Las nuevas tecnologías son imprescindibles para detectar, combatir y prevenir con eficacia los fraudes. GDS Modellica ha desarrollado Fraud Engine, con capacidades como el análisis del comportamiento. Los fraudes cibernéticos no cesan y los ciudadanos son los más vulnerables ante tal situación. La Comisión Nacional del Mercado de Valores ofrece 7 consejos para evitarlos
Las nuevas tecnologías y redes sociales han permitido que las estafas se incrementen y que los ciberdelincuentes no dejen de estar al acecho, esperando cualquier mínima brecha de seguridad para atacar a sus víctimas. A pesar de las garantías vigentes, las entidades financieras están expuestas al fraude más que nunca debido al incremento de canales que utilizan los clientes para acceder a las instituciones financieras; ya sean banca electrónica o aplicaciones móviles. Los bancos pierden miles de millones cada año por culpa de los defraudadores, que usan información personal robada para crear nuevas cuentas y cometer un acto de fraude.
Las estafas en la red se realizan mediante transacciones ilícitas. Los estafadores aprovechan la ignorancia o poco cuidado de algunas personas al utilizar los servicios financieros en línea, convirtiéndose estos en su objetivo. Los ciudadanos son vulnerables a ser víctimas de distintos tipos de fraudes financieros cibernéticos, y según la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) se destacan: suplantación de entidades autorizadas; servicios de trading financiados ligados a cursos de formación; nuevas estrategias informáticas; actividad de recovery room a personas ya estafadas; fraudes relacionados con criptoactivos; esquemas ponzi o estafa piramidal; phising, smishing y vishing; pharming y fraude financiero en redes sociales.
La ‘Comisión Nacional del Mercado de Valores’ aconseja a los clientes fijarse y comprobar los datos de las empresas antes de contratar un producto financiero, se debe comprobar los datos de la empresa: denominación social, marca comercial, dominio y dirección web, sede y dirección postal, y número de registro en el organismo supervisor. Aconsejan:
- No entregar dinero sin previa verificación
- Desconfiar de cualquier propuesta de inversión que no se haya solicitado
- Desconfiar de grandes rentabilidades sin riesgo
- Desconfiar de ofertas con condiciones muy favorables
- Proteger los datos personales: no compartir clave y no facilitar las mismas
- Desconfiar de personas o empresas que intentan suplantar la identidad de la CNMV
- Nunca tomar decisiones de inversión basadas en recomendaciones vistas en redes sociales sin comprobar.
Según la CNMV confiar el dinero en una empresa no autorizada es una forma segura de perderlo, las víctimas de este tipo de fraude no pueden ser indemnizadas ni recurrir a los mecanismos de protección del inversor previstos en las disposiciones legales. Cuanto más tentadora es la oferta, más probabilidad de que sea un fraude.
En la lucha contra la estafa cibernética, los bancos necesitan tener integradas las mejores herramientas para detectar con antelación a los posibles estafadores. Las nuevas tecnologías, además de facilitar la interoperabilidad, son de gran ayuda para para detectar, combatir y prevenir con eficiencia dichos delitos. Un ejemplo es ‘Modellica Fraud Engine’, desarrollada por GDS Modellica, consiste en un software que realiza análisis de decisiones y técnicas de aprendizaje automático para administrar el riesgo, combatir el fraude y construir relaciones rentables con los clientes.
La seguridad es lo primero, afirma Antonio García Rouco, director general de GDS Modellica, por eso las entidades financieras tienen a su disposición Modellica Fraud Engine «una arquitectura construida sobre las mejores soluciones actuales, que proporciona una vista de la identidad, análisis de comportamiento, cumplimiento y gestión del riesgo, a la vez que permite a las organizaciones generar confianza y seguridad en su viaje de transformación digital. Este motor de comportamiento integra diferentes silos de ecosistemas de identidad y resuelve múltiples identificaciones online y offline para individuos».
