¿Eres usuario de Kount y te preguntas si hay algo mejor? ¿Tu empresa está buscando una plataforma para la prevención del fraude similar a Kount, pero no conoces tus mejores opciones?

Si la respuesta a cualquiera de las preguntas anteriores es «sí», hemos preparado esta guía para ayudarte. Es hora de ver las características y aspectos más destacados de Kount, así como algunos de sus competidores más fuertes.

Aviso: Todo lo que leerás a continuación sobre las empresas mencionadas en este artículo se ha extraído de la investigación en línea, lo que incluye las reseñas de los usuarios. No hemos tenido tiempo de probar manualmente cada herramienta. Sin embargo, nos hemos asegurado de que la información sea correcta en el Q3 de 2022. No dudes en ponerte en contacto con nosotros para solicitar una actualización o corrección. Las imágenes se han obtenido de sitios de reseñas.

Las mejores alternativas de Kount 

Empresa	Características principales	Clientes destacados	Resumen
SEON	– perfiles digitales – monitoreo de transacciones de IA whitebox – reglas preestablecidas del sector y personalizables – análisis de enriquecimiento de datos de correo electrónico, IP y teléfono – huella digital avanzada de dispositivos.	Revolut, Air France, Kindred	Perfiles de clientes profundos y sin fricciones y reglas flexibles con conocimientos de lavado de dinero
Sift	– análisis de IP – correo electrónico y teléfono – huella digital de dispositivos – verificación de identidad y dirección – OTPs – autenticación biométrica.	Doordash, Hello Fresh, Zoosk	Producto de solución única para cubrir todos los problemas de AML
ThreatMetrix (LexisNexis)	– despliegue en las instalaciones – gran base de datos de direcciones IP – visualización de gráficos – identificadores avanzados de dispositivos – se conecta a la red de LexisNexis Risk Solutions.	TripAdvisor, TD Bank, GoPro	Gestión de riesgos de IF en las instalaciones o en la nube
Emailage (LexisNexis)	– correo electrónico + análisis de IP – machine learning – seguimiento del comportamiento – reglas personalizadas + preajustes – se apoya en la red de LexisNexis Risk Solutions.	LV= GI, OFX, Gol Airlines	Inteligencia de correo electrónico con machine learning para informar riesgos
Nethone	– integración rápida y sin fisuras – admite complementos de API de terceros – puntuación de riesgo totalmente explicada – perfiles de usuario actualizados – científico de datos dedicado por cada cuenta.	Booksy, ING, Bitcan	Perfiles de usuario sólidos en la prevención del fraude

¿Qué ofrece Kount?

Kount, una empresa de Equifax, es una solución consolidada de prevención del fraude, que actualmente protege a más de 9.000 marcas de todo el mundo. Fundada en 2006, cuenta con más de 15 años de experiencia, mientras que la base de datos global Identity Trust Network a la que recurre se beneficia de 13 años de datos, con hasta 32 mil millones de interacciones al año.

Kount Command es la solución de prevención del fraude estrella de la marca, que emplea inteligencia artificial con machine learning supervisado y no supervisado.

Promete reducir el riesgo de devoluciones de cargos, prevenir el fraude amistoso, el fraude BOPIS, el fraude de tarjetas de regalo y el abuso de cupones, entre otros, y proporcionar una experiencia agradable para todos los clientes legítimos, minimizando la rotación.

Los clientes de Kount se benefician de una formación individualizada y de una asistencia permanente, aunque, por lo que sabemos, solo en inglés.

En el momento de escribir este artículo, el conjunto de productos de Kount incluye:

• Kount Command – una herramienta de prevención del fraude digital;
• Kount Control – centrado en la autenticación adaptativa y MFA;
• Kount Central – solución antifraude para proveedores de pagos;
• una herramienta de gestión de disputas y contracargos.

Mientras tanto, algunas de las características tecnológicas de Kount son:

• detección de bots basada en eventos;
• base de datos de 32 mil millones de interacciones de usuarios al año;
• asesoramiento sobre políticas y prácticas;
• IA adaptativa;
• dos tipos de machine learning.

¿Por qué buscar una alternativa de Kount?

Aunque Kount es una solución sólida y establecida, hay varias razones por las que un usuario de Kount podría buscar una alternativa. 

Cuando se les pregunta por los aspectos negativos de este proveedor, los clientes mencionan que los tiempos de carga de las transacciones son ocasionalmente más lentos de lo deseado, así como algunos errores de reposición de Shopify. Entre las listas de deseos de los usuarios existentes, encontramos más personalización y mejores integraciones, por lo que, para estos usuarios, podría valer la pena echar un vistazo a la competencia.

En cuanto a la tecnología subyacente, una de las preocupaciones es que, debido a que su vasta base de datos Identity Trust Network ha estado en uso durante más de 13 años y no está activa, algunos de los datos se habrán vuelto obsoletos, y darles tanta importancia como a los datos más recientes (o, incluso mejor, activos) podría no ser lo ideal.

Por último, es posible que simplemente se quiera ver qué innovación ha llegado al mercado en los últimos años, y si es más fácil de usar y personalizar -y quizás más eficiente- que tu solución actual.  

Cinco alternativas de Kount 

Lejos de cuando Kount lanzó su primer producto para la prevención del fraude en 2006, hoy en día hay varios contendientes disponibles que podrían merecer tu tiempo.

Echemos un vistazo a seis de los más destacados.

SEON

Características y casos de uso

Fundada en 2015, SEON es una creación de Tamas Kadar y Bence Jendruszak, que desarrollaron la plataforma de prevención de fraude cuando empezaron a buscar una solución de este tipo para cubrir las necesidades de su antigua startup, y se dieron cuenta de que no había nada que se ajustara a sus necesidades. 

Así que decidieron crear ellos mismos la solución para el fraude que buscaban. En la actualidad, SEON tiene oficinas en Londres, Budapest, Yakarta y Austin (Texas), y recientemente ha completado una impresionante ronda de inversión de serie A con la que ha recaudado entre 10 millones de euros / 11,3 millones de dólares.

Uno de los principios de la metodología de prevención del fraude de SEON es su módulo de búsqueda inversa de correo electrónico y teléfono, que está disponible tanto para uso manual en forma de extensión del navegador o de llamadas a la API, como para automatización e integración en la plataforma de prevención del fraude de extremo a extremo, donde enriquece los datos, mejorando la precisión y minimizando la rotación. 

En términos más sencillos, esto permite a las organizaciones utilizar la información comúnmente proporcionada por los compradores o visitantes -correo electrónico y/o número de teléfono- para evaluar su calificación de riesgo, aprovechando la información no privada y públicamente disponible de más de 35 plataformas en línea para llegar a conclusiones sobre las intenciones de cada usuario.

En la plataforma de prevención del fraude integral de 360 grados de SEON, lo anterior se combina con el análisis de dirección IP y de comportamiento, la toma de huellas digitales y las comprobaciones de velocidad para ofrecer una detección y prevención del fraude de última generación.

El machine learning whitebox aprovecha los datos históricos para descubrir el conjunto de reglas óptimo para cada empresa, mientras que también hay preajustes del sector para empezar.

Sift

Características y casos de uso

Sift, una de las startups surgidas de la renombrada Y Combinator, se creó en 2011 con la promesa de «acabar con el fraude digital», según sus propias palabras.

La lista de clientes de Sift incluye a Twitter, Airbnb, Instacard, Hello Fresh y Wayfair. Sin duda, el hecho de tener su sede en EE. UU  ha ayudado a esta empresa a conseguir algunos contratos impresionantes. ¿Pero qué hay de la tecnología?

Digital Trust & Safety Suite es el nombre de la solución para la prevención del fraude integrada que ofrece, y que promete evitar pérdidas y agilizar las operaciones. 

Este conjunto de soluciones incluye cuatro de los productos estrella de Sift, a saber, la protección de pagos, la integridad de contenidos, la defensa de cuentas y la gestión de disputas, que, en conjunto, tratan de resolver algunos de los problemas más comunes a los que se enfrentan las empresas en línea hoy en día: devoluciones de cargos, abuso de promociones, cuentas falsas, violaciones de la TdC, fraude en las transferencias, robos de identidad, etc. 

La consola de supervisión es fácil de usar y agradable de navegar, mientras que el producto de protección de pagos ha recibido buenas críticas por su análisis automatizado en tiempo real que hace el trabajo pesado del día a día, utilizando la red global para entrenar los modelos de machine learning. 

En general, Sift es excelente para organizaciones con grandes cantidades de datos que hay que supervisar, pero las herramientas independientes de esta empresa no se integran tan fácilmente con los productos heredados y de la competencia, lo que puede causar problemas cuando se amplía o se reduce la escala.

ThreatMetrix (LexisNexis)

Características y casos de uso

Ahora propiedad de LexisNexis Risk Solutions, parte del Grupo RELX, tras su adquisición en febrero de 2018, ThreatMetrix sigue siendo una marca sólida y reconocible en el sector de la lucha contra el fraude. Presume de tener más de 6.000 implementaciones en todo el mundo y una tecnología avanzada, y su misión principal es la autenticación de personas digitales y transacciones en línea.

Entre los sectores a los que ThreatMetrix presta servicio se encuentran el iGaming, los pagos alternativos, el comercio electrónico y los servicios financieros, incluida la banca, pero al haber comenzado su trayectoria en 2005, el producto ha prestado servicio a diversos tipos de clientes y sectores. LexisNexis también anuncia productos separados de ThreatMetrix para la sanidad, para los seguros y para el gobierno. 

En su forma actual, ThreatMetrix es una solución antifraude completa para la identificación de usuarios y la autenticación de transacciones.

Es el tipo de alternativa de Kount que busca proporcionar facilidad de uso y comodidad, prometiendo reconocer hasta el 95% de los clientes que regresan para realizar transacciones sin fricción.

Los modelos de machine learning empleados son whitebox, lo que siempre es una ventaja, y también se centra en el análisis del comportamiento. En cuanto a las revisiones manuales, la plataforma de decisión dinámica promete proporcionar una inteligencia única y una visión holística, para permitir decisiones más precisas.

Sin embargo, como suele ocurrir cuando las startups innovadoras son adquiridas por empresas más grandes, hay deficiencias y también beneficios. ThreatMetrix forma ahora parte de LexisNexis Risk Solutions y, como tal, tanto proporciona una fácil integración con sus otros productos, como no juega tan bien con las soluciones de otras marcas. Además, no hay enriquecimiento de datos incorporado y, en el momento de escribir este artículo, tampoco hay una prueba gratuita, lo que puede dificultar la decisión de invertir. 

Emailage (LexisNexis)

Características y casos de uso

Fundada en 2012 y finalmente adquirida por LexisNexis en febrero de 2020, Emailage se ha hecho un nombre en el ámbito de la lucha contra el fraude con una solución que utiliza las direcciones de correo electrónico de los compradores para crear perfiles y bloquear las transacciones de alto riesgo. Hoy en día, forma parte de la Red de Soluciones de Riesgo de LexisNexis, con todas las ventajas y contras que conlleva este tipo de acuerdo. 

Emailage es una herramienta de búsqueda inversa de correo electrónico y de enriquecimiento de datos que promete mantener a raya a los defraudadores mediante el análisis del correo electrónico, la IP y el comportamiento.

Para ello, el machine learning, los preajustes del sector, la puntuación de riesgo y las reglas personalizadas permiten obtener resultados más precisos. En pocas palabras, lo que hace es utilizar el correo electrónico de un comprador para sacar conclusiones sobre él y evitar que los usuarios maliciosos se aprovechen tanto de tu empresa como de tus clientes.

Por supuesto, como parte del conjunto de productos de LexisNexis, Emailage está vinculado a la Red de Soluciones de Riesgo de LexisNexis, una base de datos que consiste en señales de fraude y diversos datos, incluidas las direcciones de correo electrónico, procedentes de la clientela de la empresa.

Es probable que los defraudadores y estafadores intenten llevar a cabo sus planes con la misma identidad más de una vez, por lo que cualquier persona vista antes en la red de más de 150 países será más fácilmente identificada. Según el sitio web oficial, hay 5.900 millones de identificadores digitales en total, con 82.200 eventos de fraude compartidos cada día.

Al basarse en el correo electrónico, la solución Emailage no genera fricciones y facilita el proceso de compra. Sin embargo, la información en la que se basa no está actualizada, por lo que existe el riesgo de que los datos sean obsoletos y ofrezcan resultados inferiores. Además, se centra en los correos electrónicos en particular, en lugar de otros puntos considerados como mejores prácticas y examinados por sus competidores, por ejemplo, los números de teléfono o las direcciones IP, o incluso los módulos de huellas digitales.

Nethone

Características y casos de uso

Desde 2016, año en que se fundó en Varsovia (Polonia), Nethone se ha hecho un hueco como empresa de análisis empresarial y prevención del fraude basada en el machine learning. En el verano de 2021, recaudaron 6,7 millones de dólares en una ronda de financiación de serie A.

Nethone lucha contra el fraude con Profiler, un módulo que reúne más de 5.000 atributos para cada sesión de usuario: información sobre el dispositivo del usuario, la red, la ubicación, el comportamiento, las pulsaciones de teclas, etc.

Esta poderosa técnica de huella digital ofrece la emblemática tecnología de perfilado Know Your Users™. 

No solo prometen calcular un perfil de usuario preciso y una puntuación de riesgo basada en sus algoritmos de huellas digitales, sino también la probabilidad de devolución de cargos y de fraude amistoso, mediante el descubrimiento de vínculos entre diversos puntos de datos y variables.

La oferta de Nethone también incluye la protección contra el robo de identidad y la detección de fraudes de identidad, y la empresa afirma que «detiene sin problemas» más del 95,3% de los intentos de robo de identidad. 

Aunque quizás su popularidad sea más limitada que la de algunos de sus competidores, Nethone cuenta con excelentes críticas de los clientes. Se aprecia el hecho de que los resultados del motor de machine learning se proporcionan con un razonamiento completo, así como la rápida integración y los complementos de API de terceros disponibles.

Por otro lado, las áreas de preocupación incluyen el hecho de que la herramienta no hace el enriquecimiento de datos, ni proporciona puntuaciones de riesgo. 

Cómo elegir una alternativa de Kount

La respuesta corta es: Considera tus necesidades y ve qué producto(s) las satisfacen. La mejor alternativa a Kount depende totalmente de lo que te convenga. 

No tiene sentido contratar una solución líder en el sector para algo que no está entre sus prioridades de prevención del fraude. Esperamos que los desgloses de los productos que hemos presentado anteriormente te hayan proporcionado suficiente información para empezar. 

Sin embargo, un consejo que te daremos es que intentes conseguir una demostración de cualquier producto por el que estés a punto de decidirte. Es importante probarlo antes de comprometerte, especialmente cuando es tan vital para tus operaciones. 

Preguntas frecuentes sobre las alternativas de Kount

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