Perspectivas clave del Informe de Fraude de Movilidad de Veriff Enero-Junio 2020
En nuestro tercer informe de fraude, examinamos el impacto del fraude en línea y de identidad en el mundo de la movilidad en 2020, y los tipos de fraude más prevalentes vistos por Veriff, con datos recopilados de nuestros flujos de verificación.
Patrick Johnson
El uso de vehículos personales y el transporte público se han transformado de manera inimaginable en los últimos años, ya que se han introducido servicios innovadores como coches, scooters o bicicletas de alquiler basados en aplicaciones, y transporte compartido.
Estos servicios llevaron a la aparición del concepto de 'Movilidad como Servicio' (MaaS). En la revista “Tecnología en la Sociedad”, el concepto de MaaS se describe simplemente como:
“La agrupación de diferentes medios de transporte, públicos y privados, en un paquete fácil de usar para el cliente. El servicio se proporciona al cliente bajo demanda a través de aplicaciones móviles y el pago se maneja a través de una billetera digital.
En otras palabras, MaaS reúne todos los modos de transporte en una sola aplicación móvil intuitiva y facilita que cualquier planificación de viajes sea sencilla e instantánea, poniendo al pasajero en primer lugar. Combina opciones de viaje con diferentes vehículos de diferentes proveedores, proporcionando todo, desde la planificación de viajes hasta el pago.
Además de hacer que viajar sea más barato, fácil y accesible, el concepto de ‘MaaS’ también lo ha hecho más amigable para el medio ambiente. El centro de tecnología e innovación del Reino Unido para Movilidad Inteligente ha proporcionado un ejemplo teórico que muestra cómo un usuario que apoya el MaaS puede reducir el uso de vehículos de ocupación única en su informe “Explorando la Oportunidad para la Movilidad como Servicio en el Reino Unido”.
Y según la investigación de ‘Movilidad y la Economía de Compartición: Potencial para Superar las Conexiones de Transporte Público de Primera y Última Milla’, el uso de coches compartidos unidireccional puede reducir las VMT y las emisiones de GHG en un 6%-16% y un 4%-18% respectivamente.
El concepto de consumo compartido ha cambiado el panorama de la industria de movilidad. Se basa en la idea de que a veces el acceso temporal a un servicio es más conveniente y beneficioso que el acceso permanente. El modelo de consumo compartido se ha propuesto en relación con el uso de vehículos personales desde hace varios años. La conclusión es esta: hay cientos de vehículos diferentes esparcidos por una ciudad (usualmente coches económicos o eléctricos, scooters o bicicletas) que pueden ser fácilmente reservados y accesados directamente desde una aplicación en su teléfono. Y cuando termina el viaje, puede bloquear el vehículo utilizando la aplicación, obtener un recibo y dejar de preocuparse por dónde estacionó su coche, cuánto cuesta el mantenimiento mensual, etc.
Al proporcionar acceso a estos servicios, necesita conocer la identidad de su cliente (y si tiene permiso para usar el vehículo relevante) antes de entregarle las llaves. Aquí es donde Veriff entra en juego: ayudándole a otorgar acceso a usuarios legítimos con un alto nivel de automatización, precisión, cumplimiento y prevención del fraude. Y si no está convencido, consulte lo que nuestros socios, goUrban, dijeron sobre nosotros en nuestro blog.
Impacto del COVID-19 en la Movilidad
La movilidad fue una de las industrias más afectadas durante la pandemia de COVID-19. Hay varios factores detrás de las consecuencias negativas: los confinamientos, el cierre de fronteras estatales, las restricciones de movimiento, el riesgo percibido para la salud al utilizar transporte compartido, etc. Diferentes combinaciones de todos estos factores afectaron a cada servicio de movilidad.
Hoy en día, las empresas de movilidad están en una etapa de transición llena de incertidumbre, con la posible necesidad de introducir estrictos controles de higiene, como el uso obligatorio de mascarillas para conductores y pasajeros, chequeos de salud, protocolos de distanciamiento y el número de personas permitido por espacio. La incertidumbre no solo concierne a la temporalidad del regreso a los indicadores previos a la crisis, sino también a la imagen futura del sector de transportes en el mundo post-coronavirus en su conjunto.
Herramientas de Prevención de Fraude de Veriff
Veriff cuenta con un motor de prevención de fraude desarrollado internamente que automatiza el proceso de toma de decisiones y también asiste a especialistas en caso de que no se pueda hacer una decisión automática (un enfoque híbrido). El motor se puede descomponer en partes más pequeñas, pero todas giran en torno a nuestra solución de huellas digitales de dispositivos patentadas (ver Gráfico 1).
Entrecruzamiento
El cruce de información permite a Veriff agrupar sesiones que comparten puntos de datos similares. Según el conocimiento previo, los estafadores no tienden a limitarse a un solo intento; intentarán verificar hoy, mañana y en los próximos meses y no se detendrán mientras tengan identidades falsas. Toda la información de los cruces se toma en cuenta por nuestro motor de decisiones automático y se reenvía a nuestros clientes.
Gráfico 1. Motor de Prevención de Fraude de Veriff
Abuso de velocidad
El sistema de Velocidad/Abuso asegura que ningún usuario final abusa de su servicio mediante la creación de múltiples cuentas. Teniendo en cuenta toda la información que vemos a través de enlaces cruzados, podemos cerrar automáticamente el acceso a usuarios si ellos, su documento o su dispositivo han sido aprobados anteriormente. Tenemos tres verificaciones de velocidad que se pueden activar todos juntos o de forma independiente:
- Usuario duplicado - verifica si la persona ha sido aprobada anteriormente
- Documento duplicado - verifica si el documento ha sido aprobado anteriormente
- Dispositivo duplicado - verifica si el mismo dispositivo ha sido aprobado anteriormente
Etiquetas de riesgo
Las etiquetas de riesgo señalan los signos de comportamiento fraudulento en las sesiones. Estas etiquetas son utilizadas por nuestros especialistas en revisiones de seguridad más detalladas y se envían a los clientes para darles información sobre la decisión final y ayudar en el análisis posterior.
¿De qué tipos de fraude estamos hablando aquí?
Estamos desglosando el fraude en movilidad en 4 tipos principales:
- Fraude documental
- Fraude técnico
- Fraude de identidad
- Fraude recurrente
Analizaremos cada uno en profundidad, qué son, los tipos que vemos más regularmente y el impacto dentro del mundo de la tecnología financiera.
Fraude de documentos
Este es, a menudo, el tipo de fraude de identidad que viene a la mente primero: documentos de identidad alterados o completamente falsos. Estos a menudo existen en forma de identificaciones falsas para una aplicación del mundo real específica: normalmente para acceder a algo para lo que no tienes la edad suficiente, pero en línea, normalmente hay más habilidades requeridas para su creación, y suelen tener un propósito monetario, frecuentemente ofreciendo algún tipo de bonificación financiera por invitar a más usuarios a un sitio.
En el caso de la movilidad, podríamos considerar una licencia de conducir falsa creada para acceder a un vehículo cuando es menor de edad, o presente cuando se le sorprende conduciendo siendo menor. Aunque tanto Veriff como las fuerzas policiales pueden detectar esto con una velocidad impresionante.
Documentos alterados
Existen varios métodos de alteración, pero el resultado final siempre incluye ligeras modificaciones hechas a un documento legítimo con el fin de cambiar parcial o completamente la identidad del titular. Las falsificaciones incluyen, entre otras:
- Alterar o reemplazar la imagen del documento
- Sobre escribir datos del documento con un bolígrafo, lápiz u otras herramientas simples
- Agregar/eliminar datos o elementos específicos del documento
Documentos falsos
Los documentos alterados suelen ser originales falsificados, pero los documentos falsos intentan imitar la apariencia de un documento legítimo pero son reproducciones del original. Estos vienen en forma de:
- Especímenes emitidos por el gobierno alterados que son públicos
- Plantillas prehechas con fotos y datos falsos
En los primeros 6 meses de 2020, el fraude documental representó el 7% de todo el fraude en el mercado de movilidad (ver Gráfico 2).
Gráfico 2. Fraude Documental en Movilidad
Cómo Veriff enfrenta el fraude de documentos
Nuestra base de datos de documentos interna juega un papel clave en garantizar la precisión de la prevención del fraude documental. La base de datos se actualiza regularmente a medida que realizamos una extensa investigación relacionada con documentos (es decir, encontramos especímenes oficiales, información relacionada con los términos de emisión, etc.) y cooperamos con autoridades gubernamentales de todo el mundo.
Además de nuestra base de datos, el motor interno de prevención de fraude de Veriff juega un papel crucial en la detección y prevención del fraude documental. Con la ayuda del cruce de información, podemos ver si un usuario ha presentado previamente documentos alterados o ha estado involucrado en alguna actividad sospechosa.
Fraude Técnico
Esto es exactamente lo que podrías esperar, fraude que involucra cierto grado de habilidad técnica que una persona promedio no tendría. En este caso, estamos viendo imágenes transmitidas y acceso fraudulento, dos métodos para aprovechar ofertas y obtener posibles ganancias monetarias.
Imágenes y/o videos se transmiten (o un pase de diapositivas)
Este tipo de fraude ocurre cuando una verificación incluye medios provenientes de una fuente de cámara emulada. Un estafador podría recopilar retratos y fotos de documentos pertenecientes a diferentes personas por adelantado, editarlos en un video y transmitirlo dentro del flujo de Veriff para imitar el proceso en vivo.
Acceso fraudulento a la sesión
Cada vez que un usuario final accede al flujo de verificación, recopilamos información sobre el dispositivo y la red. Los accesos fraudulentos se definen como:
“Accesos asociados con una sesión de verificación que se ha accedido desde redes de diferentes países y múltiples dispositivos.”
Este es un indicador de que el enlace de la sesión se comparte fraudulentamente entre diferentes partes.
En los primeros 6 meses de 2020, el fraude técnico representó el 4% de todo el fraude en el mercado de movilidad (ver Gráfico 3).
Gráfico 3. Fraude Técnico en Movilidad
Cómo Veriff aborda el fraude técnico
Nuestro perfil integral de datos crudos de dispositivos y redes nos brinda control total sobre qué piezas de información utilizamos y en qué contexto. Podemos utilizar elementos específicos de la información del dispositivo para detectar si se usó software de emulación de cámara en algún momento durante el proceso de verificación.
Si detectamos que se utilizó una fuente de cámara emulada para enviar la sesión, lo anotamos, lo que ayuda en la decisión final. También realizamos chequeos en las imágenes de la sesión, para verificar si hay un movimiento natural consistente entre ellas.
Para prevenir posibles accesos fraudulentos en la sesión, buscamos detectar si se está accediendo a una sesión desde diferentes redes de países. Si detectamos un patrón repetitivo que indica acceso fraudulento, automáticamente bloqueamos al usuario con la sospecha de que el enlace de la sesión ha sido comprometido.
Al hablar de fraude técnico, ¿sabías acerca de la existencia de estafas románticas?
En las estafas románticas, los estafadores suelen crear perfiles en línea falsos con identidades, fotos y nombres ficticios con los que atraen a sus víctimas, donde el grupo objetivo principal suele ser mujeres mayores. Después de establecer contacto, comienzan a expresar emociones fuertes hacia su víctima, compartiendo información 'personal' y susurrando digitalmente palabras cariñosas. Una vez que han ganado la confianza de sus víctimas, solicitan dinero u otros 'favores'. Estas estafas generalmente terminan con grandes pérdidas financieras y un profundo sentimiento de traición emocional.
Sin sorpresas, hemos visto una 'historia de amor' similar en Veriff. Una mujer fue atraída a abrir una cuenta para un servicio que supusimos que nunca usaría, probablemente sin darse cuenta de que es víctima de una estafa. Gracias a nuestra detección de accesos fraudulentos y a la función de video, atrapamos al estafador infraganti mientras le pedía a la mujer que tomara fotos adicionales y enviara detalles de autorización a través de mensajería.
Imagen por Miina Vilo
Fraude de Identidad
Ahora llegamos al fraude de identidad. No muy diferente del fraude documental que mencionamos anteriormente, el fraude de identidad se trata más de suplantación que de alteración real de documentos. Ese es uno de los dos ejemplos que buscaremos resaltar, de hecho, la suplantación tentativa, junto con el engaño tentativo.
Intento de suplantación
El intento de suplantación es el uso intencional del documento de identidad de otra persona con el objetivo de obtener acceso al servicio en nombre de otra persona. Este tipo de fraude generalmente utiliza un documento físico obtenido ilegalmente de la víctima presentado por un estafador.
Intento de engaño utilizando imágenes falsas
El usuario final no muestra un documento físico real, sino que lo muestra desde una pantalla de dispositivo o en papel impreso mientras utiliza el documento digital de otra persona o un documento manipulado digitalmente.
En los primeros 6 meses de 2020, el fraude de identidad constituyó el 55% de todo el fraude en el mercado de movilidad, lo que lo convierte de lejos en el tipo más prevalente (ver Gráfico 4).
Gráfico 4. Fraude de Identidad en Movilidad
Cómo Veriff lucha contra el fraude de identidad
Dada la naturaleza de la industria, cada empresa de movilidad debe mantener un equilibrio entre garantizar el cumplimiento de todas las regulaciones relevantes y ofrecer una gran experiencia al cliente. Y aquí es donde Veriff entra en juego, con nuestro flujo altamente configurable y una fuerte prevención del fraude.
Para detectar si un proceso de verificación ha sido iniciado con el documento físico de otra persona, comparamos las caras extraídas de un selfie y de una foto del documento. Si nuestra confianza en la similitud es demasiado baja, rechazamos la sesión. Si nuestro motor automatizado no está seguro, destaca los riesgos apropiados y deja la decisión a un especialista.
Para movilidad, estamos verificando predominantemente licencias de conducir, y es por esto que ahora también ofrecemos la extracción de categoría de licencia de conducir como una función adicional destinada a empresas de movilidad. No solo podrá ver los detalles de su usuario, sino también qué categoría de vehículo se le ha aprobado para conducir.
Al proporcionar activos de alto valor a los consumidores, es decir, coches, cada servicio de movilidad está sujeto a altos riesgos comerciales. Junto con el robo potencial de un vehículo, existe el peligro de robo de identidad por parte de estafadores que penetran los dispositivos de usuarios reales o crean identidades falsas para obtener acceso al servicio.
“¡El robo de identidad no es una broma, Jim! ¡Millones de familias sufren cada año!” - Dwight Schrute
Aquí en Veriff, hemos visto diferentes tipos de robo de identidad: desde niños menores de edad utilizando documentos de sus hermanos o padres para alquilar un scooter, hasta deepfakes tratando de imitar la apariencia de otra persona manipulando imágenes y/o videos. La creciente ola de AI y aprendizaje automático está facilitando constantemente el robo del rostro de alguien sin necesidad de una cirugía plástica (como hizo John Travolta en la película “Cara a Cara”), pero nuestros controles antifraude y detección de deepfake se asegurarán de que la persona correcta tenga acceso al servicio que requiere.
Un ejemplo de la tecnología deepfake: en una escena de Man of Steel, la actriz Amy Adams en el original (izquierda) es modificada para tener el rostro del actor Nicolas Cage (derecha) - fuente https://en.wikipedia.org/wiki/Deepfake
Fraude Recursivo
Finalmente, llegamos al fraude recurrente. Este también se desglosa en dos ejemplos, uno de los cuales es el fraude básico ‘recurrente’, donde un estafador ha tenido éxito y vuelve a intentar. El otro es abuso de velocidad, que explicaremos más adelante.
Recursivo - Fuertes vínculos con fraudes anteriores
Si los estafadores logran abusar del sistema, volverán y lo intentarán de nuevo, si fracasan en hacerlo, volverán y lo intentarán el doble de fuerte.
Abuso de velocidad
El abuso de velocidad funciona de la siguiente manera: después de ser aprobado una vez, los estafadores intentan abusar del sistema y ser aprobados tantas veces como sea posible, lo que generalmente implica verificar a diferentes usuarios reales sin decirles para qué están siendo verificados. Los estafadores suelen llegar a crear identidades sintéticas, donde intentan crear una nueva identidad combinando su información real con datos falsos.
En los primeros 6 meses de 2020, el fraude recurrente constituyó el 34% de todo el fraude en el mercado de movilidad (ver Gráfico 5).
Gráfico 5. Fraude Recurrente en Movilidad
Cómo Veriff lucha contra el fraude recurrente
El fraude recurrente es donde nuestros cruces brillan más. Si estamos seguros de que el usuario final ha cometido fraude antes, rechazaremos automáticamente todos los intentos recurrentes asociados con la misma persona, dispositivo o documento.
Si la misma persona, documento o dispositivo se han encontrado aprobados en las sesiones enviadas anteriormente, todos los intentos recurrentes serán rechazados con Velocidad/Abuso
El Desglose General
Ahora que hemos revisado los 4 diferentes tipos de fraude que hemos visto dentro de la industria de movilidad, podemos ver el desglose completo a continuación (ver Gráfico 6):
Gráfico 6. Tipos de Fraude en Movilidad
- Fraude documental - 7%
- Fraude técnico - 4%
- Fraude de identidad - 55%
- Fraude recurrente - 34%
Por supuesto, en todos los casos mencionados anteriormente, Veriff está bien posicionada como proveedor de verificación para combatir el fraude en línea en todas sus formas. Seguimos observando tendencias en la industria de movilidad para poder adelantarnos a los desarrollos y prevenir problemas para nuestros socios de movilidad.
¡Hablemos!
Si desea aprender más sobre la tecnología de prevención de fraude de Veriff, puede visitar nuestro sitio web o contactarnos a través de (correo aquí). Y asegúrese de estar atento a nuestro informe final que llegará en un futuro cercano, cubriendo las 3 industrias (Cripto, Fintech y Movilidad) en un informe exhaustivo general.
