En el año 2023 el Auto Fraude en la banca chilena aumentó 105% y la ley pone en disyuntiva al sector

Sólo en 2023, se estima que la pérdida bruta por auto fraude en la Banca alcanzó los USD 275 millones. Además del fraude, existen otros delitos económicos y amenazas que afectan a la Banca: Phishing, Smishing, Vishing, Malware, Ransonware y páginas web fraudulentas. Las tecnologías de IA hoy permiten detectar y prevenir este tipo de fraudes, con alta velocidad y precisión, evitando daños reputacionales para las empresas financieras y fortaleciendo la confianza del cliente.

La banca en Chile enfrenta uno de los escenarios más complejos de los últimos tiempos, debido al aumento de los fraudes, entre ellos, los denominados auto fraudes y otros, los que se han elevado de manera exponencial.

Según cifras entregadas por la Comisión para el Mercado Financiero (CMF), éstos  han provocado durante el último año una pérdida bruta cercana a los USD 275 millones solo en este rubro, lo que equivale a un 105% más que el año anterior, y que, por supuesto, afecta en forma importante los resultados del sector.

En opinión de Rodrigo Aylwin, Business Development Manager de Ceptinel, "este aumento viene influenciado por los cambios en la normativa, así como por los cambios tecnológicos, la aparición de nuevos grupos expertos en aprovechar las oportunidades y el desarrollo de técnicas que utilizan estos grupos para obtener la información de los  usuarios desde distintas plataformas".

Respecto de la normativa - Ley de Fraudes-, el especialista señala que se sigue discutiendo, sin acuerdos exitosos, sobre aquella que obliga a las entidades financieras  a responder ante todo “evento”, contando con plazos acotados para realizar la investigación, lo que obliga a las instituciones a destinar importantes recursos para restituir los fondos de los clientes que desconozcan las transacciones.

En cuanto al aspecto tecnológico, este evoluciona día a día y obliga a las entidades a invertir enormes cantidades de recursos en equipos humanos, desarrollos de software y en especial campañas de prevención de fraudes enfocada en sus clientes.

"Lo importante es comprender que en la misma medida que evoluciona el ciberdelito financiero, también se desarrollan tecnologías que permiten no solo detectar, sino prevenir los fraudes financieros, principalmente en caso de organizaciones y sectores más vulnerables, ya sea por su alta actividad transaccional, como del monto de sus transacciones", puntualiza Aylwin y añade: "a estas herramientas anti-fraudes hoy se incorpora Inteligencia Artificial (IA) a través de machine learning,  para automatizar el proceso de detección de fraude con el objetivo de anticipar y frenar posibles transacciones fraudulentas en tiempo real".

El fraude en la Banca consiste en movimientos de alto monto como podría ser desde 35 UF y que una vez efectuado es desconocido por el cliente, y el banco debe aplicar la ley, restituyendo el dinero defraudado en un plazo máximo no mayor a los 5 días hábiles.  

La Banca también es víctima de otros tipos de delitos económicos, entre ellos: Phishing, estafa realizada a través de correos electrónicos, cuando el atacante suplanta la identidad de una persona u organización de confianza, enviando un enlace malicioso, o enviando un archivo adjunto infectado o exigiendo la entrega de información confidencial. De caer en este engaño, las personas se exponen al robo de sus datos personales, números de cuentas o de tarjetas de crédito, y credenciales (usuario y contraseña) de acceso a cuentas bancarias, correos electrónicos o redes sociales. El objetivo del ciberdelincuente es obtener esta información para generar fraudes o activar otros ataques como la extorsión, el secuestro de datos y el espionaje informático.

Otros delitos frecuentes son "Smishing", una estafa realizada a través de mensajes de texto (SMS) o de aplicaciones de mensajería; "Vishing", una estafa realizada a través de llamadas telefónicas; Malware, programa informático malicioso cuya característica principal es infectar los dispositivos móviles y computadores, en los que se instala (Smartphone, Computador, Tablet, entre otros); Ransomware, una de las principales amenazas en la industria en general, que permite al ciberdelincuente encriptar la información que ahí se almacena, impidiendo a los usuarios que puedan acceder a los archivos y con ello, el ciberdelincuente solicita un rescate o dinero para recuperar el acceso (extorsión); y las páginas web fraudulentas, que fingen entregar información confidencial.

Rodrigo Aylwin, señala que estos delitos que afectan a la banca, son de "beneficio personal, ya que se utilizan cuentas asociadas a personas naturales. Sin embargo no se descarta que existan bandas organizadas detrás de estos fraudes, ya que los modus operandis son muy similares en todos los casos".

Sistemas de detección fraudes

Haciendo uso de herramientas de ciencia de datos, los sistemas han logrado aprender de los errores más frecuentes. De este modo, los sistemas de detección de fraude se perfeccionan constantemente gracias a la revisión automatizada de los incidentes de fraude anteriores e históricos, y utilizan los resultados obtenidos en los procesos de seguimiento y detección para su correcta eficiencia.

Aylwin explica que las herramientas hoy disponibles tienen dos cualidades relevantes: la detección rápida y precisa. El cómputo rápido es un beneficio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que permite la comprensión de los patrones de uso de la aplicación de un usuario, como métodos de transacción, pagos, etc., que pueden detectar fácilmente una anomalía en tiempo real.

"Con mayor eficiencia que los métodos manuales, evita la ocurrencia de falsos positivos y brinda a los especialistas la oportunidad de concentrarse en problemas más complejos, mientras que la inteligencia artificial permite también calcular cantidades masivas de datos a mayor velocidad con mayor precisión. Esta capacidad brinda un conjunto de conocimientos prácticos, lo que permite a los equipos de analistas trabajar más rápido. La inteligencia artificial ayuda a diferenciar entre clientes genuinos y fraudulentos en función de los datos que reciben, así como a garantizar la autenticidad de los métodos de pago", concluye el experto.