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¿ A QUÉ NOS REFERIMOS CUANDO HABLAMOS DE MONITOREO Y DETECCIÓN DE FRAUDES? 

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¿ A QUÉ NOS REFERIMOS CUANDO HABLAMOS DE MONITOREO Y DETECCIÓN DE FRAUDES? 

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son procesos continuos para identificar y prevenir actividades sospechosas utilizando tecnología, como inteligencia artificial y aprendizaje automático, junto con análisis de datos, para protegerse de pérdidas financieras y otros daños.

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• Monitoreo del fraude

El monitoreo se refiere a la observación constante de transacciones, operaciones y comportamientos con el fin de detectar patrones anormales.

Para esto se usan sistemas automáticos que analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real.

Ejemplo:

Si una persona realiza compras con su tarjeta en diferentes países el mismo día, el sistema de monitoreo puede generar una alerta.

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Implementar un monitoreo constante permite detectar fraudes a tiempo, reducir pérdidas y fortalecer la confianza en las instituciones.

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Implementar un monitoreo constante permite detectar fraudes a tiempo, reducir pérdidas y fortalecer la confianza en las instituciones.

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Detección: Se utilizan algoritmos, inteligencia artificial y análisis de patrones para reconocer irregularidades.

Indicadores comunes: movimientos inusuales, transacciones repetitivas o accesos desde lugares no habituales.

Herramientas: software de análisis, sistemas de alerta y paneles de control en línea.

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Tipos comunes de fraude que se monitorean

Fraude con tarjetas/transacciones (pagos no autorizados).

Robo de identidad y fraude de cuenta nueva (account takeover, synthetic identities).

Fraude interno / ocupacional (malversación, colusión).

Fraude relacionado con lavado de dinero / financiero (AML).

Fraude de reclamaciones / chargebacks y fraude de devolución.

Técnicas y tecnologías de detección

1. Reglas y listas de control (rule-based): reglas definidas por expertos (umbrales, patrones) — rápidas y explicables.

2. Sistemas de puntuación / scoring: cada evento recibe un score de riesgo; sobre cierto umbral genera alerta.

3. Machine learning (supervisado y no supervisado): modelos que aprenden patrones normales y detectan anomalías o clasifican transacciones como fraude/no fraude. Muy usado en pagos y RTP.

4. Anomaly detection / comportamiento (behavioral profiling): detección de outliers por comportamiento de usuario/dispositivo (geolocalización, velocidad de uso, biometría).

5. Graph analytics / análisis relacional: detección de redes de fraude (múltiples cuentas conectadas por IP, teléfono, patrones de pago). Muy útil para fraude organizado.

6. Correlación multi-canal y enriquecimiento de datos: combinar señales (KYC, listas PEP/sanciones, reputación IP, device fingerprinting).

7. Human-in-the-loop + CASE MANAGEMENT: analistas que investigan y retroalimentan modelos/reglas.

Métricas (KPIs) clave a media

Tasa de detección (recall): porcentaje de fraudes reales detectados.

Tasa de falsos positivos (FPR): alertas que no son fraude (importante minimizar para no dañar UX).

Precisión (precision): proporción de alertas que son realmente fraude.

Pérdida monetaria evitada y ROI del sistema.

Tiempo medio de detección (TTD) y tiempo de respuesta.

Buenas prácticas / recomendaciones

Enfoque por capas: combinar reglas, ML y análisis relacional (graph).

Evaluación y gobernanza de modelos: monitorear drift, bias, performance por segmento; documentar decisiones.

Datos de calidad y etiquetado: poner esfuerzo en crear y mantener etiquetas fiables para entrenamiento.

Feedback humano: integrar revisiones de analistas como fuente de verdad para mejorar modelos.

Balancear detección vs experiencia de cliente: probar impacto de bloqueos/alertas en conversión.

Cumplimiento y privacidad: cumplir AML/KYC, GDPR/LPD local, y auditar decisiones automatizada

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La inteligencia artificial (IA) se utiliza para monitorear y detectar fraudes analizando grandes volúmenes de datos en tiempo real e identificando patrones anómalos que sugieren actividad fraudulenta para detectar amenazas más sofisticadas, mejorando la rapidez, precisión y escalabilidad de la detección.

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El monitoreo y detección de fraudes son pilares fundamentales para la seguridad financiera y digital.

Combinan la tecnología con el análisis humano para prevenir, identificar y responder rápidamente ante posibles amenazas, protegiendo así la integridad de las organizaciones y sus usuarios.