Actualmente todos tenemos la posibilidad de abrir una cuenta bancaria desde cualquier sitio y en cualquier momento. Esto, que es una gran ventaja para los consumidores, que pueden operar online, sin moverse de la comodidad de su casa, también supone nuevas oportunidades para los hackers y estafadores.
¿Qué es el fraude de cuentas nuevas?
El fraude de cuentas nuevas se produce cuando una persona abre una cuenta en una entidad financiera, usando una identidad robada mediante ingeniería social o una identidad falsa, o incluso sus propios datos de identidad. La única finalidad de esta cuenta será cometer un fraude; por ejemplo, aprovecharse de las promociones y beneficios para cuentas nuevas o solicitar tarjetas de crédito para su uso fraudulento.
Estas cuentas también pueden utilizarse por las llamadas mulas de dinero, aquellas que reciben dinero de una persona, para entregárselo a otra, bien online o en efectivo, a cambio de una comisión, generalmente en operaciones de blanqueo.
¿Cómo detectar el fraude de cuentas nuevas?
Detectar el fraude de cuentas nuevas es difícil, y generalmente, las empresas no cuentan con herramientas adecuadas para enfrentarse a estos retos; existen algunas soluciones, que ya se regulan por ley, como la Verificación de clientes KYC (Know-Your-Customer) y los sistemas anti blanqueo de capitales AML (Anti-Money-Laundering), que tienen como objetivo minimizar la apertura de cuentas fraudulentas; estos métodos no son eficaces al cien por cien, y pueden ser esquivados y pirateados.
Además, para el usuario, en ocasiones, los procedimientos estándar de KYC son incómodos, e incluso pueden suponer un obstáculo en la protección de la privacidad y la seguridad de los datos personales.
La solución
La solución es el Sistema Anti Fraude AFS (Anti-Fraud Solution) de ThreatMark, que permite detectar, de forma imperceptible tanto para clientes legítimos como para hackers y piratas, el fraude de apertura de cuenta, desde el preciso momento de su creación. Este sistema procesa todos los parámetros de apertura de sesión, dispositivo y comportamiento del usuario, creando modelos avanzados que pueden predecir con precisión sus intenciones, y todo ello sin necesidad de fotos, documentos, encuestas complejas ni grabaciones de video.
El éxito de estos modelos se basa en el proceso de recopilación de datos y el etiquetado preciso de los usuarios, cruciales para garantizar que las predicciones sean precisas y que se reconozca el fraude de cuentas nuevas desde el mismo momento en el que se envian los formularios de apertura.
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