Addalitica: grafos contra fraude crediticio

El fraude de identidad representa una amenaza significativa para las instituciones financieras y los consumidores por igual. El crecimiento exponencial de las transacciones sin presencia física y la complejidad de las relaciones financieras han creado un entorno propicio para que los estafadores exploren nuevas formas de cometer fraude. Sin embargo, la teoría de grafos ofrece un enfoque prometedor para combatir esta problemática, proporcionando herramientas analíticas poderosas para detectar y prevenir actividades fraudulentas de manera eficiente.

 

En su forma más básica, un grafo es una estructura matemática que consiste en nodos (vértices) conectados por aristas (bordes). Estos nodos y aristas pueden representar entidades y relaciones respectivamente. En el contexto del fraude crediticio, los nodos pueden representar cuentas de usuarios, transacciones financieras o cualquier entidad relevante, mientras que las aristas representan las relaciones entre ellas, como transferencias de fondos o historiales de transacciones compartidas.

 

Una de las fortalezas principales de la teoría de grafos en la lucha contra el fraude crediticio es su capacidad para identificar patrones anómalos en las redes financieras.

Al modelar las relaciones entre las cuentas y las transacciones como un grafo, es posible aplicar algoritmos de detección de anomalías para identificar nodos o subgrafos que se desvían significativamente del comportamiento esperado. Por ejemplo, la detección de comunidades sospechosas o la identificación de nodos con un número inusualmente alto de conexiones (hubs) pueden indicar la presencia de actividades fraudulentas, por ejemplo, varias solicitudes con mismo domicilio laboral de diversos solicitantes.

 

Además de la detección de anomalías, la teoría de grafos también facilita el análisis de patrones de comportamiento en las redes financieras. Pero será tema para otro artículo.

 

Durante el proceso de otorgamiento podemos utilizar la teoría de grafos en modalidad herramienta de software que lo que hace en tiempo real es buscar inconsistencia de la solicitud que se está evaluando con respecto al histórico de solicitudes tanto aprobadas como rechazadas, tanto del día como históricas, tanto de datos propios como compartidos y los datos de comportamiento de pagos y cobranzas.

 

Al modelar la red de relaciones de las solicitudes en tiempo real, implementamos sistemas de alerta temprana que monitorean continuamente las nuevas solicitudes y las suspenden de la evaluación hasta tanto un analista verifique no se trata de un falso – positivo y por lo tanto solicitar verificaciones adicionales o rechazar directamente la operación.