Big Data para detección de fraudes

La analítica de big data es una solución eficaz para identificar patrones de comportamiento y establecer estrategias que ayuden a detectar y prevenir fraudes en diversos sectores de negocios.

Lunes 6 de Setiembre de 2021

La mayoría de las empresas no son conscientes de la información que poseen ni de cómo aprovecharla, analizarla y comprenderla, con lo que pueden llegar a perder gran cantidad de datos potencialmente útiles, y hacer que el fraude y otras actividades delictivas se normalicen en sus procesos y se vuelvan difíciles de detectar.

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La detección de fraudes mediante el análisis de Big Dataminería de datos y machine learning utiliza las tendencias, patrones y comportamientos para detectar y prevenir actividades sospechosas en procesos de compras, actividades crediticias, cuentas o transacciones, procesos internos y externos, entre otros. Esto hace posible detectar de forma automática fraudes y permite a las organizaciones consolidar, mapear y normalizar grandes cantidades de datos que pueden ser analizados con eficacia para diseñar estrategias que detecten y establezcan conexiones entre tendencias anómalas, señalen un ataque o marquen una brecha de seguridad.

Estos son algunos de los beneficios generales de la implementación en los negocios de la analítica de fraudes: 

  • Identifican patrones irregulares e inusuales, problemas de negocio o áreas de riesgo donde las actividades o procesos puedan resultar en un fraude.  
  • Ahorra costos y maximiza los ingresos. 
  • Detecta anomalías entre canales, comparando datos de diferentes fuentes de información para encontrar discrepancias, como redes sociales, bases de datos, centros de llamadas, etc. 
  • Predice actividades sospechosas antes de que produzcan algún daño en los activos o mercancías de una organización. 
  • Otorga una visión interna de los procesos e identifica dónde existe más oportunidad para cometer fraude creando estrategias que se adapten mejor a las operaciones de un negocio.

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Como especialistas en análisis de datos, en PREDIK Data-Driven identificamos anomalías en pagos, problemáticas en los sistemas o procesos, ponemos a prueba la eficacia de controles de ciberseguridad, identificamos y prevemos patrones y comportamientos en fuentes de datos y procesos internos y externos donde el fraude pueda o sea más habitual, entre muchas otras. 

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