Con el incremento acelerado de las transacciones digitales, el machine learning (ML) se convierte en un aliado indispensable en las estrategias antifraude del sector de pagos en línea. Este avance es especialmente relevante en mercados dinámicos como el de América Latina, las empresas experimentan una pérdida del 20% de los ingresos debido al fraude.
Este año, durante El Buen Fin, donde se espera una derrama económica de 165.5 mil millones de pesos y una participación aproximada de 190 mil empresas, la capacidad de proteger las transacciones digitales sin comprometer la experiencia del usuario será un factor crucial para el éxito de los comercios. En este contexto, muchas empresas recurren a tecnologías avanzadas de prevención, capaces de anticiparse a estrategias de fraude cada vez más sofisticadas y evasivas.
Machine Learning: La inteligencia preventiva para la detección de fraudes
El uso de ML en la detección de fraude destaca por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y descubrir patrones ocultos en los comportamientos de transacción. Permiten evaluar variables como geolocalización, tipo de dispositivo, frecuencia de compra y comportamientos inusuales, logrando una detección precisa y oportuna de actividades sospechosas.
Existen diferentes tipos de algoritmos diseñados para prevenir el fraude, cada uno con funciones específicas que fortalecen el ecosistema de pagos digitales. A continuación, se explican algunos de los algoritmos principales y su aplicación en la detección de fraudes:
Aprendizaje supervisado para detección basada en patrones
En el aprendizaje supervisado, los modelos son entrenados en un conjunto de datos etiquetados donde cada transacción es clasificada previamente como fraudulenta o legítima (como entrenar a un perro para que distinga entre una pelota y un zapato) Algoritmos como los llamados random forests, o el gradient boosting, identifican patrones de comportamiento históricamente asociados con fraudes, lo cual permite que el sistema clasifique las transacciones en tiempo real. Esta técnica es particularmente efectiva para detectar fraudes recurrentes, como compras no autorizadas en tarjetas de crédito.
Aprendizaje no supervisado para detección de anomalías
En contraste al anterior, el aprendizaje no supervisado no requiere datos etiquetados (es como descubrir pistas sin que nadie te diga si estás cerca o lejos de encontrarlo) y es ideal para detectar comportamientos fuera de lo común. Algoritmos como el Isolation Forest y el k-means clustering permiten agrupar datos en función de sus similitudes y señalar transacciones que no encajan en estos patrones, lo que sugiere actividades inusuales. Este enfoque resulta útil para detectar fraudes novedosos o sofisticados donde no hay un patrón específico, sino una serie de transacciones que, cuando se observan en conjunto, presentan un riesgo.
Ingeniería de características y preprocesamiento de datos
Para maximizar la eficacia de los modelos de ML, la ingeniería de características (o feature engineering) desempeña un rol clave. Esta técnica transforma datos crudos en indicadores significativos -es como hacer que un montón de letras revueltas se conviertan en palabras con sentido-, como la frecuencia de compras en un período específico, el comportamiento de dispositivos o el uso de ubicaciones geográficas. Así se logra que, además de detectar fraudes conocidos, los modelos también prevean actividades sospechosas emergentes.
Uso de redes neuronales y modelos avanzados
En situaciones que requieren un análisis profundo de comportamientos complejos, se pueden emplear redes neuronales y modelos de deep learning -imagina un cerebro digital que puede aprender y adaptarse solo-, como los LSTM (Long Short-Term Memory). Estos modelos son capaces de analizar secuencias temporales, como las transacciones en un período corto de tiempo, identificando cambios en los patrones de compra o acceso a cuentas. Estas redes son valiosas para predecir comportamientos y ajustar en tiempo real los parámetros de seguridad.
A medida que el fraude en el comercio electrónico evoluciona, el poder de anticiparse a estos riesgos se vuelve una ventaja clave para el sector de pagos en línea. Con el ML como herramienta fundamental, la economía digital avanza hacia un futuro más seguro y confiable, donde tanto consumidores como negocios realicen transacciones protegidas y sin fricciones. La tecnología es y seguirá siendo un aliado esencial en la construcción de un ecosistema digital inclusivo y próspero.
Por Elio Rincón, VP of Engineering de Conekta.
