La detección de anomalías es una de las áreas operativas más difíciles y desatendidas en el sector de servicio de activos de las instituciones financieras. En términos generales, una verdadera anomalía es aquella que se desvía de la norma de lo esperado o familiar. Las anomalías pueden ser el resultado de incompetencia, malicia, errores del sistema, accidentes o el producto de cambios en la estructura subyacente de los procesos del día a día.
Para la industria de servicios financieros, la detección de anomalías es fundamental, ya que pueden ser indicativas de actividades ilegales como fraude, robo de identidad, intrusión en la red, toma de control de cuenta o lavado de dinero, que pueden generar resultados no deseados tanto para la institución como para el individuo.
Hay diferentes formas de abordar el desafío de la detección de anomalías, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado.
La detección de datos atípicos o anomalías de acuerdo con patrones y tendencias de datos históricos puede enriquecer el equipo operativo de una institución financiera al aumentar su comprensión y preparación.
El desafío de detectar anomalías
La detección de anomalías presenta un desafío único por una variedad de razones. En primer lugar, la industria de servicios financieros ha experimentado un aumento en el volumen y la complejidad de los datos en los últimos años. Además, se ha puesto un gran énfasis en la calidad de los datos, convirtiéndolos en una forma de medir la salud de una institución.
Para complicar las cosas, la detección de anomalías requiere la predicción de algo que no se ha visto antes o para lo que no se ha preparado. El aumento de datos y el hecho de que cambien constantemente exacerba aún más el desafío.
Aprovechando el aprendizaje automático
Hay diferentes formas de abordar el desafío de la detección de anomalías, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado.
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