Nuevas ideas en la lucha contra el fraude con tarjetas bancarias

• Investigadores de la Politécnica de Valencia trabajan en nuevos algoritmos
• Las máquinas se pueden 'entrenar' con datos de transacciones fraudulentas
• La idea es contar con nuevos filtros que detecten los fraudes a tiempo

Tarjetas bancarias

Un grupo de la Universidad Politécnica de Valencia en colaboración con el Departamento de Innovación en Riesgo del BBVA está trabajando en nuevos sistemas para evitar las operaciones fraudulentas con tarjetas de crédito. La idea es mejorar los sistemas automáticos que ya existen teniendo en cuenta el tipo de operaciones que se realizan hoy en día y estudiando las anomalías y patrones que se pueden detectar automáticamente cuando se descubre que se ha cometido un fraude.

El método parte de una idea sencilla: en el banco quedan registradas todas las operaciones que se realizan, y al cabo de un tiempo quedan marcadas aquellas que se descubren como fraudulentas. 

“Un algoritmo encuentra patrones comunes de transacciones ilegítimas“

Los ingenieros pueden programar un algoritmo (unas reglas “paso a paso” para analizar los datos) que encuentre patrones comunes en las que son ilegítimas. Algunos ejemplos tradicionales incluyen detectar muchas operaciones seguidas en poco tiempo, transacciones que se realizan desde dos lugares o países lejanos y propensos al fraude o la compra de cantidades y productos poco habituales.

Ayuda para tomar medidas de seguridad

Estas “alarmas” pueden servir de ayuda para que esas operaciones se puedan examinar con más detalle o se les apliquen requerimientos de seguridad especiales (por ejemplo, solicitar una segunda contraseña especial, o comprobar la validez de otro modo). Son un sistema adicional de seguridad al de otros métodos que ya resultan muy efectivos, como enviar un mensaje al teléfono móvil del cliente cada vez que se realiza una operación (retirada de dinero del cajero, compra en una tienda, etcétera).

El grupo de la UPV se ha concentrado en las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) y minería de datos (Data Mining) que se pueden aplicar cuando existe una gran cantidad de datos y la posibilidad de que aparezcan esos patrones que revelen comportamientos extraños.

Los malos de esta película no lo tienen fácil

Quienes defraudan conocen algunos de estos sistemas y han aprendido a mimetizar sus operaciones fraudulentas entre las operaciones normales que haría una persona real. 

Por ejemplo; el problema con fijarse únicamente en el lugar de la operación es que hoy en día es posible comprar a través de Internet en varios países en cuestión de minutos; lo mismo sucede con las transacciones de bajo coste: algunas como el alquiler de canciones o películas son de tan bajo importe que no activan los filtros de seguridad, y como es habitual realizar muchas de ellas en poco tiempo también se dan por válidas y confunden a veces a los sistemas automáticos. Los nuevos sistemas han de tener en cuenta esta realidad de las transacciones en Internet de la actualidad.

El trabajo del Grupo de Tratamiento de Señales de la UPV está apoyado por el BBVA con la idea de incluir estos avances en la lucha contra el fraude entre los sistemas con los que ya cuenta la entidad bancaria en la actualidad.