Sistemas basados en reglas: ventajas contra el fraude

En estos tiempos, en que todo es cada vez más digitalizado, y donde las transacciones financieras se realizan con solo unos clics, la amenaza del fraude bancario se ha convertido en una preocupación constante para instituciones financieras y clientes por igual. Para hacer frente a esta creciente amenaza, los sistemas basados en reglas han emergido como una herramienta fundamental para la prevención del fraude financiero.  

Al respecto, estos sistemas, que operan bajo principios lógicos predefinidos, analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones sospechosos y prevenir pérdidas financieras. 

Por ello, y teniendo presente su importancia, a continuación, te explicamos las ventajas clave de los sistemas basados en reglas en la detección de fraudes bancarios. Después, te presentamos algunos ejemplos de cómo estos sistemas son implementados y los desafíos que conlleva dicha implementación. 

Ventajas clave de los sistemas basados en reglas 

Entre las principales ventajas para la detección de los fraudes bancarios destacan las siguientes: 

1. Alta capacidad de detección y precisión 

Estos sistemas se pueden configurar para detectar una amplia variedad de actividades fraudulentas; desde transacciones inusuales hasta patrones de comportamientos sospechosos. Asimismo, al establecer reglas claras y precisas, dichos sistemas pueden identificar con alta precisión las transacciones que requieren una revisión más exhaustiva o detallada. 

2. Facilidad de configuración y mantenimiento 

Las reglas pueden ser definidas y modificadas de manera relativamente sencilla. Esto permite adaptar el sistema a: 

• Los cambios en los tipos de fraude.  

• Las necesidades específicas o apetito de riesgo de cada institución financiera. 
  
  

3. Flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de fraude 

Estos sistemas también pueden ser personalizados para detectar una gran diversidad de fraudes. Por ejemplo, fraude de identidad, fraude de tarjetas de crédito, lavado de dinero y otros tipos de delitos financieros. 

4. Transparencia 

Estos sistemas se basan en reglas claras y explícitas, las cuales son fáciles de entender y evaluar. Esto facilita en gran medida las auditorías y el análisis pormenorizado de las decisiones tomadas por el sistema. 

Ejemplos de implementación de sistemas basados en reglas 

Los sistemas basados en reglas se utilizan en una amplia variedad de áreas y sistemas informáticos para detectar fraudes bancarios. Por ejemplo: 

1. Análisis de patrones de comportamiento: Al analizar el historial de transacciones de un cliente, estos sistemas pueden identificar patrones inusuales. Por ejemplo, compras realizadas en lugares y en horas poco frecuentes, lo que puede indicar una actividad fraudulenta. 
2. Detección de transacciones sospechosas: Las reglas pueden establecer umbrales para transacciones que excedan ciertos límites; como grandes transferencias de fondos o un número recurrente de transacciones en un corto período de tiempo. 
3. Verificación de identidad: Estos sistemas pueden verificar la identidad de un cliente comparando los datos proporcionados con información de bases de datos externas. Tal es el caso de listas de personas sancionadas. 

En este sentido, en iuvity te ofrecemos soluciones innovadoras para la prevención y gestión del fraude. Por ejemplo, iuviPROFILER, es un sistema antifraude basado en reglas personalizadas y análisis de comportamiento, que detecta actividades sospechosas y se configura de acuerdo con el apetito de riesgo de la organización. Y SARA, una solución analítica que optimiza la administración de reglas, además de identificar puntos clave para mejorar los resultados de los sistemas antifraude. 

Desafíos para la implementación de sistemas basados en reglas 

A pesar de sus múltiples ventajas, estos sistemas también presentan algunos desafíos. Te contamos cuáles son: 

• Revisión continua de las reglas: La ciberdelincuencia e ingeniería social están en constante evolución. Esto obliga a una comprobación continua de las reglas para garantizar que el sistema siga siendo efectivo. 

• Incorporación de técnicas de aprendizaje automático: Aunque los sistemas basados en reglas son excelentes para detectar patrones conocidos, pueden tener dificultades para identificar nuevos tipos de fraude. Por ello, la incorporación de técnicas de aprendizaje automático puede ayudar a mejorar la adaptabilidad del sistema. 

• Equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos: Es importante encontrar un equilibrio entre la detección de todos los casos de fraude y la minimización de los falsos positivos, ya que esto puede generar inconvenientes para los clientes legítimos. 

En conclusión, los sistemas basados en reglas son un aspecto crucial en una estrategia exitosa contra el fraude financiero. Pero ten en cuenta que, al complementarlo con otras herramientas y enfoques, como la autenticación multifactor y el análisis de comportamiento, estos sistemas pueden ayudar a crear un entorno seguro y confiable para los clientes. También, pueden garantizar la seguridad de la información bancaria.  

Así que, en un mundo donde la ciberseguridad es una de las máximas prioridades, la implementación de dichos sistemas es esencial para proteger los activos de las instituciones financieras. ¡Asegura y mantén la confianza de los clientes! 

Referencias bibliográficas. 

Faster Capital. (2024, 14 de junio). Sistemas basados en reglas: desentrañando patrones de comportamiento en modelos basados en agentes. https://fastercapital.com/es/contenido/Sistemas-basados---en-reglas--desentranando-patrones-de-comportamiento-en-modelos-basados---en-agentes.html 

UNIR. (2022, 29 de marzo). ¿Qué es un sistema experto basado en reglas? Usos y aplicaciones en Inteligencia Artificial. https://www.unir.net/ingenieria/revista/sistema-experto/ 

Wisbey, O., Foster, E. y Carew, J. (2024, 12 de junio). Elegir entre un sistema basado en reglas o un sistema de aprendizaje automático. TechTarget. https://www-techtarget-com.translate.goog/searchenterpriseai/feature/How-to-choose-between-a-rules-based-vs-machine-learning-system?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=rq