Problema 2800
A medida que las instituciones financieras globales continúan protegiéndose nuevamente contra el aumento del fraude, los estafadores y sus tipos de fraude emergentes asociados continúan moviéndose de una institución financiera a otra, con las IF medianas en el extremo receptor de una avalancha de nuevas estafas y otros ataques fraudulentos, con el estafador a menudo espera que estas IF sean menos resistentes para combatir los ataques.
Se prevé que las pérdidas por fraude digital superen los 343.000 millones de dólares en todo el mundo entre 2023 y 2027, según un estudio de Juniper Research sobre el fraude de pagos en línea. Con una nueva cosecha de tendencias de fraude cobrando impulso, incluido el fraude sintético, el reclutamiento de información privilegiada, el fraude crediticio y las estafas en las redes sociales, las instituciones financieras (IF) medianas deben repensar su enfoque para la prevención del fraude.
¿Por qué es esencial que los Fis medianos se mantengan alerta? Lo que está en juego no podría ser mayor en un panorama competitivo y digital diversificado, y la lealtad del cliente y la reputación de la marca están en juego. Los bancos comunitarios, las cooperativas de crédito y los bancos regionales no pueden permitirse que la gestión de riesgos se vea obstaculizada por soluciones puntuales fragmentadas, falta de información contextual y silos de datos.
Tendencias clave de fraude que afectan a las IF medianas
Es probable que 2023 sea otro año definitivo en fraude, pero muchas áreas deberían ser más frecuentes que otras a medida que los estafadores lanzan sus ataques y la primera ola de lo que se espera este año.
En primer lugar, está el estafador “Solo tu vecindario amigable”. La regla general para las estafas es que si es fácil hacer un pago, entonces es fácil para los estafadores ganar dinero. El phishing, el spear phishing, el baiting, el scareware, los ataques balleneros y los pretextos son algunas de las técnicas estándar de ingeniería social que se utilizan para aprovecharse de las vulnerabilidades de la víctima. La ingeniería social es especialmente efectiva porque se basa en tácticas psicológicas: los estafadores saben cómo usar el miedo, la codicia o el respeto por la autoridad de la víctima en su contra.
Las estafas en las redes sociales seguirán siendo frecuentes. La Comisión Federal de Comercio (FTC) dice que 2021 fue un año excepcional para los estafadores de redes sociales, con $770 millones en pérdidas por fraude originadas en redes sociales reportadas, y no hay duda de que esta tendencia continuará hasta 2023.
Aunque no es una lista exhaustiva, las estafas de mercadería falsa, las estafas de caridad, las estafas de trabajo falso, las estafas de romance y las estafas de inversión comienzan regularmente en las redes sociales. Estas estafas resultan en fraude de pago automático autorizado (APP), apropiación de cuenta (ATO), actividad de mulas de dinero, robo de identidad y fraude con tarjeta de crédito. La propia investigación de NICE Actimize, derivada de su informe anual Fraud Insights Report, también ha visto aumentos año tras año en el fraude autorizado, la actividad de mulas de dinero y más que seguramente afectarán a las instituciones medianas.
Las estafas de voz de Google son otra amenaza de estafa única que ataca a las instituciones financieras medianas. Más del 37% de los informes de estafa recibidos por el Centro de recursos de robo de identidad en la primera mitad de 2022 estaban relacionados con estafas de Google Voice. Una cuenta de Google Voice ni siquiera es necesaria para que un estafador victimice a alguien y perpetre la apropiación de cuenta (ATO) o el robo de identidad.
Recuerde que es probable que cualquier estadística de pérdida por estafa sobre la que lea sea mucho más alta de lo que indican los números reales. La vergüenza y el estigma frecuentemente asociados con las estafas pueden impedir que las víctimas compartan sus experiencias con las autoridades correspondientes. Tal como están las cosas, las estimaciones de la industria indican que solo las empresas perderán $ 3.6 mil millones en todo el mundo en 2022 debido a estafas y fraudes, con un promedio de $ 1.78 millones en pérdidas por caso.
Otro tipo de fraude frecuente, el fraude de identidad sintética, está a solo un toque de distancia. La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y las tecnologías de aprendizaje profundo otorgan aún más legitimidad a los comportamientos y tácticas sofisticados de los estafadores. Las capacidades de medios sintéticos, que ofrecen los medios para modificar o construir videos, imágenes y audio, son de fácil acceso para el público a través de una serie de productos diferentes. Las principales herramientas generadoras y de síntesis de texto a imagen, caras sintéticas generadas automáticamente y descargables, herramientas de borrado de imágenes con tecnología de inteligencia artificial nativa de teléfonos inteligentes y herramientas de generación de voz sintética están disponibles de forma gratuita o por tan solo unos pocos dólares. Los estafadores han sido expertos en adoptar estas herramientas contra sus víctimas. Estas herramientas desdibujan la interpretación de la realidad y se prevé que influyan en la trayectoria de SIF en 2023.
Fuentes de la industria estiman que ha habido un aumento del 9% en el fraude crediticio de pequeñas y medianas empresas (SMB) desde 2020 y esa tendencia se mantendrá durante 2023. Las credenciales comerciales sintéticas, creadas a partir de datos comerciales y de consumidores robados, dificultan que las IF distingan solicitudes de préstamo auténticas de los fraudulentos. Los estafadores usan medios sintéticos para hacerse pasar por perfiles comerciales y recursos en las redes sociales para tergiversar a los empleados, ejecutar estafas contra la empresa u otras víctimas, o crear réplicas de sitios web para obtener datos confidenciales.
La IA y el aprendizaje automático cierran brechas en la exposición al riesgo
Las instituciones financieras del mercado medio, los bancos regionales y comunitarios y las cooperativas de crédito son reconocidas por su modelo bancario centrado en los miembros, pero a menudo enfrentan desafíos y riesgos específicos de prevención del fraude.
Afortunadamente, a medida que los estafadores continúan subiendo la apuesta con nuevas tendencias dinámicas, tecnología innovadora y análisis, las innovaciones están disponibles para las Fis medianas que ayudan a abordar estas estafas y fraudes.
Las soluciones avanzadas impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático están ayudando a las instituciones financieras del mercado medio, incluidos los bancos regionales y las cooperativas de crédito, a abordar desafíos y riesgos específicos de prevención de fraude. Por ejemplo, las cooperativas de ahorro y crédito están expuestas a riesgos que incluyen procesos de revisión manual, redes de correo electrónico inseguras, datos de personal filtrados y sistemas de prevención de fraude obsoletos.
Para proteger a sus clientes, activos y organizaciones, las IF del mercado medio deben adoptar una estrategia holística contra el fraude que incorpore soluciones antifraude y AML en una sola plataforma; este enfoque a menudo se conoce como FRAML en la industria. Con IA, inteligencia de datos y análisis de comportamiento, las organizaciones medianas pueden detectar ataques en etapas tempranas e intervenir antes de que ocurra cualquier movimiento de dinero. Las soluciones conectadas de fraude y AML también pueden responder a nuevas amenazas sin alienar a los clientes, a menudo basándose en la biometría de comportamiento que puede descubrir automáticamente patrones inusuales en todos los canales.
Lo que es más importante, estas nuevas tecnologías basadas en FRAML aceleran la puntuación de riesgo precisa y aprovechan los conocimientos prácticos basados en perfiles de clientes enriquecidos contextualmente. Otros beneficios de estas tecnologías emergentes, incluida la capacidad de optimizar las alertas y la investigación de casos y proporcionar relaciones y vínculos descubiertos automáticamente. Para beneficiar las capacidades AML, el enfoque FRAML mejora la eficiencia de la investigación con análisis de enlace de entidad KYC y CDD en tiempo real y detalles de casos precargados para informes regulatorios.
El fraude es una amenaza viva que cambia de forma en muchas formas nuevas. Para que las instituciones financieras medianas se protejan, un programa de prevención de fraude holístico e intuitivo que se interconecte con los esfuerzos contra el lavado de dinero de la institución debe estar en el centro de cualquier programa de delitos financieros, capaz de responder al fraude y otras amenazas en cualquier iteración que necesiten. llegar a materializarse. "FRAML" puede sonar inusual, pero los resultados que un enfoque centrado en el fraude y el AML vinculado puede brindar a las instituciones financieras medianas no lo son.