Chat-GPT tiene el potencial de reducir el costo de crear estafas. Los estafadores podrían generar rápida y masivamente mensajes de phishing realistas, falsos servicios de atención al cliente o ataques de ingeniería social. Los estafadores se han vuelto más eficientes y el CAC (Costo de Adquisición) para que un estafador gane dinero se ha reducido drásticamente.
La mejor manera de combatir la IA es con IA guiada por los mejores profesionales de fraude y cumplimiento y trabajando juntos como industria.
Combatir las estafas requiere trabajo en equipo. Podemos detectar más estafas antes de que ocurran si entendemos los tipos de estafas que existen y en qué debemos fijarnos.
Los tipos de estafas se entienden más fácilmente con ChatGPT
- Estafas de phishing: Los estafadores podrían usar ChatGPT para generar mensajes de apariencia muy realista que engañen a las personas para que revelen información sensible, como contraseñas o números de tarjeta de crédito. Por ejemplo, podrían usar el modelo para generar mensajes convincentes que parezcan provenir de organizaciones legítimas como bancos o proveedores de correo electrónico.
- Soporte al cliente falso: ChatGPT podría crear bots de soporte al cliente falsos que parezcan pertenecer a empresas legítimas. Estos bots podrían luego solicitar información personal o datos de pago, alegando que son necesarios para la resolución de problemas o con fines de verificación.
- Noticias o información falsas: ChatGPT podría generar noticias falsas, reseñas de productos falsas o testimonios falsos que pueden utilizarse para estafar a las personas. Al crear narrativas convincentes, los estafadores pueden influir en las creencias y el comportamiento de la gente.
- Ataques de ingeniería social: Los estafadores podrían usar ChatGPT para generar mensajes personalizados que parezcan provenir de una fuente de confianza, como un amigo o un familiar, con el fin de manipular a las personas para que realicen una acción o revelen información sensible.
Formas de detectar las estafas
A medida que los estafadores utilizan métodos cada vez más sofisticados para llevar a cabo fraudes, las empresas deben mantenerse al día con las técnicas más recientes de detección y prevención.
Aquí hay algunos métodos potenciales para detectar estafas generadas por modelos como GPT:
- Comportamiento del usuario: Un enfoque consiste en analizar el texto del mensaje o la comunicación en busca de indicadores específicos de fraude. Las empresas podrían utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar patrones en el lenguaje que sugieran una intención fraudulenta. La IA tiene una cierta “manera” de formular las cosas. Detectarla podría indicar que se trata de una estafa en curso.
- Dispositivo del usuario: Otro enfoque consiste en analizar el dispositivo del usuario asociado a una persona en particular. Esto podría implicar buscar patrones de actividad que suelan ser fraudulentos, ya sea durante el alta de la cuenta, la financiación o en el momento de un pago.
- Supervisión de transacciones: Esto podría incluir el monitoreo del comportamiento del usuario para detectar anomalías, como aumentos repentinos en los volúmenes de transacciones, cambios en los tipos de transacciones o desviaciones con respecto a los patrones de actividad establecidos.
- Aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse con grandes conjuntos de datos de comunicaciones o transacciones fraudulentas conocidas para identificar patrones o características asociadas con el fraude.
- Colaboración:La colaboración ayuda a identificar a los infractores persistentes. Al analizar el comportamiento de usuarios o cuentas similares, las empresas pueden detener a los reincidentes.
Cabe señalar que los estafadores están evolucionando constantemente sus técnicas y adaptándose a nuevas medidas de seguridad, por lo que las empresas deben mantenerse vigilantes y ajustar sus estrategias de detección de fraude en consecuencia. También es importante ser consciente de las limitaciones de cada enfoque, ya que los estafadores pueden encontrar formas de eludir incluso las medidas de seguridad más sofisticadas.
La combinación ideal: Dispositivo, Comportamiento, ML, Humanos y Colaboración.
Sardine combina información sobre dispositivos y comportamientos con modelos de aprendizaje automático de última generación para detectar más fraudes.
Transacción, dispositivo y comportamiento
Cuando entiendes un dispositivo y cómo se utiliza, puedes detectar las pistas ocultas que dejan los estafadores. En Sardine, somos el único proveedor capaz de detectar que un cliente de edad avanzada ha utilizado software de uso compartido de pantalla de forma remota (a menudo utilizado por estafadores para “ayudar” a las personas mayores). Un cliente ha logrado reducir su fraude 7 veces y ahora recomienda Sardine a todos sus socios y bancos gracias a esta capacidad única.
Una estafa no se reflejará en una transacción hasta que el pago ya haya sido autorizado. El comportamiento del dispositivo y del usuario permite a Sardine detectar señales de riesgo antes de que ocurra la transacción.
Aprendizaje automático e IA
La mejor manera de contrarrestar la IA generalizada es con IA especializada.
El aprendizaje automático patentado de Sardine se ha entrenado para detectar anomalías. A veces, algo se ve raro. Históricamente, encontrar estos patrones se dejaba en manos de los equipos de fraude, que hacían trabajo manual y tenían que revisar montañas de datos.
Sardine los marcará automáticamente, ahorrando tiempo y esfuerzo a los clientes.
Sardine detecta anomalías a partir de una línea base y puede ajustar automáticamente la respuesta que damos a los clientes con el tiempo. Nuestros modelos se reentrenan y se someten a pruebas retrospectivas de forma constante. A medida que las estafas evolucionan, Sardine también evoluciona.
Colaboración
Los profesionales de fraude y cumplimiento suelen compartir anécdotas y lecciones aprendidas, pero es mucho más difícil compartir datos.
Sardine lanzará pronto una herramienta para el intercambio de datos entre bancos, empresas fintech y monederos de criptomonedas para detectar más fraudes.
Trabajamos mejor juntos.
Si quieres detectar más fraudes, ponte en contacto con nosotros.