Los cheques protegidos y sus características, ¿valen la pena?

por Gergo Varga
Cualquier compañía que busque asegurar sus operaciones a futuro y fortalecer sus metas financieras debe considerar la automatización de la prevención del fraude.
¿Pero cómo controlas el proceso y qué es la detección automática de fraudes? Encontrarás todas las respuestas en este artículo.
La detección automática de fraudes funciona al desplegar un flujo de trabajo que bloquea o acepta acciones de los usuarios con base en lo que se considera como riesgoso. Esto involucra establecer reglas de riesgo, que pueden ser estrictas o más permisivas, según tu apetito de riesgo. Por ejemplo, podrías optar por siempre bloquear las direcciones IP asociadas con los navegador Tor. Pero estas reglas también pueden ser más fluidas, lo que te permite calcular una puntuación de riesgo y actuar conforme a esa puntuación.
Por ejemplo, puedes definir que todos los usuarios con puntuaciones de riesgo superiores a 20 sobre 100 sean automáticamente bloqueados de realizar transacciones en tu sitio.
Las puntuaciones de riesgo son una parte fundamental del análisis automatizado de fraudes. Permiten que tu sistema clasifique las acciones de usuario como de bajo, medio o alto riesgo. Lo más común es aceptar las acciones de bajo riesgo, revisar las acciones de riesgo medio y bloquear las acciones de alto riesgo; sin embargo, las plataformas de prevención de fraude sofisticadas tales como SEON te permiten cambiar estos umbrales a voluntad.
Lo que conocemos como acciones de usuarios pueden ser un inicio de sesión, un registro, una transacción, un depósito o retiro de dinero, entre otros. Tu sistema de detección de fraude debe obtener la mayor cantidad de información posible durante estas fases para ser capaz de activar efectivamente las reglas de riesgo apropiadas.
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Ver caso
Digamos que eres una tienda en línea con un problema frecuente de fraude: Has notado clientes que adquieren tus productos utilizando tarjetas de regalo que han sido abonadas con tarjetas de crédito robadas. Cuando los tarjetahabientes legítimos se dan cuenta, envían una solicitud de contracargo, lo cual es algo costoso y prolongado de gestionar, incluso para los comerciantes que optan por el camino de la recuperación de contracargo.
Así que ya estableciste un patrón de fraude que afecta constantemente a tu negocio. Los estafadores se ubican en los Estados Unidos y pagan con tarjetas de regalo. Aquí es cuando la detección automática de fraude se vuelve útil.
Pero existen dos estrategias que puedes desplegar aquí:
La ventaja de la segunda opción es que da menos falsos positivos. Para lograr esto, SEON aplica lo que llamamos fricción dinámica. Esto significa que todavía es posible automatizar tu respuesta para los usuarios de bajo riesgo (permitirles pagar) y de alto riesgo (bloquear los pagos). Únicamente debes revisar manualmente los casos de riesgo medio. Sin embargo, esto es completamente personalizable y fácil de ajustar.
No obstante, en ambos escenarios la idea es la misma: Dejar que el sistema filtre automáticamente a los estafadores y permita el acceso de clientes buenos para que interactúen con tu negocio. En conclusión, ninguna compañía que gestione más que tan solo un puñado de transacciones al día se puede permitir dejar fuera la automatización de su estrategia de prevención del fraude.
La automatización de la detección del fraude está diseñada para ser rápida y efectiva, además de operar en piloto automático. Pero también tiene sus desventajas. Veamos los pros y los contras.
Ventajas de la detección automática de fraudes
Contras de la detección automática de fraudes
Hay otra automatización interesante que merece la pena mencionar en el contexto de la prevención del fraude: las sugerencias de aprendizaje automático.
Se trata de aprovechar el poder de la IA para ayudarte a crear reglas de riesgo adaptadas a tu negocio. Así es como funciona:
Un algoritmo de aprendizaje automático suele descubrir patrones sorprendentes que un analista de fraudes podría haber pasado por alto. Entonces puedes decidir si quieres probar, ajustar o implementar estas reglas como parte de tu estrategia de gestión de riesgos.
La ventaja del machine learning para detectar el fraude es, por supuesto, que se pueden procesar enormes cantidades de datos. La ausencia de sesgos humanos en el resultado de las sugerencias de reglas también puede ayudar a descubrir patrones que un analista ignoraría de otro modo.
Este es otro tipo interesante de automatización que vale la pena mencionar cuando se trata de la integración de la detección del fraude con otras herramientas antifraude. Como resultado, puedes automatizar los informes, monitorear y detectar fraudes creando alertas, flujo de trabajo de revisión manual y otros aspectos de tu estrategia de prevención del fraude.
Esto es útil si quieres enviar y recibir datos en tiempo real automáticamente, para controlar los datos de usuario y transacción en otras aplicaciones. Por ejemplo, puedes recibir un mensaje en Slack cada vez que una transacción esté por encima del umbral.
SEON ofrece una automatización de la detección del fraude adaptada a las necesidades de su empresa. Puede aprovechar los datos adicionales que le proporcionamos para aumentar sus puntuaciones de riesgo existentes o utilizar aún más las puntuaciones de riesgo que calculamos basándonos en una o varias de las siguientes opciones:
La clave es recopilar tantos datos de los usuarios como sea posible para garantizar que las reglas tengan sentido para prevenir los desafíos del fraude, minimizando los falsos positivos y facilitando la vida de tu equipo.
Asóciate con SEON para reducir las tasas de fraude en tu negocio con enriquecimiento de datos en tiempo real, machine learning de caja blanca y APIs avanzadas.
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La prevención del fraude aprovecha la tecnología como el análisis de datos, el modelado de datos y el machine learning. Estos datos son alimentados a través de reglas de riesgo que pueden ayudarte a calcular qué tan riesgoso es el comportamiento del usuario. El machine learning también puede sugerir reglas con base en los datos de tu negocio, así como darte una puntuación de riesgo de caja negra.
La detección de fraudes puede automatizarse desplegando un software de detección de fraudes. Por ejemplo, SEON puede aceptar automáticamente las acciones de los usuarios consideradas de bajo riesgo y bloquear las calificadas de alto riesgo. Algunas automatizaciones se basan en reglas estáticas, mientras que las herramientas más sofisticadas pueden puntuar el riesgo y desplegar una automatización dinámica.
La IA y el machine learning se utilizan en la detección de fraudes para sugerir reglas de riesgo que son relevantes para tu negocio después de analizar los datos de tu empresa y los casos de fraude. Además, el machine learning puede proporcionar puntuaciones de riesgo, aunque estas no siempre son explicables.
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Gergo Varga es el Evangelista de Producto de SEON. Con más de 10 años de experiencia en el ámbito de la gestión de riesgo húngara e internacional, ha desarrollado un conocimiento astuto de Operación de Riesgo e Inteligencia de Código Abierto. Es el autor de la Guía de prevención de fraude para principiantes de SEON.
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