¿Sabías que el fraude de documentos es la mayor actividad delictiva del mundo? Según Info Security, el fraude de documentos le cuesta a la economía mundial £3,2 billones al año, y sigue creciendo cada día.
Por lo tanto, como empresa es vital disponer de sistemas que garanticen la seguridad de la información y mantengan la integridad de los datos. Con los últimos avances en inteligencia artificial, esto está al alcance de todos. Los sistemas inteligentes y computarizados ofrecen la posibilidad de protegerse contra el fraude de documentos y de luchar contra la incidencia de esta práctica.
En este blog, empezaremos analizando el fraude en el entorno empresarial actual, después hablaremos de los tipos de fraude más comunes y, por último, mostraremos cómo Klippa puede ayudarte a detectar el fraude de documentos en tiempo real.
¿Qué importancia tiene el fraude de documentos en el entorno empresarial actual?
Hoy en día, vivimos en una era conectada en la que la mayor parte de nuestra documentación es digital. Con nuestra documentación navegando por la red con poca o ninguna protección, surge la necesidad de proteger nuestros datos.
Prácticamente todos los sectores requieren que los clientes utilicen documentos oficiales, como pasaportes, para las transferencias financieras y la verificación de la identidad. Estos documentos pueden ser fácilmente manipulados (el fraude de identidad es el mayor tipo de fraude), por lo que es extremadamente importante tener medidas de protección para detectar y prevenir el fraude en la etapa más temprana posible.
¿Cuáles son los tipos de fraude más comunes?
El fraude de documentos puede producirse de diversas maneras y en diferentes tipos de documentos, desde facturas y recibos hasta contratos y documentos de identidad.
Los tipos de fraude con los que nos encontramos más a menudo son:
- Fraude de identidad
- Fraude de facturas
- Fraude de recibos
Fraude de identidad
El fraude de identidad es el acto de utilizar la identidad robada en actividades delictivas para obtener bienes o servicios mediante el engaño. En otras palabras, los delincuentes se hacen pasar por otra persona para obtener beneficios o ganancias.
Puedes pensar en estafadores que obtienen la tarjeta de crédito de la víctima y utilizan sus datos para practicar actos no autorizados. Por ejemplo, compran productos o servicios, sin el conocimiento del propietario de los datos y sin autorización.
A menudo, la víctima sólo se da cuenta del acto delictivo después de haberlo cometido. El delito sólo se advierte después de haber causado un daño económico a la víctima o a la empresa.
Fraude de facturas
Un caso habitual de fraude de facturas es cuando una empresa es contactada por alguien que dice representar a un proveedor. Nueve de cada diez veces, los defraudadores crean facturas falsas basándose en su conocimiento de la relación entre el comprador y el proveedor.
Luego, proceden a solicitar el cambio de los datos de la cuenta bancaria con el objetivo de engañar a la empresa para que transfiera el dinero a la cuenta del estafador.
Nadie está a salvo de ser víctima de un fraude de facturas. De hecho, incluso las grandes empresas con un enorme presupuesto de seguridad son vulnerables a estos ataques. Amazon, por ejemplo, pagó más de 19 millones de dólares en 2020 por productos que nunca fueron comprados.
Los estafadores manipularon los datos del sistema de vendedores de Amazon para realizar pagos ilegales. Creando un negocio falso de venta al por mayor y enviando productos que no se ajustaban a lo que habían informado inicialmente, los delincuentes facturaron a Amazon una cantidad descomunal de dinero.
Fraude de recibos
El fraude de recibos consiste en robar o falsificar recibos para obtener más dinero del que debería o para conseguir algún tipo de recompensa. Un empleado, por ejemplo, puede crear un recibo falso por un producto o servicio que no ha comprado y luego presentarlo para su reembolso.
También pasa que los empleados presenten un gasto personal como un gasto relacionado con la empresa o el trabajo.
De hecho, hay muchas formas de manipular y malversar recibos, facturas y documentos de identidad. La mayoría de ellas son incluso imperceptibles para el ojo humano, como un documento magistralmente manipulado con Photoshop. Por ello, veamos cómo las tecnologías inteligentes pueden ayudarte a prevenir y detectar este tipo de fraudes.
¿Cómo detectar y evitar fraude de documentos?
Las tecnologías que detectan el fraude de documentos han evolucionado a lo largo de los años a un ritmo sin precedentes con el auge de la inteligencia artificial y el procesamiento inteligente de documentos (IDP).
Esto también es necesario porque los defraudadores son cada vez mejores a la hora de manipular la información y ocultar sus cambios mediante técnicas como el procesamiento de gráficos y la ingeniería de falsificación profunda.
El análisis de imágenes ayuda a detectar estos signos de falsificación, que a menudo pasan desapercibidos. Klippa, por ejemplo, utiliza un procedimiento automatizado que escanea diferentes campos y elementos de un documento.
Veamos las dos características principales utilizadas por Klippa para la detección del fraude de documentos en tiempo real:
- Detección de Photoshop
- Análisis de EXIF
Detección de Photoshop
Para mostrar la forma en que podemos detectar la manipulación de imágenes con Photoshop, tomemos el ejemplo de un empleado fraudulento, que manipula con Photoshop un recibo para solicitar de un reembolso de gastos más elevado.
Análisis de la imagen
En el primer paso del proceso, el empleado carga una foto del recibo en el software de gestión de gastos como prueba de la compra. Cuando esta imagen se captura con una cámara, los colores no son perfectos: el fondo blanco de un recibo presenta en realidad un gran número de pequeñas variaciones, que solo aparecen claramente visibles cuando se amplía la imagen.
En el recibo de arriba puedes ver que el fondo no es “liso”, con diferentes tonos de colores, y con muchas pequeñas ” marcas” que llamamos “ruido de imagen”.
Cuando se manipulan las imágenes con programas de edición de imágenes (como Photoshop), dicha manipulación puede dejar rastros sutiles en una imagen, que no se producirían de forma natural cuando se toma una fotografía.
En las imágenes que no han sido manipuladas, este ruido de la imagen no se ve alterado, y se distribuye más o menos por igual en toda la imagen. Sin embargo, cuando se utiliza Photoshop para insertar un dígito extra en la imagen y se vuelve a guardar, se pueden ver algunas diferencias interesantes entre el fondo y el contenido photoshopeado.
Esto resulta especialmente claro cuando sometemos nuestra imagen a una recompresión con una calidad diferente:
Como se puede ver en la imagen de arriba, el dígito “1” fue insertado digitalmente. Sólo si se observa con atención, se aprecia una gran diferencia entre los dígitos “1” y “3” en términos de calidad, y de ruido circundante, porque responden de forma diferente a la compresión.
Al comparar cómo responde el ruido de la imagen a estas operaciones, podemos descubrir posibles intentos de Photoshop, ya que resaltarán sobre el ruido natural e inalterado que lo rodea.
Sin embargo, la inspección visual no siempre es suficiente. Después de todo, algunas manipulaciones de Photoshop pueden hacerse con tanta maestría que ni siquiera pueden ser detectadas por los algoritmos. En estos casos, también puedes buscar discrepancias en los datos EXIF de una imagen, que describiremos a continuación.
Análisis de EXIF
Empecemos con la pregunta “¿qué son los datos EXIF?”. Puede parecer complicado, pero en realidad es bastante sencillo entender el significado de este término. Los datos EXIF, a menudo denominados “metadatos”, son datos que describen otros datos.
Los metadatos describen la información básica de un archivo, como el tipo de autor, la fecha de creación, el uso, el tamaño del archivo, etc. Los metadatos son cruciales para la eficacia de los sistemas de información a la hora de clasificar y categorizar los datos.
Análisis de datos
Cuando se toma una imagen con una cámara, se guarda como un tipo de archivo (normalmente un .jpg, o un .png). Este archivo de imagen suele guardarse con metadatos adicionales, como la resolución de la imagen, y la hora y fecha en que se capturó. Además, proporciona información sobre cuándo se modificó o con qué software, por ejemplo.
En la imagen anterior, puedes ver un ejemplo de los datos EXIF de una imagen. Si te fijas en el campo ‘Software’, puedes ver que se ha registrado en los metadatos que la imagen ha sido abierta en Photoshop.
El análisis EXIF puede ser muy útil para detectar manipulaciones fraudulentas: cuando se encuentra un software de edición en los metadatos, las probabilidades de que la imagen haya sufrido algún tipo de manipulación son altas.
Detección manual de fraude vs Detección automatizada de fraude con AI
Hasta aquí todo bien, pero ¿cuáles son las ventajas prácticas de utilizar la verificación de documentos con IA en tu empresa? Para responder a esta pregunta, comparémosla con la antigua forma manual de verificación de documentos.
| Verificación manual de documentos | Verificación con Inteligencia Artificial |
| Lento En el proceso manual, un empleado que tenga que revisar la documentación tendría que comparar un documento con otro, comprobando elemento por elemento. Este proceso puede llevar mucho tiempo y es propenso a errores. | Reducción de costes Con las soluciones basadas en la IA, puedes reducir en gran medida el tiempo dedicado a la verificación de documentos y, por tanto, ahorrar en gastos generales. |
| Dificultad para escalar La verificación manual de documentos es una tarea compleja. La creación de un equipo de cumplimiento requiere una inversión sustancial en personal. Por lo tanto, no hace falta decir que esto lleva tiempo y dificulta la ampliación de una organización en función de la demanda. | Procesamiento rápido y preciso Una solución automatizada proporciona el máximo nivel de precisión. Ayuda a las empresas a controlar la calidad de sus datos, lo que permite obtener datos más precisos y mejorar la toma de decisiones. |
| Susceptible de errores humanos La verificación manual es un proceso que requiere mucho tiempo y que conlleva errores humanos y, además, es fácil pasar por alto ciertas estadísticas y números. | Aumento de la productividad Al utilizar la IA en la verificación de documentos, los empleados tienen más tiempo para centrarse en las tareas que realmente importan, lo que se traduce en un aumento de la productividad. |
| Costoso Todos los documentos tienen que ser almacenados y guardados en algún sitio, lo que supone un aumento de los alquileres de oficina y de los costes de material. |
Detecta el fraude de documentos con Klippa
Esperamos que este blog te entusiasme para detectar fraude con las últimas tecnologías. Si quiere saber más sobre las posibilidades, ¡está en la dirección correcta!
Klippa puede ayudarte a proteger tu empresa y prevenir el fraude de documentos. Nuestro software de OCR se basa en el aprendizaje automático, que es mucho más preciso de lo que podría ser un humano.
¿Te gustaría ver nuestra tecnología en acción? ¿O tienes preguntas sobre nuestras soluciones de detección de fraude? No dudes en ponerte en contacto con nosotros o planificar una demostración gratuita a continuación.