Software y Tecnologías Analíticas para el Gerenciamiento del FraudeDAVID NUSSENBAUMVP GLOBAL RISK SOLUTIONS, ACI WORLDWIDE

PAMELA LEZAETASENIOR MODELER, ACI WORLDWIDE

November 5, 2009

El crimen financiero crece alrededor de todo el mundo

Y no solamente en banca retail – el fraude tambien impacta la banca corporativa

Las pérdidas por fraude a nivel mundial sobrepasan los $5.5 billiones

‘07‘04‘01‘98‘95‘92

$1

$2

$3

$4

$5

GLOBAL CARD FRAUD LOSSES (BILLIONS)

Source: The Nilson Report, November 2008

OTHER

LOST & STOLENCNP

COUNTERFEIT

34%

21%

7%

38%

A medida que se incrementa el volumen de transacciones, también se incrementa el fraude

‘12‘10‘08‘06‘04‘02

$2

$4

$6

$8

$10

PURCHASE TRANSACTIONS IN LATIN AMERICA (BILLIONS)

Source: The Nilson Report, June 2009

VISA

MASTERCARD

Más allá de las pérdidas directas, el fraude tiene mayor impacto sobre sus clientes

• Encuesta de ACI sobre fraude en tarjetas

• Muestra y metodología:– Realizada por una firma

independiente en Julio del 2009

– Encuestados 2.408 adultos en 8 países

– La investigación fue realizada online

• Australia (310)• Brazil (306)• China (307)• Dubai (250)• Germany (305)• Singapore (310)• UK (310)• USA (310)

Global consumersurvey reaching

consumers in eight countries

81%

24%

76%

18%

Uno de cada cinco consumidores ha sido víctima de fraude

NOYES

25%

50%

75%

100%

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

¿Usted ha sido víctima de fraude a través de su tarjeta crédito o debito en los últimos 5 años?

Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009

27%30% 25%22%

Una cuarta parte de los consumidores afectados por fraude, abandonó su banco, y otro 25% consideró dejarlo

SI

25%

50%

75%

100%

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

41% 38%

10% 7%

LO PENSARIADEPENDE

DEL SERVICONO

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

Si usted o alquien que conoce, es víctima de fraude en su tarjeta, ¿cambiaría su banco o su compañía de tarjeta?

Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009

27%13%

21%25%

El nivel de satisfacción depende de la velocidad en el reembolso del dinero, y de la velocidad en la deteccion del fraude

EL BANCO IDENTIFICO EL

FRAUDE PRIMERO

25%

50%

75%

100%

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

34%51%

14% 15%

FRAUDE IDENTIFICADO

RAPIDO

VELOCIDAD EN EL

REEMBOLSO

VELOCIDAD ENEL REEMPLAZODE LA TARJETA

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

¿Cuál es el factor principal que influyó en su satisfacción frente al tratamiento de su institución financiera?

Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009

Un 25% de los afectados no está satisfecho con el servicio posterior al fraude

HAPPYUNHAPPY

25%

50%

75%

100%

GLOBAL BRAZIL GLOBAL BRAZIL

41% VERY

34% SOMEWHAT

75%

18% SOMEWHAT

8% VERY

25%

25% VERY

43% SOMEWHAT

68%

26% SOMEWHAT

6% VERY

32%

¿ Qué tan satisfecho se sintió con el tratamiento de su banco cuando fué víctima de fraude en su tarjeta?

Source: ACI Card Fraud Survey, July 2009

Phishing/Malware(Consumer PC)

¿Cuáles son las fuentes de fraude?

Social Engineering(Call Center)

Data Theft(Employees)

Mass Data Breaches Skimming

Family Friendly

Dumpster Diving

Automated Number Generation

Brute force attacks

Fake businesses

Determinar el perfil de cliente y realizar análisis transaccional son la clave

Hasta ahora, muchas compañías creían que podrían detener el

fraude mediante una exigente autenticación del usuario… sin

embargo los estafadores han demostrado que pueden derrotar cualquier método de autenticación de usuario. Por consiguiente las

organizaciones que dependen del sistema de autenticación han

aprendido que deben adoptar un enfoque de identificación de fraude apoyado en la detección de los perfiles de comportamiento de los usuarios de manera que

puedan identificar y marcar las transacciones sospechosas.

Sources: Gartner: “MarketScope for Enterprise Fraud Management”, September 2009

Debit Cards

Internet Banking

Checks

Brokerage

Wires

Loans

Credit Cards

Monitorear la actividad a travez de todas las cuentas del cliente se hace necesario

Customer-Centric Approach toFraud Management

Pero en la mayoría de las instituciones financieras el enfoque de sus sistemas actuales no lo hace posible

+

TRANSACTIONCHANNELSPRODUCTS

BRANCHBRANCH

ATMATM

POSPOS

CALL CENTERCALL CENTER

WEBSITEWEBSITE

IVRIVR

MOBILEMOBILE

DIRECTDIRECT

NETWORKNETWORK

DEBIT CARDSDEBIT CARDS

CREDIT CARDSCREDIT CARDS

ACHACH

CHECKSCHECKS

WIRESWIRES

BROKERAGEBROKERAGE

LOANSLOANS

SILO’D FRAUD & RISK MANAGEMENT SYSTEMS ON

DISTRIBUTED SERVERS

ATM / PIN

Signature POS

Credit Cards

Check

Online Banking

AML

Wire

Es aquí donde entra la solución de gerenciamiento del crimen financiero

TRANSACTIONCHANNELSPRODUCTS

+

BRANCHBRANCH

ATMATM

POSPOS

CALL CENTERCALL CENTER

WEBSITEWEBSITE

IVRIVR

MOBILEMOBILE

DIRECTDIRECT

NETWORKNETWORK

DEBIT CARDSDEBIT CARDS

CREDIT CARDSCREDIT CARDS

ACHACH

CHECKSCHECKS

WIRESWIRES

BROKERAGEBROKERAGE

LOANSLOANS

SILO’D FRAUD & RISK MANAGEMENT SYSTEMS ON

DISTRIBUTED SERVERS

ATM / PIN

Signature POS

Credit Cards

Check

Online Banking

AML

Wire

ENTERPRISE-WIDE FINANCIAL CRIME MANAGEMENT

• Solución integral de gerenciamiento del crimen financiero

• Detiene mas crimen… en tiempo real

• Mejora la eficiencia del analista de información

• Consolida la información redundante y aislada de los sistemas de detección de fraude

Soluciones tecnicamente avanzadas utilizando…

Flujo de Trabajo y

Administración de casos

Tecnología personalizada de

redes neurales

Reglas expertasElaboración de

perfiles personalizados

No se trata de un enfoque de caja negra, se trata de una solución inteligente anti-fraude y anti-lavado de activos trabajando en...

Tiempo real y tiempo real cercano

Tecnología de Redes Neuronales – Resumen

•Modelos neuronales se construyen para la cartera

del cliente:–Maneja muchas variables simultáneamente–Analiza cada transacción–Identifica patrones de fraudes múltiples y no-obvios

•Aprendizaje supervisado de inteligencia artificial–Aprende con ejemplos–El modelo encuentra lo que se le pide clasificar–El ingreso de datos fidedignos es decisivo.

•Opción de Modelos Múltiples–Eficaz en el control de riesgo–Mejor rendimiento con la segmentación de datos (PDS/Cajero Automático, extranjero/local,..)

•Actualización del modelo: asegura un rendimiento continuo

EN

TR

AD

ARedes Neuronales – Aprenden

Espacio de Patrones

Multidimensional

Tiempos promedios, radio de valores, factores de riesgo, promedios categóricos, asociación de reglas,..

Input LayerHidden Layer

Output Layer

SA

LID

A

PROBABILIDAD DE FRAUDE

PUNTAJES

Mú

ltip

les

Var

iabl

es

Redes Neuronales – Modelo Único

INP

UT

S

Input LayerHidden Layer

Output Layer

OU

TP

UT

S

Mul

tiple

Var

iab

les

MODELO NEURONAL

Transacción111 $35 5812 02818 1134 15971 $1200

902

Puntaje

MODEL1

Múltiples Modelos

• En casos de comporta-miento de fraude diferente entre los tipos de transacciones, un modelo múltiple es la solución…

– Entrada de la transacción

– Mutliplexer selecciona el mejor modelo de acuerdo al tipo de transacción

– Transacción recibe puntaje por el mejor modelo

– Un puntaje único se entrega

Transaction

111 $35 5812 02818 1134 15971 $1200

MULTIPLEXER

MODEL1

MODEL2

MODEL3

902

SingleOutput

Modelo Empresarial

• En casos de comporta-miento de fraude diferente entre los diversos canales, un modelo múltiple es solución efectiva…

– Ingreso de la transacción

– Mutliplexer selecciona el modelo del canal

– Transacción recibe puntaje por el modelo

– Un puntaje único es producido

TRANSACTIONS(FINANCIAL OR NON-FINANCIAL)

MULTIPLEXER

CREDIT DEBIT ATM

902

SingleOutput

AML

Avances de ACI en la Tecnología de Red Neuronal

• ACI Tecnología de modelos múltiples, para una mayor detección de fraude a menor cantidad de falsos positivos:

– Control de Riesgo Empresarial (canales múltiples)

– División de flujo transaccional (extranjero/nacional, ATM/POS,…)

• Modelos neuronales de ACI entregan puntaje en tiempo real para impactar la decisión de autorización.

• Actualización del modelo prolonga alta taza de detección.

Sistema de reglas flexibles

Neural score

TransactionConditions

CustomerProfile

Critical AccountChanges

Peer GroupProfiles

IP Blacklists

CompromisedAccount

Table

Datos transaccionales y demográficos.

Rule Analysis(Real-time or near real-time)

Dos sistemas trabajando en conjunto

Redes Neuronales

Análisis & Revisión

Reglas Expertas(Tiempo real o cercano)

Puntajes & Reglas

= Eficaz contra fraude

Máquina de Puntaje(Tiempo real o cercano)

+

Puntaje + Reglas = mejor detección de fraude

Sistema Flexible de Reglas

Redes Neuronales

ATAQUES DE FRAUDE

• Habilidad de detectar patrones ambiguos

• Basado en Inteligencia Artificial y minería de datos

• Regulable a través de umbrales de puntajes

• Mantenimiento del modelo y actualización

• Identifica amenazas conocidas o percibidas

• Basado en experiencia/lógica humana

• Muy flexible & rápido de cambiar

• Permite atención frecuente

Proven expertise securing payments

Expertos en Asesoria de Riesgo

• Consultoria en diseno Operacional / organizacional

• Afinacion de rendimiento tecnico• Asesoria escribiendo reglas expertas• Revision de estrategias de fraude• Consultores locales con annos de

experiencia

Neural Network Modeling Expertise

• Equipo de trabajo de ACI con 30+ años de experiencia resolviendo problemas

• Expertos en un amplio rango de campos• Enfoque del equipo a proyectos• Investigación y desarrollo continuo.

ACI es la unica solucion financiera que proporciona gerenciamiento de crimenes con fuerte experiencia en pagos electronicos

• 30+ years building electronic payments systems

• 13+ years building anti-fraud and AML monitoring systems

• 150+ customers worldwide

Gracias!

• Preguntas?

DAVID NUSSENBAUM

VP GLOBAL RISK SOLUTIONS, ACI WORLDWIDE

PAMELA LEZAETA

SENIOR MODELER, ACI WORLDWIDE

Neural Scores & Rules

Simple Examples:

• If foreign merchant * (high activity volume in 3 days + Score > 700)

• If high-risk merchant * repeated purchase in one day * Score > 600Alert

Alert

Rule 1:

Rule 2: