software y tecnologías analíticas para el gerenciamiento del fraude david nussenbaum vp global...
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Software y Tecnologías Analíticas para el Gerenciamiento del FraudeDAVID NUSSENBAUMVP GLOBAL RISK SOLUTIONS, ACI WORLDWIDE
PAMELA LEZAETASENIOR MODELER, ACI WORLDWIDE
November 5, 2009
El crimen financiero crece alrededor de todo el mundo
Y no solamente en banca retail – el fraude tambien impacta la banca corporativa
Las pérdidas por fraude a nivel mundial sobrepasan los $5.5 billiones
‘07‘04‘01‘98‘95‘92
$1
$2
$3
$4
$5
GLOBAL CARD FRAUD LOSSES (BILLIONS)
Source: The Nilson Report, November 2008
OTHER
LOST & STOLENCNP
COUNTERFEIT
34%
21%
7%
38%
A medida que se incrementa el volumen de transacciones, también se incrementa el fraude
‘12‘10‘08‘06‘04‘02
$2
$4
$6
$8
$10
PURCHASE TRANSACTIONS IN LATIN AMERICA (BILLIONS)
Source: The Nilson Report, June 2009
VISA
MASTERCARD
Más allá de las pérdidas directas, el fraude tiene mayor impacto sobre sus clientes
• Encuesta de ACI sobre fraude en tarjetas
• Muestra y metodología:– Realizada por una firma
independiente en Julio del 2009
– Encuestados 2.408 adultos en 8 países
– La investigación fue realizada online
• Australia (310)• Brazil (306)• China (307)• Dubai (250)• Germany (305)• Singapore (310)• UK (310)• USA (310)
Global consumersurvey reaching
consumers in eight countries
81%
24%
76%
18%
Uno de cada cinco consumidores ha sido víctima de fraude
NOYES
25%
50%
75%
100%
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
¿Usted ha sido víctima de fraude a través de su tarjeta crédito o debito en los últimos 5 años?
Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009
27%30% 25%22%
Una cuarta parte de los consumidores afectados por fraude, abandonó su banco, y otro 25% consideró dejarlo
SI
25%
50%
75%
100%
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
41% 38%
10% 7%
LO PENSARIADEPENDE
DEL SERVICONO
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
Si usted o alquien que conoce, es víctima de fraude en su tarjeta, ¿cambiaría su banco o su compañía de tarjeta?
Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009
27%13%
21%25%
El nivel de satisfacción depende de la velocidad en el reembolso del dinero, y de la velocidad en la deteccion del fraude
EL BANCO IDENTIFICO EL
FRAUDE PRIMERO
25%
50%
75%
100%
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
34%51%
14% 15%
FRAUDE IDENTIFICADO
RAPIDO
VELOCIDAD EN EL
REEMBOLSO
VELOCIDAD ENEL REEMPLAZODE LA TARJETA
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
¿Cuál es el factor principal que influyó en su satisfacción frente al tratamiento de su institución financiera?
Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009
Un 25% de los afectados no está satisfecho con el servicio posterior al fraude
HAPPYUNHAPPY
25%
50%
75%
100%
GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL
41% VERY
34% SOMEWHAT
75%
18% SOMEWHAT
8% VERY
25%
25% VERY
43% SOMEWHAT
68%
26% SOMEWHAT
6% VERY
32%
¿ Qué tan satisfecho se sintió con el tratamiento de su banco cuando fué víctima de fraude en su tarjeta?
Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009
Phishing/Malware(Consumer PC)
¿Cuáles son las fuentes de fraude?
Social Engineering(Call Center)
Data Theft(Employees)
Mass Data Breaches Skimming
Family Friendly
Dumpster Diving
Automated Number Generation
Brute force attacks
Fake businesses
Determinar el perfil de cliente y realizar análisis transaccional son la clave
Hasta ahora, muchas compañías creían que podrían detener el
fraude mediante una exigente autenticación del usuario… sin
embargo los estafadores han demostrado que pueden derrotar cualquier método de autenticación de usuario. Por consiguiente las
organizaciones que dependen del sistema de autenticación han
aprendido que deben adoptar un enfoque de identificación de fraude apoyado en la detección de los perfiles de comportamiento de los usuarios de manera que
puedan identificar y marcar las transacciones sospechosas.
Sources: Gartner: “MarketScope for Enterprise Fraud Management”, September 2009
Debit Cards
Internet Banking
Checks
Brokerage
Wires
Loans
Credit Cards
Monitorear la actividad a travez de todas las cuentas del cliente se hace necesario
Customer-Centric Approach toFraud Management
Pero en la mayoría de las instituciones financieras el enfoque de sus sistemas actuales no lo hace posible
+
TRANSACTIONCHANNELSPRODUCTS
BRANCHBRANCH
ATMATM
POSPOS
CALL CENTERCALL CENTER
WEBSITEWEBSITE
IVRIVR
MOBILEMOBILE
DIRECTDIRECT
NETWORKNETWORK
DEBIT CARDSDEBIT CARDS
CREDIT CARDSCREDIT CARDS
ACHACH
CHECKSCHECKS
WIRESWIRES
BROKERAGEBROKERAGE
LOANSLOANS
SILO’D FRAUD & RISK MANAGEMENT SYSTEMS ON
DISTRIBUTED SERVERS
ATM / PIN
Signature POS
Credit Cards
Check
Online Banking
AML
Wire
Es aquí donde entra la solución de gerenciamiento del crimen financiero
TRANSACTIONCHANNELSPRODUCTS
+
BRANCHBRANCH
ATMATM
POSPOS
CALL CENTERCALL CENTER
WEBSITEWEBSITE
IVRIVR
MOBILEMOBILE
DIRECTDIRECT
NETWORKNETWORK
DEBIT CARDSDEBIT CARDS
CREDIT CARDSCREDIT CARDS
ACHACH
CHECKSCHECKS
WIRESWIRES
BROKERAGEBROKERAGE
LOANSLOANS
SILO’D FRAUD & RISK MANAGEMENT SYSTEMS ON
DISTRIBUTED SERVERS
ATM / PIN
Signature POS
Credit Cards
Check
Online Banking
AML
Wire
ENTERPRISE-WIDE FINANCIAL CRIME MANAGEMENT
• Solución integral de gerenciamiento del crimen financiero
• Detiene mas crimen… en tiempo real
• Mejora la eficiencia del analista de información
• Consolida la información redundante y aislada de los sistemas de detección de fraude
Soluciones tecnicamente avanzadas utilizando…
Flujo de Trabajo y
Administración de casos
Tecnología personalizada de
redes neurales
Reglas expertasElaboración de
perfiles personalizados
No se trata de un enfoque de caja negra, se trata de una solución inteligente anti-fraude y anti-lavado de activos trabajando en...
Tiempo real y tiempo real cercano
Tecnología de Redes Neuronales – Resumen
•Modelos neuronales se construyen para la cartera
del cliente:–Maneja muchas variables simultáneamente–Analiza cada transacción–Identifica patrones de fraudes múltiples y no-obvios
•Aprendizaje supervisado de inteligencia artificial–Aprende con ejemplos–El modelo encuentra lo que se le pide clasificar–El ingreso de datos fidedignos es decisivo.
•Opción de Modelos Múltiples–Eficaz en el control de riesgo–Mejor rendimiento con la segmentación de datos (PDS/Cajero Automático, extranjero/local,..)
•Actualización del modelo: asegura un rendimiento continuo
EN
TR
AD
ARedes Neuronales – Aprenden
Espacio de Patrones
Multidimensional
Tiempos promedios, radio de valores, factores de riesgo, promedios categóricos, asociación de reglas,..
Input LayerHidden Layer
Output Layer
SA
LID
A
PROBABILIDAD DE FRAUDE
PUNTAJES
Mú
ltip
les
Var
iabl
es
Redes Neuronales – Modelo Único
INP
UT
S
Input LayerHidden Layer
Output Layer
OU
TP
UT
S
Mul
tiple
Var
iab
les
MODELO NEURONAL
Transacción111 $35 5812 02818 1134 15971 $1200
902
Puntaje
MODEL1
Múltiples Modelos
• En casos de comporta-miento de fraude diferente entre los tipos de transacciones, un modelo múltiple es la solución…
– Entrada de la transacción
– Mutliplexer selecciona el mejor modelo de acuerdo al tipo de transacción
– Transacción recibe puntaje por el mejor modelo
– Un puntaje único se entrega
Transaction
111 $35 5812 02818 1134 15971 $1200
MULTIPLEXER
MODEL1
MODEL2
MODEL3
902
SingleOutput
Modelo Empresarial
• En casos de comporta-miento de fraude diferente entre los diversos canales, un modelo múltiple es solución efectiva…
– Ingreso de la transacción
– Mutliplexer selecciona el modelo del canal
– Transacción recibe puntaje por el modelo
– Un puntaje único es producido
TRANSACTIONS(FINANCIAL OR NON-FINANCIAL)
MULTIPLEXER
CREDIT DEBIT ATM
902
SingleOutput
AML
Avances de ACI en la Tecnología de Red Neuronal
• ACI Tecnología de modelos múltiples, para una mayor detección de fraude a menor cantidad de falsos positivos:
– Control de Riesgo Empresarial (canales múltiples)
– División de flujo transaccional (extranjero/nacional, ATM/POS,…)
• Modelos neuronales de ACI entregan puntaje en tiempo real para impactar la decisión de autorización.
• Actualización del modelo prolonga alta taza de detección.
Sistema de reglas flexibles
Neural score
TransactionConditions
CustomerProfile
Critical AccountChanges
Peer GroupProfiles
IP Blacklists
CompromisedAccount
Table
Datos transaccionales y demográficos.
Rule Analysis(Real-time or near real-time)
Dos sistemas trabajando en conjunto
Redes Neuronales
Análisis & Revisión
Reglas Expertas(Tiempo real o cercano)
Puntajes & Reglas
= Eficaz contra fraude
Máquina de Puntaje(Tiempo real o cercano)
+
Puntaje + Reglas = mejor detección de fraude
Sistema Flexible de Reglas
Redes Neuronales
ATAQUES DE FRAUDE
• Habilidad de detectar patrones ambiguos
• Basado en Inteligencia Artificial y minería de datos
• Regulable a través de umbrales de puntajes
• Mantenimiento del modelo y actualización
• Identifica amenazas conocidas o percibidas
• Basado en experiencia/lógica humana
• Muy flexible & rápido de cambiar
• Permite atención frecuente
Proven expertise securing payments
Expertos en Asesoria de Riesgo
• Consultoria en diseno Operacional / organizacional
• Afinacion de rendimiento tecnico• Asesoria escribiendo reglas expertas• Revision de estrategias de fraude• Consultores locales con annos de
experiencia
Neural Network Modeling Expertise
• Equipo de trabajo de ACI con 30+ años de experiencia resolviendo problemas
• Expertos en un amplio rango de campos• Enfoque del equipo a proyectos• Investigación y desarrollo continuo.
ACI es la unica solucion financiera que proporciona gerenciamiento de crimenes con fuerte experiencia en pagos electronicos
• 30+ years building electronic payments systems
• 13+ years building anti-fraud and AML monitoring systems
• 150+ customers worldwide
Gracias!
• Preguntas?
DAVID NUSSENBAUM
VP GLOBAL RISK SOLUTIONS, ACI WORLDWIDE
PAMELA LEZAETA
SENIOR MODELER, ACI WORLDWIDE
Neural Scores & Rules
Simple Examples:
• If foreign merchant * (high activity volume in 3 days + Score > 700)
• If high-risk merchant * repeated purchase in one day * Score > 600Alert
Alert
Rule 1:
Rule 2:
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