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

En 2009, "The Office" emitió un episodio que puso de relieve una cuestión interesante. Tras la boda de Jim y Pam, el dúo se embarcó en su esperada luna de miel. Mientras tanto, en la oficina, Kevin ocupaba la mesa de Jim y acababa interceptando una llamada de la compañía de la tarjeta de crédito. Estaban verificando transacciones realizadas en Puerto Rico, creyendo que era Jim quien estaba al teléfono. En un intento de encubrir a Jim, Kevin confirmó la actividad, pero el malentendido llevó a la compañía de la tarjeta de crédito a desactivar la tarjeta de Jim. Este escenario, aunque representado para reírse en una comedia de situación, reflejaba sutilmente los retos del mundo real a los que se enfrentan particulares y empresas a la hora de salvaguardar sus fondos y enfrentarse al fraude.

Mucho ha cambiado desde entonces, pero la tendencia fundamental se mantuvo intacta. Al tiempo que los sistemas antifraude se hacían más sofisticados y preparados para el futuro, las tácticas de los intrusos para violar los entornos bancarios y pescar datos valiosos se hacían cada vez más difíciles de captar. 

A primera vista, puede parecer que la única forma de proteger los activos digitales de la piratería es invertir en soluciones digitales personalizadas y multimillonarias que requieren un equipo de proyecto dedicado y un presupuesto sólido. Afortunadamente, la naturaleza de código abierto puede salvar drásticamente a los bancos, permitiendo mecanismos de defensa rentables, resistentes y escalables que se adaptan proactivamente en tiempo real para contrarrestar las sofisticadas estrategias de los defraudadores.

Riesgo de fraude

Se prevé que el fraude en los pagos siga aumentando, hasta alcanzar un coste estimado de $40,62 mil millones en 2027.

Fuente: Instituto de Finanzas Internacionales

Lucha contra el fraude digital: comprender los fundamentos

Normalmente, el código abierto software de detección de fraudes financieros emplea motores basados en reglas y en aprendizaje automático (ML) para identificar y mitigar la actividad fraudulenta. Ambos tienen ventajas distintas, adecuadas para diferentes empresas FinTech en función de sus requisitos específicos y de la naturaleza de los datos.

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 su amplitud y profundidad 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.

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.

Presentación de InnoFort: software de detección de fraudes financieros de código abierto white-label de Innowise

Innovadora, experta y reputada, Innowise ha equipado a empresas con docenas de soluciones de banca digital y FinTech. Hemos acumulado una gran experiencia en la materia, lo que nos posiciona como líderes en la comprensión y resolución de los retos específicos de las empresas FinTech. Nuestro compromiso con la excelencia operativa nos ha llevado a desarrollar InnoFort. Esta solución software de detección de fraudes bancarios combina la precisión de los motores basados en reglas con la inteligencia adaptativa del ML, desde la recopilación de datos transaccionales hasta la activación de acciones preventivas.

Captura de datos

Nuestro equipo de proyecto aprovechó sofisticadas capacidades de integración para recopilar sin problemas datos de una plétora de fuentes, incluidas plataformas de transacciones en línea, sistemas bancarios, puntos de contacto de interacción con el cliente y pasarelas de pago. Registramos meticulosamente todos los detalles, desde los importes, fechas y horas de las transacciones hasta datos más matizados como métodos de pago, ubicaciones geográficas, direcciones IP e identificadores de dispositivos. Nuestros desarrolladores enriquecieron aún más InnoFort con técnicas avanzadas como el análisis del comportamiento, que monitorizaba los patrones de interacción de los usuarios. Además, añadimos la función de seguimiento de geolocalización, que proporcionaba contexto sobre la ubicación física de las transacciones, lo que permitía a InnoFort señalar actividades en zonas inusuales o de alto riesgo.

Lenguaje específico del dominio (DSL)

Tras la recogida de datos, el siguiente paso consistió en analizarlos en función de un conjunto de reglas predefinidas. Estas reglas se crearon utilizando un lenguaje específico del dominio (DSL) diseñado para expresar la compleja lógica de la detección del fraude de una forma que fuera a la vez potente y comprensible para los no programadores, como los analistas del fraude. Con el DSL, podían crear intrincados patrones de comportamiento y anomalías en las transacciones que indicaban un posible fraude, como la frecuencia de las transacciones, los importes irregulares y los cambios repentinos de comportamiento. Además, a medida que surgían nuevas tendencias de estafa, nuestros especialistas actualizaban y desplegaban inmediatamente nuevas reglas antifraude, garantizando que InnoFort evolucionara en tiempo real con el cambiante panorama de las ciberamenazas. Esto mejoró la resistencia del sistema frente a nuevas tácticas de fraude y redujo significativamente la latencia entre la identificación de la amenaza y la respuesta.

Puntuación del fraude en las transacciones

Una vez analizada una transacción en función del conjunto de reglas, se le asigna una puntuación de fraude para distinguirla de las operaciones bancarias habituales y activar las acciones apropiadas cuando surja un patrón de riesgo. Esta puntuación cuantifica la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta en función de los parámetros establecidos en las reglas DSL. Las transacciones que superan un umbral predefinido se consideran de alto riesgo y se rechazan automáticamente o se ponen en cola para su revisión manual. Y lo que es más importante, nuestro equipo de proyecto se aseguró de que este umbral no fuera estático, sino que pudiera ajustarse para reflejar la evolución del apetito de riesgo y el panorama de fraude de la entidad financiera. Aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático, InnoFort refinó continuamente sus criterios de puntuación basándose en nuevos datos, tendencias de fraude y comentarios del proceso de revisión. Esto garantizó que el mecanismo de detección fuera cada vez más preciso con el paso del tiempo, reduciendo los falsos positivos y mejorando su capacidad para identificar y mitigar de forma preventiva las transacciones fraudulentas.

¿Le preocupa el riesgo de piratería informática y fuga de datos?

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InnoFort: casos de uso en distintos ámbitos

Innowise diseñó el sistema de código abierto software de detección de fraudes financieros Innofort pensando en la flexibilidad. Aprovechamos la potencia de los motores basados en reglas y de aprendizaje automático para proteger las transacciones e interacciones digitales en diversos sectores verticales. Además de proteger los fondos frente a la piratería informática y garantizar el cumplimiento de la normativa, InnoFort también puede utilizarse en otras actividades que requieran la identificación de infracciones.

Banca y FinTech
Marketing y publicidad digital
Filtrado de contenidos

Como software de detección del fraude en los pagosInnoFort identifica patrones de transacciones inusuales, señala actividades sospechosas en las cuentas y verifica las identidades de los usuarios, protegiendo tanto a las entidades financieras como a sus clientes del fraude digital. Además, ayuda a cumplir la normativa al supervisar las transacciones en busca de actividades que puedan infringir las normas contra el blanqueo de capitales (AML) y de conocimiento del cliente (KYC).

InnoFort también puede proteger a las empresas contra el spam, bloqueando contenidos no solicitados, a menudo irrelevantes o inapropiados, como mensajes de texto, publicaciones en redes sociales y comentarios en sitios web. Al mismo tiempo, combate las comunicaciones fraudulentas que parecen proceder de una fuente fiable, a menudo imitando el aspecto de correos electrónicos de organizaciones, bancos o servicios conocidos.

La avanzada tecnología de filtrado de contenidos de InnoFort va más allá de la mera identificación y bloqueo del lenguaje ofensivo en chats y comentarios. Al detectar y filtrar automáticamente las blasfemias, fomenta un entorno en línea más seguro e inclusivo en el que los participantes pueden relacionarse de forma acogedora. Este enfoque proactivo mejora la experiencia del usuario y mantiene las normas de la comunidad.

"El software de detección de fraudes financieros de código abierto es una opción perfecta para las empresas que no disponen de grandes bolsillos pero que, aun así, se enfrentan al gran reto de hacer frente a las estafas. Las soluciones de código abierto ofrecen lo mejor de ambos mundos: son asequibles para quienes tienen cuidado con sus gastos, pero lo bastante potentes para disuadir a los defraudadores. La comunidad que las respalda las hace sobresalir, mejorando y actualizando constantemente el software. Esto significa que incluso las pequeñas empresas pueden luchar contra el fraude sin arruinarse."

Alexander Nemtsov

Director de entregas y experto en tecnología financiera de Innowise

Retos a los que nos enfrentamos al desarrollar InnoFort

Código abierto software de detección de fraudes financieros presentaba retos únicos, especialmente a la hora de equilibrar la naturaleza colaborativa de los proyectos de código abierto con los requisitos matizados de la detección del fraude.

  • Etiquetado para el aprendizaje automático

Uno de los retos fundamentales a los que se enfrentaron nuestros especialistas a la hora de desplegar motores basados en ML para la detección de fraudes fue la necesidad de contar con datos etiquetados con precisión. El etiquetado consiste en identificar y marcar los puntos de datos como "buenos" (legítimos) o "malos" (fraudulentos), lo que es crucial para entrenar a los modelos de ML a reconocer patrones similares en futuras transacciones. Sin embargo, el etiquetado masivo no es factible en el software de detección de fraude actual debido a la complejidad de los datos y a la naturaleza matizada del fraude. El número de transacciones maliciosas suele ser una proporción muy pequeña de todas las transacciones financieras, y sus características varían mucho, lo que dificulta el etiquetado preciso de grandes conjuntos de datos.

  • Ataques fraudulentos sofisticados

A medida que evoluciona la tecnología, también lo hacen los métodos empleados por los defraudadores. Las nuevas herramientas y técnicas permiten a los delincuentes lanzar ataques fraudulentos difíciles de detectar que ponen en peligro la seguridad de los fondos digitales. Esta evolución constante supone un blanco móvil para los sistemas de detección del fraude, que requieren una adaptación y mejora continuas de los algoritmos. El software de código abierto añade otra capa de complejidad, ya que las actualizaciones y mejoras deben gestionarse de forma que se aprovechen las contribuciones de la comunidad y se garantice al mismo tiempo la integridad y eficacia del sistema. Mantenerse al día de estos avances requiere un enfoque proactivo para incorporar nuevas metodologías de detección, vigilar las nuevas tendencias de fraude e integrar tecnologías de vanguardia.

  • Tendencia a la confidencialidad

Muchos clientes, especialmente en el sector financiero, prefieren mantener la confidencialidad de sus algoritmos de detección del fraude. Esta preferencia supone un reto para los proyectos de código abierto, que prosperan gracias a la transparencia y a la información compartida. El dilema surge de la necesidad de equilibrar la ética del código abierto con la demanda de privacidad y seguridad de los clientes. A los clientes les preocupa que la divulgación de sus estrategias de detección del fraude pueda proporcionar a los defraudadores información sobre cómo eludir estas medidas. Para responder a esta preocupación es necesario desarrollar un marco que permita a los clientes beneficiarse de los avances colectivos de las soluciones de código abierto, manteniendo al mismo tiempo la confidencialidad de sus aplicaciones específicas.

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Opte por InnoFort para obtener una solución white-label económica con una funcionalidad disruptiva.

Conclusión

Innowise forjó un software de detección de fraudes de código abierto white-label que combina capacidades de motor robustas, basadas en reglas dinámicas y de aprendizaje automático para ofrecer un mecanismo de defensa sin igual contra las estafas. Nuestros ingenieros desarrollaron InnoFort no sólo para mantener el ritmo, sino para ir varios pasos por delante de los intrusos, asegurando que las operaciones financieras estén protegidas incluso contra las amenazas más sofisticadas sin comprometer la calidad o la capacidad. Esto democratiza el acceso a la detección de fraudes más avanzada, haciéndola accesible a empresas de todos los tamaños y presupuestos.

Seleccionar a Innowise significa asociarse con un equipo que posee una profunda experiencia y una comprensión de primera mano de las complejidades y desafíos dentro del sector financiero. Le invitamos a aprovechar nuestra experiencia y tecnología para fortalecer sus operaciones y garantizar una prevención proactiva del fraude en lugar de respuestas reactivas a intentos maliciosos. Elija Innowise y deje que InnoFort se convierta en una fortaleza infranqueable alrededor de sus activos digitales.

FAQ

El software de código abierto reduce significativamente los costes al eliminar los caros derechos de licencia asociados a las soluciones propietarias. Ofrece la flexibilidad de personalizar y escalar el software en función de sus necesidades específicas sin costes adicionales, garantizando que solo invierte en los servicios bajo demanda.

A menudo se piensa erróneamente que el software de código abierto es menos seguro; sin embargo, su transparencia es en realidad un punto fuerte. La visibilidad abierta del código fuente permite una amplia revisión por pares, lo que permite que las vulnerabilidades sean identificadas y abordadas rápidamente por la comunidad. Además, puede aplicar medidas y mejoras de seguridad personalizadas para reforzar aún más el software de acuerdo con sus políticas de seguridad.

El despliegue y mantenimiento de software de código abierto puede incurrir en gastos relacionados con el alojamiento, la personalización, el soporte y, posiblemente, la integración de servicios de terceros. Sin embargo, estos gastos suelen ser muy inferiores al coste total de propiedad del software propietario.

Absolutamente. Tiene la libertad de modificar el código para adaptar a la perfección la funcionalidad, las capacidades de integración y la interfaz de usuario del software a los requisitos y flujos de trabajo específicos de su empresa y, por último, obtener el el mejor software de detección de fraudes financieros.

En primer lugar, nuestros consultores le ayudarán a trazar un plan de implantación y a identificar los requisitos técnicos y empresariales. A continuación, el equipo dedicado al proyecto procederá a implantar los módulos de InnoFort, configurando y personalizando las funciones de acuerdo con los requisitos previamente identificados.

autor
Alexander Nemtsov
Experto en fintech de Innowise

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