A medida que se acelera la transformación digital, aumenta también el número de actividades fraudulentas en el sector de las telecomunicaciones. Dado que el fraude se está convirtiendo en una amenaza real para la rentabilidad de las telecos, muchas están recurriendo al análisis de big data para combatirlo. En el siguiente blog, explicamos cómo afecta el fraude a las telecos y descubrimos la importancia de la detección y prevención del fraude en el panorama digital actual.
Comprender la importancia del análisis de macrodatos en la prevención del fraude
Al hablar del fraude como una grave amenaza para las empresas de telecomunicaciones, es importante mostrar cómo afecta a los ingresos. Se calcula que la pérdida global de ingresos ha alcanzado un asombroso 2,2% o 40.000 millones de dólares debido al fraude. Para las empresas de telecomunicaciones, esto se traduce en una pérdida monumental de rentabilidad y, en última instancia, afectará al crecimiento del negocio.
Existen varios tipos de fraudes y amenazas que se registran constantemente en la red de telecomunicaciones. Cuatro de los tipos más populares son:
- Identidades robadas - también llamado SIM Jacking, los delincuentes toman el control de los SMS y las llamadas telefónicas de una persona cambiando un número de teléfono por otro que ellos controlan para acceder a todas las OTP y verificaciones de SMS para hacerse con todas las cuentas de los clientes, incluidas las redes sociales y la banca.
- Fraude de suscripción - se produce cuando los defraudadores suscriben contratos utilizando identificaciones y números de tarjetas de crédito robados, o cuando se obtienen suscripciones de forma fraudulenta en la red.
- Fraude de la caja SIM - también conocido como fraude de desvío de interconexión, aprovecha una tarifa de terminación para hacer llamadas telefónicas más baratas. Estos delincuentes utilizan tarjetas SIM de un operador local y desvían las llamadas internacionales utilizando una caja SIM o un gateway GSM, con lo que las llamadas de larga distancia resultan mucho más baratas para los llamantes. Se calcula que este tipo de fraude cuesta a los operadores de telecomunicaciones 2.700 millones de dólares al año en ingresos perdidos.
- Wangiri - Wangiri El fraude en las telecomunicaciones consiste en despertar la curiosidad de los clientes llamándoles, dejando sonar el teléfono una vez y colgando. El cliente volverá a llamar, sin querer, a un número premium caro que controlan los estafadores.
- Uso indebido de puntos de acceso y tarifas - Consiste en la utilización no autorizada de tráfico a través de los distintos puntos de acceso y tarifas previstos para los servicios a los clientes que, por lo general, tienen tarifa cero, como los canales bancarios.
Ante la amenaza de que se produzcan continuas actividades fraudulentas dentro de la red, las telecos deben asegurarse de que disponen de los sistemas adecuados para gestionar e identificar el fraude con el fin de evitar este tipo de abusos. El análisis de macrodatos es clave para ello, ya que estos análisis avanzados pueden detectar comportamientos inusuales y anomalías en la red. Esto ayuda a minimizar las pérdidas financieras y a prevenir el fraude. Examinemos cómo la analítica de big data hace esto posible.
Detección del fraude a partir de datos
Una de las principales ventajas de utilizar análisis de macrodatos es que se puede acceder a información basada en datos. Esta información permite identificar patrones y tendencias relacionados con actividades fraudulentas. ¿Cómo funciona esto? La respuesta está en la utilización de los datos de uso de la red.
Los datos de uso de la red desempeñan un papel fundamental en el aseguramiento de los ingresos y la detección del fraude. Proporcionan información esencial sobre el uso que hacen los consumidores de la red, su rendimiento y cualquier problema o incidencia relacionados con el uso de la red.
Los datos de uso de la red incluyen Registros detallados de llamadas (CDR) y otros datos de eventos relacionados con el uso de la facturación y las actividades dentro de la red. Estos datos permiten conocer cómo utilizan los usuarios un sistema telefónico, Internet, las videollamadas y los SMS. Hay cientos de campos que capturan información relacionada con el número que hizo la llamada, el número que recibió la llamada, la fecha y hora de la llamada y la duración, así como información de uso y diagnóstico relacionada con la calidad de la llamada, la identificación del terminal, el ID del equipo de red (torre celular) que facilitó el evento, el motivo de las terminaciones de llamadas, etc.
Este tipo de información y datos es la clave para la detección del fraude. Si se modelan y utilizan correctamente mediante análisis avanzados, estos datos pueden transformarse en información crítica que proporcionará a la empresa de telecomunicaciones información relacionada con el uso, la capacidad, la facturación y el rendimiento de la red, facilitando así la identificación de problemas, cuestiones u oportunidades, especialmente en lo que respecta a la detección del fraude.
De lo anterior se deduce claramente que disponer del tipo adecuado de datos de red es esencial para acceder a información basada en datos. Examinemos ahora algunas técnicas de análisis avanzado que se utilizan para transformar estos datos en información que permita prevenir y detener el fraude.
Prevención con análisis predictivos
El análisis predictivo desempeña un papel crucial en la detección del fraude, ya que ayuda a las empresas de telecomunicaciones a identificar y prevenir las actividades fraudulentas con mayor eficacia. Las telecos pueden aprovechar las técnicas y herramientas de análisis predictivo para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones inusuales o anomalías que puedan indicar un comportamiento fraudulento.
Los algoritmos de análisis predictivo pueden analizar datos históricos para establecer patrones normales de uso de los abonados, incluidos volúmenes de llamadas, uso de datos, ubicaciones, etcétera. Cualquier desviación de estos patrones establecidos puede activar alertas para una mayor investigación. Por ejemplo, si de repente un abonado empieza a hacer un número inusualmente alto de llamadas internacionales o se producen picos significativos de uso de datos, podría ser señal de actividad fraudulenta.
Los modelos predictivos pueden desplegarse para supervisar en tiempo real el tráfico de red y la actividad de los abonados. Esto significa que pueden generarse alertas de inmediato para su investigación cuando se detecten actividades sospechosas, como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión, llamadas desde lugares inusuales o cambios repentinos en el comportamiento de uso.
Los análisis predictivos también se utilizan a menudo para analizar los patrones de tráfico de la red e identificar anomalías en las llamadas. Por ejemplo, cuando los defraudadores utilizan técnicas como el fraude de la caja SIM, el análisis predictivo puede utilizarse para identificar esta actividad detectando irregularidades y analizando patrones de llamadas y puntos de terminación de llamadas.
De lo anterior se desprende claramente que el análisis predictivo permite comprender mejor cómo actúan los defraudadores. Utilizando estos modelos de análisis avanzado, las empresas de telecomunicaciones pueden aprender de los nuevos datos, mejorar su capacidad para detectar el fraude y evitar que se repita en el futuro.
Supervisión casi en tiempo real y detección de anomalías
Antes hemos mencionado brevemente cómo la supervisión en tiempo casi real ayuda a detectar anomalías y fraudes en el ámbito del análisis avanzado, pero vamos a explicarlo con más detalle.
Este tipo de supervisión garantiza que los datos se recopilan y analizan continuamente. Esto significa que cualquier actividad sospechosa puede detectarse inmediatamente, lo que permite una rápida respuesta e intervención.
La supervisión casi en tiempo real y los análisis avanzados también permiten analizar el comportamiento de los usuarios o las transacciones a lo largo del tiempo. Esto puede incluir factores como la hora del día, la ubicación, los patrones de gasto, etc., de modo que si se produce alguna desviación significativa del comportamiento habitual, se activará una alerta. La principal ventaja de este tipo de supervisión es que permite reaccionar de forma casi inmediata ante actividades sospechosas. Esto puede incluir marcar una transacción para su revisión manual, bloquear una cuenta potencialmente fraudulenta o tomar otras medidas apropiadas para evitar mayores daños o pérdidas financieras.
Por otro lado, la detección de anomalías empieza por crear una línea de base de comportamiento normal. Los algoritmos de análisis avanzados analizan los datos históricos para comprender lo que se considera un comportamiento "normal" para diferentes usuarios, transacciones o sistemas. Esto forma la línea de base, y cualquier desviación de esta línea de base puede ser marcada como una anomalía potencial e investigada.
Cuando la supervisión en tiempo real y la detección de anomalías se combinan, pueden identificar patrones sutiles y previamente desconocidos de comportamiento fraudulento. De este modo, la supervisión en tiempo casi real y la detección de anomalías son potentes herramientas de análisis avanzado para la detección de fraudes. Proporcionan la capacidad de detectar patrones de fraude conocidos y desconocidos y de responder con rapidez a las amenazas potenciales, lo que las convierte en componentes esenciales de los sistemas modernos de detección del fraude.
Conclusión:
Dado que el fraude es una amenaza tan frecuente para las empresas de telecomunicaciones, es vital disponer de una solución analítica avanzada con capacidades de big data, análisis predictivo, supervisión casi en tiempo real y detección de anomalías. Estas herramientas de análisis de macrodatos facilitan a las empresas de telecomunicaciones la identificación, gestión y prevención del fraude dentro de la red y, de este modo, reducen los daños, disminuyen las pérdidas financieras y evitan la pérdida de clientes debido a actividades fraudulentas. A medida que el panorama digital siga acelerándose, creciendo y diversificándose, también lo harán las actividades fraudulentas. Las empresas de telecomunicaciones necesitan disponer de un software innovador de detección del fraude, como Adapt IT Telecoms fraud detection solution powered by CDRen directo de CDR. Para más información sobre esta solución, visite https://telecoms.adaptit.tech/resources/analytics-white-paper/
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Como Product Manager de Advanced Analytics en la división Adapt IT Telecoms , aporto 16 años de experiencia en Telecomunicaciones. En los últimos 8 años, me he centrado en el desarrollo de productos. Mis responsabilidades abarcan la identificación de las necesidades de los clientes, el seguimiento de las tendencias del sector y la dirección de nuestra estrategia de análisis avanzado. Me apasiona aprovechar los macrodatos para obtener información analítica y evolucionar los productos mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Mi experiencia se extiende a Mobile Network Events, Mobile Financial Services y servicios complementarios.
