UA-106981224-2
top of page

Un proyecto de:

SOBRE
Grupo Prides

En GRUPO PRIDES

desarrollamos y proveemos soluciones informáticas de clase mundial al sector salud, financiero, telecomunicaciones, comercio electrónico, bienes y servicios que impactan a miles de personas en la región centroamericana...

Lo más leído

  • White Facebook Icon
  • White Twitter Icon
  • Blanco Icono LinkedIn

Redes sociales

Sígue las #DisrupcionesDigitales

Crean software contra fraude digital en Costa Rica

  • Foto del escritor: #DisrupcionesDigitales
    #DisrupcionesDigitales
  • 21 feb 2018
  • 2 Min. de lectura

Actualizado: 30 abr 2018

Novedoso software costarricense, analiza el comportamiento del cliente para detectar patrones de delitos como lavado de dinero y estafas digitales...


Transacción digital

Dynamic Behavior Patterns. Es el nombre de un novedoso software creado por la empresa costarricense Smartsoft con la finalidad de elevar la seguridad de entidades financieras ante las constantes amenazas por fraude o lavado de dinero. 


La firma contó con el apoyo del Fondo PROPYME para el desarrollo de la iniciativa. Smartsoft es 100% costarricense y se dedica a desarrollar soluciones enfocadas en la prevención y detección de ese tipo de delitos económicos.


Esta solución innovadora funciona de forma distinta a los paradigmas tradicionales de detección de fraudes y lavado de dinero, que antes se limitaban a analizar el histórico de transacciones fraudulentas para detectar posibles casos nuevos.


El nuevo sistema centra su atención en el comportamiento del cliente. A partir de ese análisis, se desarrolla un proceso de aprendizaje del comportamiento del individuo y del grupo al cual pertenece. Por ejemplo, es posible determinar sus hábitos de consumo mediante el uso de tarjetas de crédito. El software toma en cuenta variables como edad, país de transacción, tipo de tarjetas de crédito, montos, frecuencias de consumo y tipos de comercio que visita, entre otros.


En el momento de detección de un posible fraude, el software analiza la información de las nuevas transacciones y las compara con los patrones de comportamiento del cliente brindando alertas de seguridad. La capacidad del sistema de identificar nuevos casos de fraude a partir del análisis científico del comportamiento del cliente es el elemento primordial que lo diferencia de los sistemas tradicionales.


Según Sander Pacheco, viceministro de Ciencia y Tecnología del Ministerio de Ciencia, Tecnología y Telecomunicaciones (MICITT), la promoción de estas iniciativas busca mejorar la capacidad de reacción al enfrentar casos de esa naturaleza dentro y fuera del país.


“Nuestro propósito es financiar acciones y actividades dirigidas a promover y mejorar la capacidad de gestión y competitividad de las Pymes de Costa Rica, y qué mayor motivación que sea mediante el desarrollo tecnológico e innovación como instrumentos catalizadores que puedan contribuir al desarrollo económico y social”, señaló Pacheco.   


Esta nueva herramienta puede aplicar al análisis del comportamiento de usuarios de tarjeta, clientes de instituciones financieras, cajeros automáticos y clientes de operadoras telefónicas, entre otros.  


El software fue impulsado por Pablo Elizondo, CEO y fundador de la empresa Smartsoft, a través de un proyecto llamado “Determinación de patrones de comportamiento dinámico para la predicción de fraudes y lavado de dinero en el sector financiero”.


“Al conocer cómo se comportan los fraudes históricamente, se identifican transacciones parecidas y se analiza si pueden ser o no nuevos fraudes. Un ejemplo de cómo funcionan estos fraudes consiste, por ejemplo, en obtener los datos de la tarjeta de crédito o débito para realizar transacciones de comercio electrónico, lo que representa hoy en día la tendencia más alta a nivel mundial de fraude. Sin embargo, bloquear este tipo de transacciones podría conllevar a que se deniegue la aprobación a un cliente cuyo comportamiento de compra sea similar al patrón de fraude buscado”, afirmó Elizondo.


Un proyecto de GrupoPRIDES

Comments


bottom of page