En un mundo cada vez m\u00e1s conectado digitalmente, el fraude de identidad es un problema creciente. Seg\u00fan la encuesta anual de fraude de la Asociaci\u00f3n de Control de Fraude de Comunicaciones (CFCA), el fraude de identidad ocup\u00f3 el primer lugar como el m\u00e9todo de fraude n\u00famero uno presente en todo el mundo y en empresas individuales. Tambi\u00e9n aparece como el primero entre los diez m\u00e9todos de fraude m\u00e1s importantes, el fraude de identidad en las telecomunicaciones durante el proceso de suscripci\u00f3n (fraude de suscripci\u00f3n) result\u00f3 en costos de $ 2.03 mil millones.<\/p>\n
El robo de identidad, donde el uso de identidades fabricadas en el punto de venta permite el uso fraudulento de servicios de telecomunicaciones y \/ o perpet\u00faa actividades fraudulentas posteriores, puede tener serias implicancias en la era actual. Con 4G altamente interconectado y el despliegue de redes 5G que permitir\u00e1n no s\u00f3lo servicios de valor agregado sino tambi\u00e9n servicios financieros como pagos m\u00f3viles y banca se abre el acceso como nunca antes. El robo de identidad puede funcionar como un punto de entrada para innumerables tipos de fraude o incluso terrorismo. Con acceso a autorizaciones secundarias (verificaci\u00f3n del c\u00f3digo PIN), el fraude de suscripci\u00f3n se puede utilizar para cualquier tipo de actividades ilegales.<\/p>\n
Esto ha facilitado la necesidad urgente de una respuesta proactiva y din\u00e1mica para fomentar la seguridad de la identidad digital.<\/p>\n
Protecci\u00f3n contra el fraude de identidad<\/strong><\/p>\n La respuesta para combatir el fraude radica es detectar anomal\u00edas de datos en tiempo real. Por ejemplo, para abordar el fraude en las telecomunicaciones, el Instituto de Investigaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica (TRI) ha declarado que los servicios de verificaci\u00f3n de identidad en el punto de venta en tiempo real son una ayuda invaluable para evitar que los estafadores exploten el robo de identidad. Hist\u00f3ricamente, las reglas siempre han estado en el sistema, pero en un mundo cada vez m\u00e1s conectado, la cobertura efectiva contra el fraude s\u00f3lo es posible con una combinaci\u00f3n de reglas y tecnolog\u00edas aplicadas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML).<\/p>\n Con las tecnolog\u00edas Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), las empresas pueden detectar anomal\u00edas de datos en tiempo real y tomar decisiones basadas en la informaci\u00f3n a medida que sucede, lo que les permite anticipar y tomar medidas proactivas. Por ejemplo, las t\u00e9cnicas de IA \/ ML pueden usar la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial para identificar un alto riesgo al hacer comprobaciones en listas negras. Machine Learning puede aumentar los sistemas tradicionales basados \u200b\u200ben reglas para desarrollar y entrenar algoritmos para determinar las caracter\u00edsticas del tr\u00e1fico e identificar anomal\u00edas que podr\u00edan terminar siendo fraudes.<\/p>\n Adem\u00e1s, las inmensas cantidades de datos no seguros que fluyen desde los dispositivos conectados a las redes del operador solo se pueden proteger con IA y ML. Las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial est\u00e1n equipadas con la capacidad de ampliar los esfuerzos y permitir la detecci\u00f3n de fraudes a una escala masiva mediante el manejo de la gesti\u00f3n de millones de puntos de datos de clientes o redes.<\/p>\n