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Los 7 mejores sistemas de gestión de fraude y cómo elegir el adecuado para ti

Los 7 mejores sistemas de gestión de fraude y cómo elegir el adecuado para ti

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por Bence Jendruszak

Tu sistema de gestión de fraudes necesita varias características clave para ser realmente eficiente. Veamos cuáles son.

Las empresas de todos los tamaños ahora tienen acceso a una gran cantidad de soluciones de gestión de fraudes, razón por la cual el crecimiento del mercado es tan impresionante. Pero eso no significa que todas sean iguales. Algunas son soluciones heredadas que son costosas y utilizan tecnología anticuada. Otras son más modernas y ágiles, pero podrían intentar venderte herramientas que realmente no necesitas.

Entonces, en un esfuerzo por ayudarte a encontrar la herramienta adecuada para proteger tu negocio, estas son las características clave para una excelente solución de gestión de fraude.

Los beneficios de utilizar un sistema de gestión de fraude

Un sistema de gestión de fraudes puede tener un gran impacto en el rendimiento general de tu organización, desde la automatización de decisiones hasta la detección de esquemas de fraude sofisticados.

Mediante el uso de tecnologías modernas como el machine learning, puedes reducir el riesgo al identificar rápidamente patrones en los datos con una intervención humana mínima necesaria, todo en tiempo real.

Aunque las revisiones manuales seguirán siendo necesarias para ciertos pedidos, un software automatizado de gestión de fraudes puede reducir drásticamente el tiempo empleado y aumentar la eficiencia de tu equipo. Además, te brinda una ventanilla de compra única clara para que tu equipo analice los pedidos.

¿Cómo elegir el sistema de gestión de fraude adecuado?

Debe ser fluido en todos los departamentos, por lo que deberás poder crear múltiples inicios de sesión para tu equipo, con varios niveles de permisos. Tener una GUI (interfaz gráfica de usuario) centralizada donde puedes controlar, gestionar y comunicar ideas sobre cómo combatir el fraude utilizando cada departamento.

Dependiendo de los requisitos de tu negocio, tu departamento de fraude podría necesitar un sistema completo de extremo a extremo o podría funcionar mejor con un enfoque de múltiples capas construido con diferentes productos.

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Las 7 características clave de los sistemas de gestión de fraude

Gestión de equipos

Lo más probable es que no estés tratando de mitigar el riesgo tú mismo. Si formas parte de un equipo de detección de fraude, deberás poder acceder a la plataforma sin pasar por encima de los demás.

Por lo tanto, deberás poder crear múltiples inicios de sesión para tu equipo, con varios niveles de permisos.

Otra área a mencionar es la GUI. Si tu herramienta de prevención de fraude viene con su propio tablero, querrás poder personalizarlo y agregar notas para otros miembros del equipo. Debe ser un lugar centralizado donde puedas controlar, administrar y comunicar ideas sobre cómo combatir el fraude para cada departamento.

Flexibilidad de integración

Algunas empresas necesitarán una solución completa de prevención de fraude de extremo a extremo. Otras solo necesitarán ciertos módulos para crear una seguridad de varias capas que logre lo siguiente:

  • Enriquecer los datos: algunos gestores de fraude solo necesitan acceder a bases de datos adicionales para crear un perfil más completo de sus usuarios.
  • Resolver los problemas de escalabilidad: si tienes un sistema de prevención de fraudes anterior que no ha crecido tan rápido como tu base de usuarios, puedes agregar un sistema tercerizado para ayudar.
  • Tapar agujeros en la línea de defensa: no es necesario crear un nuevo software de gestión de fraudes si el anterior tiene una eficiencia del 90%. A veces, todo lo que necesitas es un módulo de terceros con objetivos específicos, como la búsqueda de teléfonos o correos electrónicos, la toma de huella digital de dispositivo o el análisis de IP para llevarlo al 100%.
  • Acelerar las revisiones manuales: las revisiones manuales son la parte de la gestión que requiere más recursos, tanto en términos de tiempo como de esfuerzo. Agregar un módulo adicional podría acelerarlo, si está integrado correctamente.

El punto clave es que no necesitas reinventar la rueda. Una buena solución de gestión del fraude debería brindarte mucha flexibilidad sobre cómo funciona con tu negocio, por lo que SEON ofrece:

  • APIs REST para desarrolladores;
  • interfaz gráfica de usuario (GUI);
  • fragmento de JavaScript o SDK móvil para nuestra herramienta de huella digital de dispositivo;
  • completa integración personalizada;
  • e incluso una extensión de Chrome con un solo clic para el enriquecimiento de datos.

Y como puedes ver con nuestro flujo de trabajo de integración, incluso la implementación de una solución completa de un extremo a otro es sorprendentemente rápida, lo que te permite comenzar a marcar a los usuarios de riesgo en un tiempo récord.

Enriquecimiento de datos

Las empresas en línea modernas no pueden darse el lujo de largos procesos de incorporación y largas verificaciones de crédito a medida que aumenta la rotación. Esto es cierto para cualquier vertical, ya seas una plataforma de intercambio de criptomonedas, un operador de iGaming o un proveedor de préstamos.

Entonces, ¿cómo obtienes una imagen completa de tus usuarios con un esfuerzo mínimo de su parte? Con enriquecimiento de datos. En pocas palabras, es un proceso que tomará los puntos de datos enviados por los usuarios, los vinculará a bases de datos externas y te dará una mejor idea de a quién estás permitiendo que se una a tu plataforma.

  • ¿Han estado en la lista negra antes?
  • ¿Existen discrepancias entre los puntos de datos, como una dirección de facturación en un país y una dirección de envío en otro?
  • ¿Están usando herramientas sospechosas como VPN o emuladores?
  • Y mucho más…

Como veremos a continuación, el enriquecimiento de datos es lo que hace que la prevención sea más rápida, fluida y adaptable.

Puntuación de riesgo predictivo

Un componente clave de tu herramienta de prevención serán las puntuaciones de riesgo. Estas se calculan utilizando un conjunto de reglas, por ejemplo:

  • usuarios que realizan demasiados intentos de inicio de sesión seguidos aumentan el riesgo;
  • visitantes que utilizan TOR y máquinas virtuales aumentan el riesgo;
  • etc…

Sin embargo, para que estas reglas funcionen, necesitas dos cosas: una gran cantidad de datos de usuario y la capacidad de probar los resultados.

Con respecto a la primera parte, deberías poder aprovechar el enriquecimiento de datos para obtener una mejor imagen de quiénes son tus usuarios, incluso con pocos puntos de datos.

También es posible comenzar con reglas preestablecidas. Solo ten cuidado de que tu software de gestión de fraudes tenga reglas creadas para empresas similares a la tuya. Si son demasiado específicos o no se adaptan a tu vertical, podrías estar perdiendo mucho tiempo tratando de recalibrarlos.

Reglas, campos y parámetros personalizados

Por supuesto, también deseas tener la capacidad de crear reglas personalizadas. Estos son esenciales para mejorar los esfuerzos de prevención del fraude, ya que te permiten:

  • adaptarte a los nuevos vectores de ataque;
  • descubrir a los defraudadores que han aprendido las últimas formas de imitar a los clientes legítimos;
  • detecta ataques de fraude que sean muy específicos y no sigan un patrón mayor.

Pero adaptar tu línea de defensa solo es realmente posible si puedes trabajar con datos que sean relevantes para tu negocio. Por eso, una vez más, la flexibilidad de tu software de gestión de fraudes es clave: querrás poder trabajar con cualquier tipo de datos, desde criptomonedas hasta tallas de zapatos.

Motor de machine learning

Crear manualmente reglas de predicción de riesgos y probarlas funciona de maravilla para la mayoría de las empresas. Pero, ¿cómo te aseguras de poder escalar tus esfuerzos cuando los ataques aumentan en frecuencia y sofisticación?

La respuesta es: machine learning. Si bien es una palabra de moda en el mundo de la tecnología (y especialmente en la tecnología de fraude), todo lo que necesitas comprender es que:

  • un motor de ML usa un algoritmo que se entrena a sí mismo para actualizar las reglas o sugerir nuevas reglas;
  • deberías poder leer los resultados de las reglas de una manera que tenga sentido;
  • significa usar una solución whitebox, que facilita la supervisión de la IA con inteligencia humana;
  • alternativamente, deberías poder hablar directamente con un científico de datos para respaldar tu uso del motor de machine learning.

En SEON, hemos trabajado arduamente para crear un potente motor de machine learning que sugiere reglas en forma legible por humanos a través de árboles de decisión. Esto te brinda un poder total sobre los algoritmos mientras disfrutas de los beneficios de un sistema poderoso que puede procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.

Resultados en tiempo real y fricción dinámica

En la prevención de fraudes, el tiempo es esencial. Si un defraudador puede colarse por la red y procesar una transacción con un número de tarjeta de crédito robado, ya es demasiado tarde. Corres el riesgo de perder bienes, pagar altas tasas de devolución de cargos, incumplir las normas antifraude e incluso pagar multas por ello.

Esta es la razón por la que SEON ofrece resultados en unos pocos cientos de milisegundos, por lo que nunca te quedas jugando a alcanzar a los malos.

Pero no se trata solo de detectar a los defraudadores rápido. También deseas que tus usuarios legítimos naveguen por la red sin demoras. En resumen, no quieresque tu sistema de prevención de fraudes sea demasiado estricto con buenos usuarios. Entonces, ¿cómo te aseguras de que solo se verifiquen las acciones riesgosas? Con fricción dinámica.

La mejor manera de pensarlo es acerca de dos tipos de verificaciones KYC (conoce a tu cliente): las ligeras y las pesadas.

Con la fricción dinámica, puedes permitir que cada usuario ingrese la cantidad mínima de información (verificación KYC ligera). Pero tu sistema de prevención de fraudes sigue trabajando entre bastidores para calcular el riesgo. Gracias al enriquecimiento de datos, puedes tener una buena idea de si los clientes son quienes dicen ser.

¿Tienes alguna duda? El sistema te informará para que puedas desencadenar verificaciones KYC más pesadas, como:

  • 2FA;
  • escaneo de identificación o selfie;
  • carga de documentación oficial.

Debido a que solo has pedido a los usuarios más riesgosos que salten estos obstáculos, puedes desalentar a los defraudadores y hacer saber a los demás que es por su seguridad. Mientras tanto, aquellos con un historial limpio podrán incorporarse a tu plataforma, pagar o navegar sin demoras.

7 Alternativas populares de sistemas de gestión de fraude

Aviso: todo lo escrito sobre las empresas mencionadas en este artículo se obtuvo de investigaciones en línea y reseñas de usuarios. No probamos manualmente las herramientas. Sin embargo, nos aseguramos de que la información fuera correcta a partir del primer trimestre de 2022. No dudes en ponerte en contacto para solicitar una actualización o corrección.

Hay una variedad de soluciones disponibles con diferentes conocimientos y enfoques para tener en cuenta al tomar una decisión, junto con otras variables importantes como la integración, los costos y el tiempo. Ve a continuación algunos otros productos en el mercado hoy:

SEON

La solución de gestión de fraudes de SEON ofrece perfiles de usuario completos con enriquecimiento de datos en tiempo real, análisis de teléfonos y correos electrónicos, huella digital de los dispositivos y potentes reglas de machine learning que brindan puntuaciones de riesgo predictivos precisos. Implementa nuestros módulos de prevención individualmente o como una solución completa de gestión de riesgos de extremo a extremo.

Lo mejor de todo es que SEON es el único sistema de gestión de fraudes que puedes comprar a través de un verdadero modelo SaaS. Eso incluye una prueba gratuita de 30 días, cancelaciones en cualquier momento, contratos cortos y pago por llamada API.

Ekata

Ekata proporciona productos de prevención de fraude y verificación de identidad con capacidades de visualización de gráficos y redes para ayudar a las empresas a manejar cantidades masivas. Recientemente adquirida por MasterCard, la empresa trabaja con AliPay, Microsoft, Stripe y Airbnb.

Si bien Ekata es un buen producto para ayudar con las revisiones manuales (especialmente gracias a su herramienta de visualización de gráficos), confiará en bases de datos propietarias, que pueden estar rezagadas con respecto a las últimas tendencias y técnicas de fraude.

Kount

Kount contiene datos de más de 32 mil millones de interacciones anuales en 250 países, más de 75 industrias, más de 50 procesadores de pago y redes de tarjetas. La compañía se enfoca en apoyar a las empresas minoristas con presencia tanto fuera de línea como en línea.

Kount es uno de los favoritos de los administradores de fraudes cuando se trata de la reducción de devoluciones de cargos. Esto es evidente en el enfoque de la empresa en el comercio electrónico, con una lista de socios que incluye New Balance y Staples, entre otros. Ten en cuenta que Kount no ofrece enriquecimiento de datos basado en números de teléfono o presencia en las redes sociales. Obtienes enriquecimiento de datos de correo electrónico a través de la Red de Confianza Global de Identidad de Kount. 

Signifyd

Signifyd proporciona una plataforma de prevención de fraude de extremo a extremo con un modelo de protección de devoluciones de cargos del 100% para aumentar la automatización y eliminar la responsabilidad por fraude del comerciante. También ofrecen integraciones disponibles en Salesforce, Shopify y Magento.

El modelo de garantía de devoluciones de cargos puede ser un arma de doble filo. Por un lado, puedes estar seguro de que nunca tendrás que pagar más tarifas administrativas de devolución de cargos, que pueden ser costosas y llevar mucho tiempo de administrar. Sin embargo, ciertos administradores de fraudes prefieren tener más control sobre los falsos positivos para administrar las devoluciones de cargos basadas en su apetito de riesgo.

Iovación/TransUnion

Iovation es una solución de autenticación de consumidores multifactor y prevención de fraudes basada en dispositivos adquirida por TransUnion en 2018. La empresa tiene una base de datos con más de 3 mil millones de dispositivos y 30 millones de informes de actividades fraudulentas.

La compañía también tiene una enorme base de datos de direcciones IP maliciosas, lo cual es útil si deseas bloquear automáticamente a los infractores reincidentes. En términos de análisis de datos en tiempo real, deberás comprar Emailage, que es parte de la misma empresa pero se ofrece como un producto adicional.

Sift

Sift, ex beneficiario de la aceleradora YCombinator, ofrece una suite completa de “Confianza y seguridad digital” utilizando machine learning blackbox para optimizar las operaciones y eliminar la presión sobre los recursos humanos. Las principales industrias de la empresa son de tecnología financiera, comercio minorista, alimentos y bebidas.

La compra de Sift generalmente se realiza a través de contratos a largo plazo, y puedes agregar productos adicionales para completar tu pila de tecnología de gestión de fraude. Las opciones de enriquecimiento de datos en tiempo real son bastante robustas, siendo la única excepción notable las búsquedas inversas de redes sociales.

Feedzai

Feedzai ofrece tanto una plataforma completa así como soluciones individuales para bancos minoristas y otras industrias. Su servicio principal escanea transacciones en tan solo 3 milisegundos en tiempo real para detectar posibles actividades fraudulentas.

La empresa tiende a centrarse en gran medida en la vertical de las instituciones financieras, pero su machine learning y su sistema impulsado por IA han ganado elogios de los gerentes de fraude en las grandes empresas.

Aviso: todo lo escrito sobre las empresas mencionadas en este artículo se obtuvo de investigaciones en línea y reseñas de usuarios. No probamos manualmente las herramientas. Sin embargo, nos aseguramos de que la información fuera correcta a partir de septiembre de 2021. No dudes en ponerte en contacto para solicitar una actualización o corrección.

¿No estás seguro si tienes el software de gestión de fraudes adecuado?

SEON te ofrece una solución completa modular y el equipo de soporte que está para ayudar a hacer crecer tu negocio.

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Preguntas frecuentes para soluciones de gestión de fraude

¿Quién necesita utilizar un sistema de gestión de fraude?

Cualquier empresa que intente reducir las tasas de fraude, como las tasas de contracargos, el robo de cuentas o las identidades falsas, puede utilizar un sistema de gestión de fraudes. Hay muchas formas de implementar estas herramientas, y sus funciones y precios varían mucho de un proveedor a otro.

¿Qué hace un sistema de gestión de fraude?

Los sistemas de gestión de fraudes permiten o bloquean automáticamente ciertas acciones de los usuarios. Calculan el riesgo de un registro, inicio de sesión o transacción en función de reglas preestablecidas. Algunos sistemas de gestión de fraudes también se centran en proporcionar a los equipos de gestión de riesgos más datos para tomar mejores decisiones.

Descubre más sobre:

Lee más sobre:

Enriquecimiento de Datos | Huella Digital en Internet | Machine Learning en Detección de Fraudes

Fuentes

  • Fortune Business Insight: Global fraud detection and prevention market value
  • Neil Patel: Customer Onboarding: Your Secret Sauce to Reducing SaaS Churn
  • The Verge: Forty percent of ‘AI startups’ in Europe don’t actually use AI, claims report

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Bence Jendruszak

Bence Jendruszák es el Director de Operaciones y cofundador de SEON. Gracias a su liderazgo, la compañía recibió la ronda de inversión Serie A más grande en la historia de Hungría en el 2021. Bence es un apasionado de la ciberseguridad y su relación con el éxito empresarial. Puedes encontrarlo encabezando webinars con líderes de la industria en temas como el fraude en el iGaming, la comprobación de identidad o el machine learning (siempre que no esté preparando café cuestionable para sus colegas).


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