Las pérdidas por fraude se incrementan año tras año para el 73% de los encuestados españoles, siendo las empresas de telecomunicaciones las que registran un mayor incremento de pérdidas en nuestro país. Así lo revela el último informe de Experian sobre fraude que analiza el alarmante aumento de las pérdidas por fraude y cómo pueden combatirlo las empresas.
La persistente presión financiera sobre los consumidores, las filtraciones de datos sensibles a la «dark web» y la llegada de la IA generativa de acceso público, que ha reducido los conocimientos técnicos necesarios para cometer fraudes, destacan entre los principales factores que impulsan este aumento de ciberataques.
Además, el volumen de los ataques fraudulentos ha ido aumentando en casi todas sus tipologías. Los ciberataques mediante la creación de identidades artificiales han registrado el mayor crecimiento, y el 64% de los encuestados de compañías de servicios financieros y telecomunicaciones ha señalado un aumento de este tipo de fraude.
Atendiendo a España, los ataques a las API son los que han registrado el mayor crecimiento en estas compañías, seguidos de los ataques de identidades artificiales y los de apropiación de cuentas. En el sector del ecommerce, los ataques mediante identidades artificiales son los que mayor crecimiento han registrado, seguidos por los friendly frauds.
Retos para prevenir los ciberataques
La imposibilidad de identificar los dispositivos a la hora de detectar el fraude (56%) es el aspecto que más limita a las compañías para prevenir los ciberataques, según el informe. El segundo es la falta de la verificación de identidad con biometría física (54%).
No obstante, en España la situación cambia, ya que el principal desafío para el 74% de los entrevistados es la falta de verificación de la identidad biométrica física. Le siguen la capacidad de alinear la prevención del fraude con las estrategias de crecimiento de los ingresos (59%) y el creciente número de falsos positivos que afectan a los objetivos de ingresos (59%).
Cabe destacar que cualquiera de las funcionalidades mencionadas anteriormente se ha convertido en esencial para prevenir el fraude, ya que los datos de los dispositivos permiten a las empresas examinar de forma continua y pasiva a los clientes, y el reconocimiento facial con detección de «vivacidad» ofrece el medio más fiable de verificar digitalmente la identidad del cliente.
Importancia del Machine Learning
Por otra parte, las dos prioridades más importantes relacionadas con el fraude muestran cómo de importante ha llegado a ser el machine learning (ML) para la prevención ante posibles ciberataques.
Casi tres cuartos de las empresas creen que el futuro de la prevención del fraude estará liderado por soluciones basadas en IA/ML. Los principales beneficios de usar soluciones contra el fraude basadas en ML son un aumento de las ratios de aceptación, la reducción de las pérdidas gracias a una mayor precisión en la detección del fraude y la disminución del volumen de revisiones manuales y falsos positivos. Esto es clave, ya que el 76% de las empresas españolas encuentran que los falsos positivos les cuestan más que las pérdidas por fraude.
Además, para el 79% de los encuestados el factor más importante a la hora de considerar la prevención del fraude basada en IA/ML es el continuo aprendizaje automático del modelo para seguir el ritmo de la evolución de la amenaza de fraude.
Fuente: IT Reseller
