Los 8 mejores software de detección y prevención del fraude

¿Qué es el software de detección de fraudes?

El software de detección de fraudes está diseñado para detener automáticamente el fraude en línea. Este software analiza las acciones de los usuarios en línea y, basándose en las reglas de riesgo que hayas establecido, bloquea aquellas que se consideren de alto riesgo.

Una acción de usuario de alto riesgo puede ser un pago, registro o inicio de sesión, entre otras. El software de detección de fraudes debe configurarse para analizar los datos del usuario o del pago, evaluarlos mediante reglas de riesgo y decidir si son riesgosos o no.

Este tipo de software se implementa a menudo para prevenir fraudes de pago y devoluciones de cargos, fraudes de identidad y toma de control de cuentas. Una de las principales ventajas es que puede operar de manera automática, con poca o ninguna supervisión humana.

Características principales del software moderno de detección de fraudes

La detección de fraudes moderna ha evolucionado hacia una tecnología sofisticada, integrando múltiples aspectos en una única plataforma optimizada. Así es como se ve la nueva era de prevención de fraudes:

• Solución consolidada: La detección de fraudes moderna integra todos los datos y herramientas necesarios en una sola plataforma, eliminando la necesidad de utilizar múltiples sistemas. Este enfoque mejora la colaboración entre los equipos de prevención de fraudes y cumplimiento de AML, aumentando la eficiencia operativa y las defensas.
• Inteligencia en tiempo real: Los sistemas de primer nivel proporcionan flujos de datos en vivo de fuentes confiables, rastreando las huellas digitales de los clientes en tiempo real. La solución ideal verifica información del dispositivo, correo electrónico, teléfono, IP, así como listas de sanciones y vigilancia para el cumplimiento de AML, lo que permite una prevención precisa del fraude y el lavado de dinero.
• Información transparente impulsada por IA: Las reglas sugeridas por IA con procesos de toma de decisiones transparentes permiten a los gerentes comprender la lógica detrás de cada detección, fomentando la confianza en el sistema en comparación con los métodos opacos de aprendizaje automático.
• Personalizable y adaptable: Las soluciones modernas se adaptan rápidamente a nuevas amenazas y cambios en el negocio. Reglas personalizables basadas en necesidades cambiantes aseguran un enfoque proactivo en la prevención de fraudes y el cumplimiento de los requisitos regulatorios.
• Integración rápida: Las soluciones modernas hacen énfasis en una implementación rápida y eficiente, reduciendo la complejidad y el tiempo de implementación. Esto garantiza que las empresas se beneficien de capacidades avanzadas de detección de fraudes antes, con mínimas interrupciones.

Las 8 principales empresas de software de detección de fraudes:

Descargo de responsabilidad: Todo lo que leerás en este artículo fue obtenido a partir de investigaciones en línea, incluidas reseñas de usuarios. No tuvimos tiempo de probar manualmente cada herramienta. Este artículo fue actualizado por última vez en el segundo trimestre de 2024. No dudes en contactarnos si deseas solicitar una actualización o corrección.

SEON

SEON es la plataforma líder en prevención de fraudes y anti-lavado de dinero que está transformando cómo los equipos de riesgo de alto nivel combaten el fraude. Fundada inicialmente para resolver problemas de fraude en el espacio de criptomonedas, la empresa ha evolucionado para proteger a más de 5,000 compañías globales, incluidas Afterpay, Revolut, Wise, Bilt y Branch.

SEON utiliza huellas digitales en tiempo real, inteligencia de dispositivos y un motor de reglas personalizables impulsado por IA para ayudar a las empresas a detectar y prevenir amenazas. Especializándose en iGaming, fintech, servicios financieros y comercio electrónico, SEON ha prevenido $200 mil millones en fraudes. Es altamente confiable, con más de 300 reseñas positivas en G2, Capterra y el AWS Marketplace.

Características de SEON

• Solución integral: SEON ofrece una solución completa para la prevención de fraudes y lavado de dinero, cubriendo todo el recorrido del cliente. Su tecnología personalizada proporciona una experiencia integrada sin interrupciones, mejorando la colaboración y la eficiencia entre los equipos de fraude y cumplimiento, al mismo tiempo que ahorra tiempo, recursos y evita costos de terceros.
• Amplios datos en tiempo real: SEON proporciona información directa de más de 90 sitios digitales y redes sociales, inteligencia de dispositivos, búsquedas de IP y BIN, verificaciones de tarjetas y una extensa evaluación de lavado de dinero. Esto incluye datos sobre personas expuestas políticamente, sanciones, listas de delitos, listas de vigilancia y medios adversos. Consolidar todos los datos esenciales en una única plataforma ayuda a detectar patrones complejos, previniendo de manera proactiva fraudes y lavado de dinero.
• Información transparente impulsada por IA: SEON combina potentes algoritmos de caja negra con modelos de caja blanca transparentes para detectar patrones emergentes y proporcionar información clara y procesable sobre actividades sospechosas. Este enfoque dual permite comprender la lógica de detección y ajustar estrategias usando reglas sugeridas por IA, legibles por humanos, manteniéndote siempre un paso adelante.
• Reglas de riesgo adaptables y personalizables: SEON ofrece reglas de riesgo personalizables para cumplir con tus requisitos regulatorios específicos, permitiéndote crear tantas reglas como sea necesario. Esta flexibilidad asegura que tus estrategias de prevención de fraudes y lavado de dinero puedan evolucionar con tu negocio, manteniendo una protección sólida en todo momento.
• Integración rápida: SEON simplifica la integración con una única conexión API. Nuestro soporte al cliente dedicado asegura una configuración rápida y fluida, brindando asistencia personalizada para ayudarte a aprovechar al máximo la plataforma y abordar cualquier inquietud.

La plataforma de detección de fraudes de SEON no solo satisface las diversas necesidades de los equipos de fraude y cumplimiento, sino que también convierte la detección de fraudes en una ventaja estratégica, mejorando la competitividad en el mercado.

TruValidate

Después de adquirir Iovation en 2018, TransUnion lo renombró como TruValidate. Aunque Iovation se destacó en el reconocimiento de dispositivos para autenticación y prevención de fraudes, TruValidate carece de soluciones de aprendizaje automático (machine learning) y anti-lavado de dinero (AML), necesarias para una prevención de fraudes y cumplimiento integral. Además, su enfoque centrado en EE. UU. limita su efectividad en los mercados emergentes.

Aquí tienes un resumen de lo que TruValidate ofrece:

• Análisis de identidad y transacciones: Proporciona capacidades de prevención de fraudes que abordan partes específicas, pero no todo el recorrido del cliente, ya que carece de una solución AML integrada, un componente crítico para programas completos de prevención de fraudes y cumplimiento normativo.
• Monitoreo en tiempo real: Ofrece capacidades de monitoreo en tiempo real, pero presenta tiempos de respuesta lentos en las solicitudes de datos y una calidad de datos inconsistente, lo que afecta la detección y prevención oportuna de fraudes.
• Análisis de datos tradicionales: No cuenta con aprendizaje automático, lo que limita su capacidad para proporcionar análisis predictivos profundos y adaptarse a nuevos patrones de fraude.
• Opciones de personalización: Está limitado por su tecnología subyacente, lo que impacta la flexibilidad en la gestión del fraude.
• Costos adicionales y complejidad durante la integración: Posibles retrasos en la implementación de medidas de prevención de fraudes.

Emailage

Adquirida por LexisNexis en 2020, Emailage mejora la inteligencia de usuarios a través del análisis de correos electrónicos y la puntuación predictiva de riesgos. Utiliza un enfoque de aprendizaje automático de caja negra, combinando los datos de la Red de Identidad Digital de LexisNexis con la base de datos propietaria de Emailage y verificaciones básicas de redes sociales.

Emailage aborda escenarios específicos de fraude, pero carece de inteligencia de dispositivos, aprendizaje automático transparente y herramientas de cumplimiento.

Aquí tienes un resumen de lo que ofrece Emailage:

• Datos históricos y de consorcios: No cuenta con inteligencia en tiempo real. El alcance limitado de las verificaciones sociales y digitales puede dejar lagunas significativas en la creación de perfiles de clientes.
• Modelos de aprendizaje automático opacos: Las empresas pueden tener dificultades para entender y ajustar las puntuaciones de riesgo y los procesos de toma de decisiones.
• Personalización limitada: Esto impide que las empresas ajusten las estrategias de detección de fraude a sus necesidades específicas y se adapten a nuevas tácticas de fraude.
• Integración sencilla: Afecta solo una pequeña parte del recorrido del cliente, ya que es una solución puntual ligera.

ThreatMetrix

ThreatMetrix, fundada en 2005 y ahora parte de LexisNexis Risk Solutions, se centra en la verificación y autenticación de la identidad del usuario, utilizando más de 78 mil millones de instancias de datos. A pesar de sus capacidades de datos y potencial de integración, tiene limitaciones que pueden afectar su efectividad como una solución integral de prevención de fraudes.

Aquí tienes un resumen de lo que ofrece ThreatMetrix:

• Datos casi en tiempo real: Se basa en datos de consorcio, que pueden ser menos precisos y tener costos más altos. Carece de verificaciones digitales y sociales únicas para una inteligencia precisa en tiempo real.
• Modelos de aprendizaje automático de caja negra: Sin transparencia, lo que dificulta a las empresas comprender y ajustar los procesos de toma de decisiones detrás de la detección de fraudes.
• Opciones de personalización limitadas: Restringe a las empresas la posibilidad de adaptar las herramientas de prevención de fraudes a necesidades específicas y de ajustarse a nuevas tendencias de fraude.
• Integración lenta: Retrasa la implementación de medidas de prevención de fraudes y afecta el tiempo para generar valor.

Sift

Sift, un líder en fintech, ofrece soluciones personalizadas para sectores afectados por el fraude como el comercio minorista, alimentos y bebidas, viajes y venta de entradas. Su producto principal, Digital Trust & Safety Suite, está diseñado para reducir pérdidas y mejorar la eficiencia. Sin embargo, presenta brechas importantes en comparación con un sistema moderno de prevención de fraudes, lo que podría afectar la protección integral de principio a fin.

Aquí tienes un resumen de lo que ofrece Sift:

• Monitoreo de transacciones, devoluciones de cargos, moderación de contenido y autenticación de dos factores: Aunque cubre varios casos de uso, carece de una cobertura integral y herramientas AML, lo que requiere soluciones adicionales y aumenta los costos.
• Capacidad para analizar datos en tiempo real para la identificación de fraudes no está clara: Esto genera preocupaciones sobre su efectividad para responder a amenazas emergentes.
• Modelos de aprendizaje automático opacos: Carece de transparencia en los procesos de toma de decisiones, lo que complica la comprensión de los patrones de fraude y la adaptación de estrategias.
• Personalización disponible: Se informa que el sistema tiene una adaptabilidad limitada, lo que dificulta ajustarlo a necesidades específicas.
• Fácil de implementar: La facilidad de integración no compensa sus capacidades limitadas de protección contra fraudes.

ArkOwl

ArkOwl mejora la verificación de clientes durante el registro y la incorporación al agregar puntos de datos en tiempo real, centrándose en la verificación de correos electrónicos y teléfonos. Esto ayuda a las empresas a comprender las identidades de los clientes durante las revisiones manuales. Sin embargo, sus limitaciones pueden afectar su efectividad como solución independiente dentro de estrategias más amplias de prevención de fraudes.

Aquí tienes un resumen de lo que ofrece ArkOwl:

• Monitoreo de registro e incorporación: Carece de monitoreo de fraudes posterior a la incorporación y de capacidades AML.
• 81 puntos de datos en tiempo real para la verificación de correos electrónicos y teléfonos: Su alcance es limitado y puede no cubrir las necesidades más amplias de detección de fraudes.
• Sin IA ni aprendizaje automático: No ofrece información más profunda ni modelado predictivo para la detección de fraudes.
• Sin análisis o adaptación de datos integrados: Requiere que los clientes integren e interpreten los datos por sí mismos.
• Posible integración rápida: Sin embargo, ajustar los modelos con nuevos datos puede llevar tiempo.

Trustfull

Trustfull se especializa en soluciones para la incorporación de clientes mediante el análisis avanzado de huellas digitales y la inteligencia de dispositivos, mejorado con datos en tiempo real y geolocalización basada en IP. Sin embargo, carece de una solución integral para todo el recorrido del cliente, incluida la prevención de lavado de dinero, lo que limita su uso para organizaciones que buscan una plataforma completa de fraude y cumplimiento.

Aquí tienes un resumen de lo que ofrece Trustfull:

• Monitoreo de incorporación con 37 verificaciones sociales y digitales: Carece de herramientas completas de prevención de fraudes y AML para todo el recorrido del cliente.
• Mezcla de actualizaciones en tiempo real y diarias: No proporciona información completamente en tiempo real, lo que podría retrasar la detección y respuesta ante fraudes.
• Modelo de IA de caja negra: Falta de transparencia en los procesos de toma de decisiones, lo que puede ser problemático para comprender y mejorar las estrategias contra fraudes.
• Creación de reglas predefinidas: Limita la personalización profunda y el análisis de toma de decisiones, lo que dificulta la adaptación a las necesidades específicas del negocio y a las tácticas de fraude en evolución.
• Fácil de configurar: El soporte para la integración puede ser lento debido a su pequeño equipo.

¿Cuáles son los tipos de fraude bancario más comunes?

El mayor riesgo para los bancos, neobancos e instituciones financieras es dar de alta a usuarios que no son quienes dicen ser. Los estafadores utilizan identificaciones robadas y sintéticas para crear cuentas. Esto crea problemas de cumplimiento (KYC y AML), que pueden tener consecuencias dramáticas a largo plazo. 

Una vez que los estafadores y los delincuentes han creado sus cuentas, cometerán fraudes de préstamo, lavarán dinero y utilizarán la cuenta como una baja bancaria para recibir pagos de actividades ilícitas. 

Los clientes bancarios existentes también corren el riesgo de sufrir un fraude de robo de identidad, en el que los estafadores adquieren sus credenciales de acceso y vacían la cuenta. 

Cabe señalar que los ataques de fraude en cuentas bancarias se dirigen cada vez más a los neobancos y bancos challenger, que se enorgullecen de ofrecer una experiencia de cliente sin fricciones. Cuanto más fácil sea el acceso y el inicio de sesión, mayor será el riesgo de ataques fraudulentos.

Como escoger un sistema antifraude para tu empresa

Seleccionar el software adecuado es una decisión estratégica que debe alinearse con los objetivos de tu negocio. Debe satisfacer tus necesidades actuales y escalar junto con tu crecimiento. Considera cómo cada herramienta se integra con tus operaciones y qué ajustes podrían ser necesarios para mantener la eficiencia y el cumplimiento normativo.

Aquí tienes algunos factores esenciales a considerar al elegir una solución que cubra tus necesidades de gestión de riesgos:

• Características de detección: Es crucial asegurarse de que el software ofrezca las características necesarias para combatir tipos específicos de fraude, como el robo de identidad, fraude en pagos o acceso no autorizado a cuentas. Adapta tu elección para abordar las preocupaciones más urgentes en cuanto a fraudes.
• Flexibilidad de integración: Aunque muchos sistemas de detección de fraudes se ofrecen como Software como Servicio (SaaS), dependiendo de la infraestructura y los requisitos de seguridad de tu empresa, podría ser necesario optar por una integración local.
• Modelo de pago: Evita contratos largos que pueden no ser rentables a largo plazo. Opta por una solución que ofrezca un período de prueba o una opción de pago a corto plazo para evaluar la efectividad del software antes de comprometerte a largo plazo.
• Soporte y documentación: Asegúrate de que el proveedor ofrezca un soporte al cliente completo y asistencia gratuita, especialmente durante la fase de integración del software. La disponibilidad de documentación clara y detallada es fundamental, ya que te permitirá resolver problemas de forma independiente sin depender constantemente del soporte al cliente.

Esperamos que esta guía te ayude a navegar por las complejidades de elegir una plataforma de detección de fraudes, poniéndote en el camino hacia una protección eficaz de las operaciones de tu negocio en línea.

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