencia de las transacciones
• Horarios y lugares habituales de inicio de sesión
• Rutas de navegación e interacciones habituales
• Patrones habituales de uso de los dispositivos

2.3 Utilizar modelos de aprendizaje automático

Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático procesan y analizan grandes conjuntos de datos con múltiples variables para detectar patrones de fraude complejos y tendencias de devoluciones que los seres humanos podrían pasar por alto. Aprenden a partir de datos históricos, identificando correlaciones y anomalías en tiempo real. Detectan comportamientos inusuales que indican fraude, incluso si no han visto antes esos patrones específicos.

Por ejemplo, MedicalAlertBuyersGuide utiliza reCAPTCHA v3 para distinguir entre usuarios humanos y bots. Esta integración añade una capa adicional de seguridad al impedir los ataques automatizados y garantizar que solo los usuarios legítimos accedan al servicio.

Del mismo modo, imaginemos que una tienda online procesa millones de transacciones al día. Un sistema tradicional basado en reglas podría marcar como de alto riesgo las transacciones procedentes de un país concreto. Sin embargo, un estafador podría eludir esta medida utilizando una VPN para cambiar su ubicación. Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, por el contrario, analizan una combinación de factores como el importe de la transacción, la hora, el dispositivo utilizado y los patrones de comportamiento del usuario.

Si un cliente que suele gastar poco realiza de repente una compra de gran cuantía desde un dispositivo nuevo en una ubicación diferente, el modelo lo señalaría como sospechoso. El minorista puede detectar este intento de fraude con mayor precisión y rapidez para evitar posibles pérdidas.

Si tienes un negocio de comercio electrónico, utiliza una herramienta de aprendizaje automático como Chargeflow para mejorar tu prevención del fraude. Chargeflow automatiza las devoluciones y las disputas mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esto te permite ahorrar tiempo, reducir el trabajo manual y recuperar los ingresos perdidos.

3. Supervisar y analizar anomalías

Este proceso consiste en observar continuamente el comportamiento de los usuarios, identificar desviaciones respecto a los patrones de referencia establecidos e investigar estas irregularidades para determinar si indican una actividad fraudulenta.

A continuación te explicamos cómo hacerlo:

3.1 Supervisar el comportamiento de los usuarios en tiempo real

Implemente sistemas de supervisión en tiempo real que registren el comportamiento de los usuarios en el momento en que se produce. Utilice Splunk, Grafana o Kibana para ofrecer una visualización de datos en tiempo real. Conecte sus herramientas de supervisión a los registros de transacciones, los registros de actividad de los usuarios y la información de los dispositivos.

3.2 Detección de anomalías

Establezca umbrales y reglas basados en comportamientos de referencia predefinidos. Estos pueden incluir límites en los importes de las transacciones, la frecuencia de los inicios de sesión o las ubicaciones geográficas.

En esta fase, también puedes utilizar modelos de aprendizaje automático entrenados para detectar desviaciones del comportamiento normal. Modelos como Isolation Forest o los autoencodificadores pueden identificar patrones sutiles y anomalías que los sistemas basados en reglas podrían pasar por alto.

También puedes utilizar herramientas de aprendizaje automático para detectar tipos específicos de fraude. Por ejemplo, en el caso del fraude por devolución de cargo, Chargeflow puede realizar un análisis exhaustivo del fraude. Calcula el ChargeScore basándose en el historial de tu cuenta, la solidez de las pruebas y otros datos. Recoge pruebas de más de 50 fuentes, incluidos datos de terceros.

A continuación, optimiza ChargeResponse en tiempo real basándose en el tipo de tienda, el historial de reclamaciones y un algoritmo en constante mejora.

Para comprender mejor cómo funciona la detección de anomalías, veamos sus tres capas y sus respectivos métodos.

A continuación, te ofrecemos una lista de anomalías a las que debes prestar atención:

• Cambios repentinos en la información del perfil de usuario.
• Cambiar constantemente entre varios dispositivos.
• Inicios de sesión desde direcciones IP desconocidas o sospechosas.
• Intentos de inicio de sesión fuera del horario habitual de actividad de los usuarios.
• Transacciones o inicios de sesión desde ubicaciones geográficas remotas.
• Pequeñas transacciones frecuentes para probar medios de pago robados.
• Cambios en la configuración de la cuenta sin que se haya producido el comportamiento habitual previo.
• Transacciones relacionadas con regiones de alto riesgo conocidas por sus casos de fraude.
• Varios intentos fallidos de inicio de sesión que indican posibles ataques de fuerza bruta.
• Patrones de navegación inusuales o acceso a servicios poco habituales.
• Transacciones repentinas de gran cuantía que se alejan de los hábitos de gasto habituales.
• Varios intentos de inicio de sesión desde diferentes ubicaciones geográficas en un breve espacio de tiempo.
• Incorporación de nuevos beneficiarios o destinos de transferencia con los que nunca se ha interactuado anteriormente.

3.3 Analizar e investigar anomalías

3.3.1 Puntuación de riesgo

Los sistemas de supervisión del comportamiento crean perfiles de usuario basados en sus patrones de comportamiento y les asignan una puntuación de riesgo. Esta puntuación indica la probabilidad de que un usuario esté involucrado en un fraude. Las puntuaciones de riesgo se calculan a partir del comportamiento anterior, la detección de anomalías y algoritmos de aprendizaje automático.

Los usuarios con puntuaciones de riesgo más altas muestran un comportamiento inusual y se les somete a controles adicionales, como pasos de autenticación adicionales o revisiones manuales.

3.3.2 Análisis contextual

Analiza el contexto de las anomalías para comprender su naturaleza. Ten en cuenta factores como la ubicación del usuario, el dispositivo, la hora de la actividad y otros detalles del entorno para comprobar si se ajustan a los patrones de comportamiento esperados. Por ejemplo, un inicio de sesión desde una ubicación inusual o un dispositivo desconocido puede indicar un posible fraude.

3.3.3 Revisión manual

Haga que los analistas de fraude revisen manualmente las anomalías de alto riesgo. Este factor humano añade un nivel adicional de control para garantizar una detección precisa y reducir los falsos positivos.

4. Aprovecha las respuestas automáticas

Configure alertas automáticas para anomalías significativas. Estas alertas pueden enviarse a los equipos de seguridad o directamente a los usuarios afectados para que tomen medidas de inmediato.

Además, implementa respuestas automáticas como:

• Bloqueo temporal de cuentas
• Marcar transacciones para su revisión
• Exigir pasos de verificación adicionales en caso de actividades sospechosas

El tipo de respuesta automática dependerá del sector y del tipo de producto que vendas. Por ejemplo, en el sector bancario, unos patrones de retirada de fondos inusuales pueden dar lugar a un bloqueo de la línea de crédito.

Del mismo modo, si vendes productos de comercio electrónico de alto valor, como aparatos electrónicos, dispositivos médicos o suplementos veganos de alta gama, ten en cuenta las siguientes medidas:

• Alertas de precios dinámicos: señala automáticamente las transacciones cuyos precios hayan variado significativamente o se hayan rebajado más allá de los rangos habituales.
• Verificación basada en el contexto: Añade pasos de verificación adicionales para las transacciones realizadas fuera del horario habitual o enviadas a regiones de alto riesgo, con el fin de confirmar su legitimidad antes de procesarlas.
• Retraso en el envío de transacciones de alto riesgo: en el caso de los pedidos marcados como sospechosos debido a patrones de compra inusuales, retén el envío durante 24-48 horas para llevar a cabo una revisión exhaustiva.

Caso práctico: Cómo utiliza PayPal el análisis del comportamiento para prevenir el fraude

PayPal utiliza el análisis de comportamiento para prevenir el fraude alimentando sus algoritmos con diversos tipos de datos. Entre ellos se incluyen información sobre el dispositivo, comprobaciones del correo electrónico, puntuaciones de identidad, datos de la sesión y detalles de registro. A partir de estos datos se generan cientos de indicadores para detectar problemas como discrepancias entre la ubicación real y la declarada por el usuario.

En el caso del fraude en el inicio de sesión, PayPal utiliza el aprendizaje automático para verificar en tiempo real si un cliente es legítimo. Analizan la información relativa al dispositivo, el correo electrónico, la dirección IP, el teléfono, las transacciones y el comportamiento. En cuanto al fraude en los pagos, comparan las transacciones anteriores y buscan señales de alerta, como discrepancias en las direcciones o pedidos de gran cuantía. Este enfoque contribuye a garantizar la seguridad tanto de los usuarios como de la empresa.

Caso práctico: Cómo evita Transparent Labs el fraude con tarjetas de crédito

Transparent Labs, una tienda de comercio electrónico dedicada a la venta de suplementos para el fitness, utiliza herramientas de análisis avanzadas para prevenir el fraude con tarjetas de crédito y analizar los tiempos de inicio de sesión, los hábitos de navegación y los patrones de compra con el fin de detectar rápidamente cualquier actividad inusual.

Con la función «compra ahora, paga después», Transparent Labs supervisa de cerca las operaciones de pago aplazado para prevenir el fraude, analizando el historial de pagos y el comportamiento de compra del usuario. El sistema marca estas operaciones para su revisión posterior si se detectan patrones que sugieran un posible uso indebido, como fallos frecuentes en los pagos de última hora.

Ventajas del análisis del comportamiento en la detección del fraude

Para hacerte una idea más clara de hasta qué punto necesitas el análisis del comportamiento, ten en cuenta estas ventajas y comprueba si se ajustan a tus necesidades.

i. Detección proactiva del fraude

El 63 % de las empresas se ha enfrentado a casos de fraude en los últimos 12 meses. La buena noticia es que el análisis de comportamiento permite detectar el fraude de forma temprana, identificando patrones de comportamiento inusuales antes de que causen daños graves. La detección temprana puede reducir los costes derivados del fraude hasta en un 42 % y minimizar la necesidad de realizar revisiones manuales exhaustivas.

ii. Mayor precisión

El análisis de comportamiento reduce los falsos positivos, que son alertas de fraude erróneas que señalan por error actividades legítimas como sospechosas. Esto se traduce en menos molestias para los clientes reales y en una detección más precisa de las actividades fraudulentas reales. Esta precisión mejora la experiencia del cliente y la eficiencia operativa; de hecho, los estudios demuestran que el uso de análisis avanzados permite reducir los falsos positivos en un 30 %.

iii. Supervisión en tiempo real

La vigilancia continua implica una respuesta inmediata ante cualquier actividad sospechosa. La supervisión en tiempo real permite reducir el tiempo de detección de fraudes, lo que le permite actuar con rapidez y minimizar los posibles daños.

i.v. Aprendizaje adaptativo

Los modelos de aprendizaje automático en el análisis de comportamiento mejoran con el tiempo, adaptándose a las nuevas tácticas de fraude. Las organizaciones que utilizan el aprendizaje automático para la detección de fraudes observan una mejora anual de entre el 50 % y el 90 % en las tasas de detección.

v. Mayor confianza de los clientes

Unas medidas de seguridad en línea sólidas fomentan la confianza y la fidelidad de los clientes. Una encuesta de PwC reveló que el 85 % de los consumidores se inclina más por hacer negocios con empresas que protegen sus datos de forma eficaz.

vi. Cumplimiento normativo

El análisis de comportamiento ayuda a cumplir los requisitos normativos al mantener registros detallados de las actividades de los usuarios. De este modo, podrá reducir las multas y sanciones relacionadas con el cumplimiento normativo.

Conclusión

Aplica las estrategias y técnicas descritas para proteger tus activos y ganarte la confianza de los clientes. A medida que pongas en práctica estas medidas, ten siempre en cuenta que el fraude está en constante evolución. Pregúntate: ¿Cómo puedo mantenerme al día de las tácticas de fraude más avanzadas?

Si buscas una solución sólida y adaptada a tus necesidades, prueba Chargeflow: el primer servicio totalmente automatizado de gestión de disputas y devoluciones para comerciantes de comercio electrónico. Chargeflow utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático e inteligencia artificial para recuperar las devoluciones de forma automática.

Empieza hoy mismotu prueba gratuita y automatiza tus devoluciones de cargo de forma eficaz.