En una entrevista exclusiva con David Hobbs, experto en fraudes de Check Point, Conor Burke, cofundador y director de tecnología de Inscribir, arroja luz sobre los esfuerzos de su startup impulsada por IA para combatir el fraude de documentos. A medida que las instituciones financieras priorizan la mejora de la disponibilidad, la calidad y la puntualidad de los datos de riesgo, los conocimientos sobre fraude y crédito impulsados por IA pueden simplificar la toma de decisiones, minimizar la incertidumbre y reducir los costos. Siga leyendo para descubrir cómo la innovadora tecnología de Inscribe está ayudando a las empresas a adelantarse a los estafadores.
En resumen, ¿puedes contarnos un poco sobre la historia de Inscribe? ¿Cómo pasaste de una idea a un producto viable?
La idea de Inscribe comenzó con mi experiencia en un gran banco en Irlanda, donde trabajé en el departamento de Operaciones de Riesgo. Ayudé con un proyecto de transformación digital en el que el banco quería digitalizar registros de treinta años de solicitantes de préstamos, tarjetas de crédito y cuentas bancarias. Mi equipo también fue responsable de digitalizar las nuevas aplicaciones que surgieron.
Durante este proyecto, un gran bloqueador que tenía el banco y que realmente lucharon por superar fue: '¿Cómo se automatiza el proceso de revisión y digitalización de documentos sin introducir la posibilidad de fraude adicional?"Debido a que estos documentos de solicitud contenían información crítica necesaria para determinar la elegibilidad y confiabilidad de un cliente potencial, el banco tuvo que asegurarse de que los documentos proporcionados fueran legítimos (y no modificados de ninguna manera).
Esta fue una pregunta recurrente con la que el equipo realmente luchó. Al final de mi tiempo allí, todavía no habíamos llegado a una gran respuesta concluyente. Así que esta experiencia fue una especie de semilla para lo que Inscribe se convertiría.
Pero realmente tuvimos que preguntar: 'Está bien, ¿cómo vamos a demostrar que este es un problema lo suficientemente grande como para resolver, que este es un vector viable que podríamos usar para ayudar a detectar más fraude?'Y lo que hicimos aquí consistió en preguntar a las empresas '¿Es este un gran problema para usted y estaría dispuesto a trabajar con nosotros?’
Realmente no teníamos un producto en ese momento, nuestra empresa era solo de unas pocas personas. Pero tuvimos un gran interés por parte del mercado. Mucho de lo que escuchamos fue: "Sí, resolver este problema de automatizar el proceso de revisión y detectar el fraude sería increíblemente valioso.’
Antes de iniciar Inscribe, ¿cuáles eran los problemas que veía en el mundo de la detección de fraudes y cómo Inscribe resuelve dichos problemas?
Creo que un desafío generalizado dentro de la industria de detección de fraudes es la necesidad de más datos. Por lo tanto, las empresas de detección de fraudes y las empresas de servicios financieros siempre buscan nuevos puntos de datos para analizar con el fin de encontrar nuevas tendencias en el fraude o para adelantarse a los estafadores, que siempre están innovando.
Los documentos son un vector antiguo para el fraude, pero uno nuevo para la detección del fraude. Antes de Inscribe, los documentos eran puramente un medio para transferir información, y los documentos en sí mismos no necesariamente se analizaban en busca de fraude.
Lo que descubrimos fue que esto realmente complementaba otros medios para verificar el fraude; verificar las direcciones de correo electrónico de las personas, verificar la información del teléfono, la información del dispositivo etc etc.,
Como director de tecnología de una galardonada empresa de detección de fraudes, ¿qué hace que la tecnología sea tan grande y tan demandada?
Como empresa, adoptamos un enfoque muy tecnológico. Esto nos obligó a gastar nuestros recursos en encontrar y desarrollar la mejor tecnología para detectar el fraude de documentos.
En este caso en particular, lo que realmente hemos hecho consiste en asegurarnos de que nuestros datos sean los mejores datos en términos de agregar el mayor conjunto de datos de documentos fraudulentos del mundo para trabajar, y en segundo lugar, garantizar que los datos y los documentos estén etiquetados con precisión; que la colección de documentos esté actualizada, que sea variada en diferentes sectores e industrias dentro de nuestra base de usuarios.
También nos aseguramos de tener un muy buen manejo de los modelos de aprendizaje automático que utilizamos para entrenar en estos datos. Por ejemplo, siempre estamos buscando los últimos modelos de aprendizaje automático para detectar patrones anómalos en los datos de aprendizaje automático. En los últimos cuatro años en Inscribe, a menudo hemos dicho que tenemos que estar a la vanguardia de la investigación e implementar nuevos modelos de lenguaje lo más rápido posible.
El uso de los últimos modelos de datos y aprendizaje automático realmente nos ha colocado en una buena posición cuando se trata de la mejor detección de fraude en documentos de su clase.
¿Cómo se han asegurado usted y su equipo de que el producto Inscribe sea seguro?
Para nosotros, la seguridad siempre ha sido muy importante. Lo hemos sentido desde el día 1. Sabemos que tenemos que ganarnos la confianza de nuestros clientes para poder confiar en sus datos confidenciales.
En primer lugar, nos hemos asegurado de que la cultura de seguridad esté integrada en nuestro proceso de toma de decisiones. La seguridad siempre es lo más importante en términos de cómo manejamos los datos, cómo los protegemos y cómo accedemos a ellos, entre otras cosas. La seguridad no es solo algo que manejan nuestros ingenieros de seguridad, es algo en lo que alentamos a todos los miembros de Inscribe a participar. Tenemos una alta tolerancia para un entorno de alta seguridad con el fin de proteger los datos de nuestros usuarios.
Como empresa, hemos implementado medidas de seguridad SOC 2, tipo dos e ISO-27001. Contamos con políticas y procedimientos de seguridad que nos permiten saber qué hacer en varios escenarios, y hemos configurado nuestra infraestructura de tal manera que mantiene seguros los datos de nuestros clientes.
También tenemos algunas iniciativas empresariales en torno a la autenticación de confianza cero frente a las aplicaciones, hardware 2FA para todos los miembros de nuestro equipo, y nos aseguramos de que todos nuestros dispositivos de punto final también tengan la última protección antivirus y contra malware. En general, estamos muy orgullosos de nuestra postura de seguridad en Inscribe. Creemos que ha sido un gran punto de venta para nosotros, especialmente en comparación con algunos de nuestros competidores en el mercado, y es algo en lo que vamos a invertir a medida que avancemos.
Hoy en día, vemos un gran colapso en términos de personas y procesos en las instituciones financieras. Ejemplo: Estamos trabajando en un caso en el que una persona ha tenido más de un millón de dólares en fraude contra sus tarjetas de crédito en 4-5 instituciones financieras importantes. Los estafadores siguen reabriendo sus tarjetas de crédito y abusando de ellas antes de que pueda descubrir las nuevas tarjetas que se vuelven a emitir y hacer que se cierren. ¿Cómo ayuda Inscribe a las instituciones financieras a cerrar las brechas en personas y procesos?
Este es un ejemplo realmente interesante. Y antes que nada, me identificaría profundamente con la víctima en el caso aquí. Solo puedo imaginar lo extremadamente estresante que sería esto, y es una de esas cosas que es difícil de superar rápidamente.
En términos de cómo Inscribe ayuda en este tipo de escenario: Inscribe se encuentra en el punto de solicitud, por lo que cada vez que un solicitante solicita servicios financieros, somos aliados que podemos ayudar a la institución financiera a evaluar cualquier documento proporcionado y probar (o refutar) ciertas partes de las identidades, ingresos, etc. de los solicitantes.
En este ejemplo en particular, lo que imagino que está sucediendo es que el estafador robó toda o parte de la identidad de esta persona. El estafador esencialmente crea o reutiliza un conjunto de documentos para demostrar su propiedad sobre una nueva identidad. Pueden tener una factura de servicios públicos para demostrar que viven en un determinado estado o dirección, incluso pueden tener algunos extractos bancarios falsos para demostrar a un nuevo banco que ya tienen cuentas en otro lugar, pueden tener una tarjeta de SSN falsa para demostrar que tienen un número de SSN específico, y pueden tener algunas identificaciones falsas para acompañar eso.
Si este estafador en particular solicitara una cuenta bancaria o tarjeta de crédito de una institución de servicios financieros con documentación falsa, Inscribe marcaría evidencia de fabricación de documentos utilizando nuestras herramientas patentadas. Esa sería la forma más inmediata en la que podríamos ayudar.
Un punto más aquí: La industria de servicios financieros más grande está tratando de lidiar con el concepto de un consorcio de fraude, que potencialmente permitiría a las instituciones financieras mejorar la comunicación,la inteligencia de amenazas, etc.
¿Inscribe tiene formas de determinar identificadores únicos que pueden ayudar a automatizar la detección de fraudes que va más allá de los motores de correlación normales?
Sí. En términos de identificadores únicos aquí, esto realmente se reduce a dos puntos de datos. Uno es el documento en sí, y dos son los datos dentro de los documentos y el contenido. Entonces, en términos de identificadores únicos aquí, lo que es realmente interesante es tratar de entender de dónde vino el documento, cómo se construye y cualquier otro campo que podamos extraer del documento.
Además, con el contenido del documento, puede imaginar un extracto bancario, una factura de servicios públicos, un documento fiscal o una identificación, hay muchos identificadores de señal realmente alta dentro de esos documentos que puede usar para crear modelos de fraude. Por ejemplo, si tiene la identidad de alguien, puede analizar un ingreso y/o ingresos en particular, y todo esto puede usarse para pintar una imagen de un solicitante y tener una idea del potencial de fraude.
Estos son identificadores únicos que utilizamos en Inscribe para ayudarnos a detectar fraudes. Como se puede imaginar, fuimos la primera compañía en permitirnos ver estas cosas, y hemos ido más allá de lo que se usaba anteriormente para detectar el fraude de documentos, lo que nos permite proporcionar un poco de ventaja para los sistemas de detección de fraude de nuestros clientes y sus clientes.
Durante la pandemia, hubo MUCHOS préstamos fraudulentos y solicitudes de desempleo en los EE. UU. ¿Cómo habría ayudado Inscribe a empresas y gobiernos a detectar y detener esto?
Gran pregunta. Durante la pandemia, ayudamos a varias compañías en el espacio de préstamos comerciales a dispersar préstamos PPP, que eran parte de un programa que el gobierno estableció para apoyar a las pequeñas empresas para que pudieran mantener a sus empleados en nómina durante los cierres relacionados con el coronavirus.
Tienes razón al decir que había mucho de fraude que ocurre en el espacio, y que ha habido audiencias en el Congreso sobre este tema en los últimos meses.
En este caso, Inscribe pudo ayudar a varias de estas empresas durante ese proceso. Así que estas compañías de préstamos comerciales realmente tenían una gran tarea en sus manos para manejar este aumento masivo en las solicitudes y en la dispersión de préstamos en un tiempo récord. Esencialmente, todo su proceso de distribución de préstamos tuvo que ser renovado y su pila de detección de fraudes también tuvo que ser reconfigurada para operar en un plazo tan ajustado. Inscribe se utilizó durante muchos de estos procesos para probar hechos específicos sobre las empresas (número de empleados, etc.).,) o que un negocio en sí era real.
En retrospectiva, muchas de estas empresas que solicitaban préstamos realmente no existían. Estaban inventados. A pesar de eso, en realidad recibieron préstamos. La identificación de empresas fraudulentas fue una de las formas en que Inscribe ayudó a las organizaciones crediticias durante la pandemia.
Durante la pandemia, observamos las tasas de fraude más altas que nuestros sistemas han detectado. Esencialmente, ayudamos a las organizaciones a ahorrar decenas de millones de dólares que de otro modo habrían ido a los estafadores, cada mes.
¿Está utilizando el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo en sus sistemas y cómo cree que la prevalencia de la IA cambiará su estrategia, especialmente con cosas como ChatGPT, que ahora se pueden convertir en armas? Háblanos un poco sobre cómo usas la IA y tu estrategia:
En términos de cómo usamos actualmente la IA en Inscribe: Principalmente usamos la IA para comprender el contexto de un documento. Cuando recibimos un documento, no sabemos nada al respecto. No sabemos qué tipo de documento es, qué información existe en él, si el contenido es bueno o bad...So hemos utilizado la IA para crear una serie de modelos que nos ayudan a clasificar documentos rápidamente.
También tenemos modelos basados en inteligencia artificial que nos ayudan a buscar pruebas específicas de fraude. Por ejemplo, ¿hay alguna evidencia de manipulación? ¿Hemos visto un patrón relacionado con este tipo de contenido en el pasado? Con una docena de modelos, en total, podemos obtener información clara sobre la autenticidad de un documento (o la falta de ella).
En términos de IA y cómo cambiará nuestra estrategia, creo que hay dos cosas interesantes que analizar.
1) Buscamos constantemente nuevos modelos para mejorar nuestros sistemas. Pero como insinuaste, ChatGPT o grandes modelos de aprendizaje de idiomas en general, definitivamente traen diferentes formas de hacer uso de nuestra creciente base de datos. No es algo que hayamos desarrollado todavía, pero es algo en lo que estamos pensando mucho internamente.
2) En términos de cómo los estafadores pueden comenzar a usar AI o ChatGPT, hemos visto cierto nivel de automatización de los estafadores en el pasado. Creo que podemos ver más ataques de fraude automatizados a gran escala relacionados con ChatGPT. Definitivamente un momento interesante para estar en el espacio. Muchas dinámicas están cambiando. En Inscribe, definitivamente estamos ansiosos por ayudar a los clientes a comprender el panorama cambiante, y para que nos mantengamos a la vanguardia en términos de nuestras ofertas de productos.
¿Hay algo más que le gustaría compartir con el CyberTalk.org ¿audiencia?
Aprecio la conversación. Si alguien está en la industria de servicios financieros y piensa que Inscribe podría ser de interés, me encantaría charlar. Puede comunicarse con nosotros a través de https://www.inscribe.ai
David Hobbs actualmente se desempeña en la Oficina del Director de Tecnología en Check Point, mientras que también administra la Ingeniería de Seguridad en el Noroeste del Pacífico. Con más de 25 años de experiencia, David se ha desempeñado como consultor de numerosas Agencias Federales y Estatales, incluido el FBI, la Contrainteligencia del Ejército de los EE.UU., el Servicio Secreto y muchas compañías de investigación privada.
Conor Burke es cofundador y director de tecnología de Inscribe, una solución galardonada que ayuda a las empresas a combatir el fraude de documentos con IA. Él y su hermano gemelo, Ronan Burke, cofundaron Inscribe en 2017 con el objetivo de crear un ecosistema de servicios financieros más justo y eficiente. Conor, homenajeado por Forbes "30 Under 30 Europe" en 2020, habla en eventos de la industria y ha aparecido en VentureBeat, Forbes y The Irish Times. Se graduó de la University College Dublin con una licenciatura en Ingeniería Electrónica y completó el programa acelerador de startups Y Combinator. Conor es nativo de Irlanda y actualmente divide su tiempo entre las oficinas de Inscribe en San Francisco y Europa.
Post Cómo la IA está ayudando a las empresas a combatir el fraude de documentos apareció primero en Charla cibernética.