Prevención del fraude: el análisis basado en el conocimiento disminuye, mientras que el análisis del comportamiento aumenta

En un nuevo informe de impacto, la directora de investigación de Aite Group, Julie Conroy, encuentra que el uso de análisis basados ​​en el conocimiento está disminuyendo rápidamente, mientras que varias formas de análisis del comportamiento continúan experimentando un fuerte crecimiento. El análisis de comportamiento es una piedra angular de la solución de detección y prevención de fraude de NuData Security.
El nuevo informe de Conroy, «Mitigación del fraude en canales digitales: el despertar de la fuerza móvil, ”Detalla las últimas amenazas para los bancos y sus clientes, y analiza las tecnologías que utilizan los bancos. La investigación, que se basa en entrevistas de la primavera de 2015 de Aite Group con 26 ejecutivos de fraude de 19 instituciones financieras norteamericanas que tienen más de 50 mil millones de dólares en activos, detalla las últimas amenazas a los bancos y sus clientes, y profundiza en las tecnologías que los bancos están utilizando. hoy y se implementará durante los próximos dos años.
Los hallazgos del informe incluyen:

• Más de la mitad de los bancos que utilizan tecnología de autenticación basada en el conocimiento esperan que su uso de la tecnología disminuya en los próximos dos años.
• Seis de los bancos entrevistados habilitarán la biometría para el inicio de sesión de la banca móvil a finales de 2015.
• Varias formas de análisis de comportamiento continúan experimentando un fuerte crecimiento, con la mayoría de los bancos que tienen al menos una solución implementada y muchos tienen una segunda en producción o piloto.
• El setenta y nueve por ciento de los bancos espera aumentar la inversión en tecnología de mitigación de fraude en línea y móvil durante los próximos dos años. El 20 por ciento de los ejecutivos de instituciones financieras que enfrentan presupuestos planos han expresado su frustración, y uno de ellos ha dicho: «Los autos de carrera no tienen buenos frenos porque van rápido, van rápido porque tienen buenos frenos».

Los ejemplos de análisis / biometría del comportamiento pueden incluir la forma en que alguien escribe, sostiene su dispositivo o interactúa con él. Cuando se combinan, el análisis de comportamiento continuo y los datos biométricos de comportamiento compilados, brindan mucha más inteligencia que la tradicionalmente disponible sin interrumpir la experiencia del usuario.
Julie Conroy, directora de investigación, Aite Group, dijo en el informe “Si bien esta tecnología a veces se clasifica como biométrica, no está sujeta a las mismas leyes onerosas que la biometría tradicional, por lo tanto, Aite Group las clasifica como una forma de análisis del comportamiento. Los proveedores líderes en este campo incluyen NuData Security. Cuando lo biométrico se combina con una autenticación de dispositivo sólida, es aún más difícil de vencer. Muchas soluciones biométricas también incluyen controles de vivacidad para garantizar que haya un ser humano en el otro extremo «.
El motor de fraude en línea NuDetect de NuData Security, que utiliza análisis de comportamiento continuo y datos biométricos de comportamiento compilados, puede predecir el fraude hasta 15 días antes de que se realice un intento de fraude. La detección temprana que ofrece NuDetect brinda a las organizaciones el tiempo para monitorear, comprender y evitar que se lleven a cabo transacciones fraudulentas.
Michel Giasson, director ejecutivo de NuData Security, dijo “Con análisis de comportamiento continuo combinado con identificación de dispositivo mejorada y análisis biométrico, NuDetect ofrece una combinación de capas en una solución incomparable en el espacio de detección de fraude. Las organizaciones obtienen la capacidad de identificar actividades sospechosas mientras rastrean y analizan la biometría del comportamiento nos ayuda a comprender cómo actúa realmente un usuario y, a su vez, nos ayuda a verificar los buenos usuarios de los malos. Como lo describió Aite, identificar y establecer una base de referencia para el buen comportamiento del cliente, y luego identificar las desviaciones de esto, es un punto de énfasis para los ejecutivos que buscan mejorar sus capacidades de análisis de comportamiento «.