Los fraudes tipo “estafas” o “desfalcos” se hacen cada vez más comunes y masivos ya que se aplican por canales digitales como redes sociales, páginas web o teléfonos inteligentes. El modo de empleo de este fraude consiste, por lo general, en captar la atención de la víctima aprovechándose de su necesidad u ofreciendo un producto o servicio a un precio o condiciones muy atractivas, como un alquiler en una buena zona a un precio muy bajo o un préstamo rápido y sin documentación con intereses bajos.
Por fortuna, hoy en día existen diversas herramientas que a través de analítica avanzada permiten descubrir e incluso prevenir este tipo de fraudes. Para Andrés Villa, Especialista en Big Data y Soluciones Analíticas de SAS Perú, la metodología se puede enmarcar en tres pasos: Primero, obtener la data disponible respecto al contexto de estos fraudes como documentación de cómo ocurrieron estas estafas a partir de las denuncias de ciudadanos, de las denuncias a través de redes sociales y de la data pública disponible de estas supuestas empresas o servicios.
Segundo, generar conocimiento analizando la data capturada. Aquí pueden aplicarse técnicas de minería de texto sobre el texto libre para entender cómo estas organizaciones seducen al consumidor y establecer el perfil del estafador y la víctima. También se pueden utilizar técnicas de segmentación y aprendizaje de máquina para entender a qué tipo de usuario o sector de la población están atacándose y así hacer campañas preventivas a este segmento particular. Además, se pueden generar redes de vinculación para visualizar patrones y relaciones complejas en la data.
Finalmente, el tercer paso consiste en poner en práctica lo aprendido; es decir buscando de forma proactiva ofertas y promociones en sitios web o redes sociales que puedan tener una alta posibilidad de ser una estafa por la forma como son presentadas u otros indicios que permitan levantar una alerta oportuna.
Durante las tres fases macro de este proceso existe una continua retroalimentación interactiva en cada paso, haciendo más fina la posibilidad de descubrir y predecir posibles estafas, mejorando el modelo e identificando nuevas formas de defraudar que escapan al ojo humano. “Es aquí donde la analítica avanzada nos da una ventaja competitiva contra el crimen organizado, permite el fino arte de proteger al ciudadano y aprovechar las últimas tendencias tecnológicas como big data, procesamiento de lenguaje natural y machine learning” concluye Villa.
