Software de código abierto para la detección del fraude financiero: reducción de gastos y mantenimiento de la calidad

El motor basado en reglas funciona con un conjunto de criterios o reglas predefinidos, establecidos mediante el análisis de patrones y tácticas comunes empleados en actividades fraudulentas. Examina metódicamente las transacciones y actividades, buscando cualquier caso que se ajuste a su conjunto de reglas establecido. Al identificar una transacción que coincide con estos criterios, el sistema la marca para un escrutinio adicional o la bloquea automáticamente. Este método de detección de fraudes puede implantarse rápidamente, ya que se basa en reglas predefinidas en lugar de requerir amplios datos de entrenamiento, algo claramente aplicable a los motores de ML. Los algoritmos basados en reglas son especialmente eficaces para las empresas de tecnología financiera con patrones de transacciones bien definidos y coherentes y una comprensión clara de los tipos de fraude a los que son más susceptibles.

Los motores de aprendizaje automático aprovechan sofisticados algoritmos que aprenden y evolucionan a partir de los datos, identificando posibles fraudes de forma adaptativa y dinámica. A diferencia de los sistemas estáticos basados en reglas, los motores de ML destacan por su capacidad para descubrir y ajustarse a nuevos y sofisticados patrones de fraude mediante el análisis continuo de las transacciones en tiempo real. Este proceso de aprendizaje constante permite detectar el fraude que se desvía de los patrones conocidos y garantiza que el sistema siga siendo eficaz a largo plazo. Sin embargo, el éxito de los motores de ML depende del acceso a amplios conjuntos de datos, ya que la amplitud y profundidad de los datos influyen directamente en la precisión y fiabilidad de los modelos. Este enfoque es especialmente adecuado para las empresas FinTech con un alto volumen y diversidad de transacciones, donde los esquemas convencionales basados en reglas pueden pasar por alto fraudes sofisticados.