Desde las lÃneas telefónicas analógicas hasta la conectividad 5G, la industria de las telecomunicaciones ha crecido a pasos agigantados en apenas un cuarto de siglo. El Internet de las cosas (IoT) nos está llevando a una era de conectividad sin precedentes. En los últimos años -especialmente después de la pandemia- hemos sido testigos de un auge del modelo de trabajo remoto y, con él, de la proliferación de tecnologÃas IP, aplicaciones multimedia, redes de próxima generación y métodos de acceso múltiple. Estos cambios han impulsado una rápida aceptación entre las masas, y con razón.
Lamentablemente, el nuevo panorama se presta con demasiada facilidad a malas prácticas. Una consecuencia significativa de los cambios en los patrones de trabajo es el creciente fraude en las telecomunicaciones. Según estimaciones de la industria, un enorme 90% de los operadores se topan con estafadores a diario.[1] creando una necesidad apremiante de recurrir a la inteligencia artificial (IA) para prevención del fraude en telecomunicaciones.
Tipos de fraude en telecomunicaciones
Echemos un vistazo a lo que constituye fraude en telecomunicaciones. Las actividades fraudulentas en el sector de las telecomunicaciones se dividen en tres categorÃas amplias, como por ejemplo:
Suscriptores como objetivo: esto incluye estafas como robo de identidad, piraterÃa de PBX y Fraude internacional de reparto de ingresos (IRSF).
Proveedores de servicios como objetivo: Los fraudes de cajas SIM, fraudes de arbitraje de roaming y fraudes de suscripción propia entran en esta categorÃa.
Fraude telefónico general: El fraude general incluye todo tipo de comportamiento fraudulento experimentado por teléfono, como el fraude Wangiri (un timbre y corte) y casos comunes de phishing por SMS. Aunque el phishing puede no resultar en pérdidas de ingresos para las empresas de telecomunicaciones, puede causar una pérdida grave de reputación.
¿Por qué las empresas de telecomunicaciones necesitan reconsiderar sus sistemas tradicionales de detección de fraude?
Los sistemas tradicionales de detección de fraude son inadecuados: sistemas equipados para “detectar” en lugar de prever o prevenir desastres. Estas son algunas de las deficiencias fundamentales de los sistemas actuales de gestión del fraude.
Funcionan con software basado en reglas, que está capacitado para detectar patrones de fraude conocidos. De este modo, están preparados para luchar contra los casos habituales de fraude de suscripción, fraude superpuesto o piraterÃa de PBX. Sin embargo, se quedan cortos a medida que los estafadores incursionan más profundamente en los ecosistemas de telecomunicaciones y encuentran formas sofisticadas de eludir los procedimientos basados ​​en reglas.
El alcance global de Internet significa que los fraudes no se limitan a un solo paÃs. Al desafÃo se suma el hecho de que las empresas de telecomunicaciones más grandes revenden sus servicios a redes locales, que son más vulnerables y menos rastreables.
Los volúmenes de llamadas han crecido exponencialmente en un corto perÃodo de tiempo y los sistemas tradicionales no pueden procesar la gran cantidad de datos que se generan a través de ellos.
La única salida para las empresas de telecomunicaciones es actualizar su infraestructura desde modelos conservadores de detección de fraude a sistemas inteligentes que se autoadapten a los cambiantes patrones de fraude.
IA en la prevención del fraude
La mayor limitación de los sistemas de gestión del fraude basados ​​en reglas es que no “aprenden” ni se actualizan por sà solos. Requieren de una intervención manual constante para ser eficaces en escenarios inconformistas. Podemos modificar las reglas para detectar nuevos patrones de ataque; sin embargo, aumentar la complejidad de las reglas complica también su gestión. Lo que necesitan los proveedores de servicios de comunicación (CSP) es implementar modelos de prevención de fraude con IA y ML (aprendizaje automático) que potencialmente puedan:
Manejar grandes volúmenes de datos
Hacer frente a niveles cada vez mayores de agilidad y sofisticación en el comportamiento fraudulento
Identifique tendencias y anomalÃas y utilÃcelas para pronosticar fraudes antes de que ocurran.
Actualizarse y evolucionar en respuesta a un panorama dinámico
Seis formas en que la IA en la prevención del fraude puede significar grandes victorias
1. Manejo eficiente de datos
El crecimiento exponencial del sector de las telecomunicaciones, y en particular del volumen de llamadas, genera una sobreabundancia de datos que los sistemas de detección tradicionales no pueden procesar. A pesar de las crecientes tasas de delincuencia, los datos sobre delincuencia constituyen sólo una porción minúscula de la información total de las llamadas, lo que genera un “desequilibrio de datos”.
Los sistemas de detección tradicionales (y los humanos que están al tanto) a menudo no pueden detectar actividad anómala dentro de esta pequeña ventana. La implementación de IA para la tarea puede eliminar la necesidad de intervención humana, garantizar que los datos disponibles se manejen de manera eficiente y minimizar los falsos positivos.
2. Detectar patrones de uso y anomalÃas en tiempo real
Los sistemas tradicionales simplemente proporcionan datos descriptivos, como niveles de tráfico alterados o cambios en la duración de las llamadas. La interpretación de las anomalÃas queda en manos de expertos humanos. Los modelos basados ​​en IA aplican análisis predictivos y de diagnóstico a datos estadÃsticos para detectar patrones anormales y generar alarmas en tiempo real, evitando asà el fraude.
3. Minimizar el daño con análisis diagnósticos y predictivos
Al convertir los datos en conocimientos diagnósticos y predictivos, los sistemas impulsados ​​por IA pueden detectar incongruencias como el acceso no autorizado a la red y perfiles falsos. Bloquean el acceso a presuntos estafadores, minimizando asà el daño.
4. Seguimiento de activos con análisis de movimiento
Los motores de IA y ML monitorean continuamente el lugar y la naturaleza del uso del servicio mediante el seguimiento de las rutas de movimiento de los dispositivos. Esto es útil en caso de tarjetas SIM duplicadas, dispositivos utilizados en ubicaciones sospechosas o casos de arbitraje de roaming.
5. Tapar las vulnerabilidades mediante el análisis de datos de transacciones
La IA en la prevención del fraude puede leer el contenido y los montos de las facturas, detectar transferencias de crédito sospechosas o acumulación de crédito en cuentas prepagas. Al combinar estos datos con patrones de uso y datos históricos, la IA puede detectar actividades sospechosas e incitar a los equipos de facturación a verificar posibles fraudes.
6. Anticipar amenazas futuras
La inteligencia sobre los resultados de los casos se retroalimenta al sistema de detección, lo que permite que sus algoritmos se actualicen automáticamente y evolucionen en respuesta a los cambios en los patrones de fraude. Esto ayuda a anticipar amenazas futuras y prevenir posibles fraudes.
Implementación de IA en la prevención del fraude
Teniendo en cuenta que las empresas de telecomunicaciones pierden un 2% o más de 1,5 billones de dólares al año[2] Para evitar transacciones fraudulentas, deben aprovechar las capacidades analÃticas superiores de la IA lo antes posible. La IA y el ML juntos pueden ayudar a manejar enormes cantidades de datos, solucionar vulnerabilidades de la red, detectar o incluso predecir anomalÃas más rápidamente y facilitar modelos de prevención de fraude que se actualicen automáticamente.
El reciente éxito de una empresa canadiense de telecomunicaciones con IA es un ejemplo de ello.[3] Aprovechando las mejores prácticas de IA, este gigante de las telecomunicaciones ha desarrollado una solución de detección de fraude “autoajustable” que permite:
Aumento del 10 % en la detección de estafas
Mejora del 150% en el tiempo necesario para detectar pérdidas, después de la ocurrencia de fraude.
Mejora del 200% en el tiempo necesario para identificar nuevos esquemas de fraude
Aquà hay una lista de verificación rápida para realizar una transición exitosa a la IA desde su sistema de gestión de fraude existente:
Elija soluciones integradas de IA y ML que proporcionen evaluación y automatización efectivas.
Integre modelos de ML supervisados ​​y no supervisados. Los primeros son mejores para identificar tipos de fraude comunes, mientras que los segundos (utilizando datos sin etiquetar) pueden ser más efectivos para detectar patrones de fraude no conformistas.
Almacene datos de diferentes perÃodos de tiempo y realice una limpieza de datos con regularidad para garantizar que su sistema funcione de manera óptima.
Realice análisis de brechas para identificar las brechas en su fuerza laboral y flujo de trabajo. La IA puede automatizar los flujos de trabajo de manera eficiente solo cuando se cierran las brechas.
Asegúrese de que los empleados tengan las habilidades adecuadas para trabajar junto con la IA. Después de todo, implementar la IA en la prevención del fraude es un cambio tanto humano como tecnológico.
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