Automatización contra el fraude

El fraude en línea ha crecido en México y el mundo durante el último año y medio a raíz de la transformación digital. De acuerdo con el Estudio de Venta online 2021, elaborado por la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO), el comercio electrónico creció 81% en 2020, con respecto al año anterior.

Según este informe, el 80% de los consumidores que todavía no realizan la transición hacia el comercio electrónico señalan que no quieren arriesgarse a un fraude electrónico robo de identidad, clonación de tarjetas bancarias o fraudes; mientras que el 74% no confía en dar sus datos bancarios por internet. En este sentido, las empresas deben buscar soluciones para detectar y evitar fraudes a tiempo.

No obstante, no sólo los comercios digitales están expuestos a estas amenazas, también lo están todos los jugadores de la economía digital como fintechs, lenders, procesadores de pago o wallets electrónicas.

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“Los intentos de fraude aumentaron a partir de la pandemia. De acuerdo con nuestras cifras, esta amenaza se cuadriplicó durante este periodo, debido al crecimiento de la economía digital. Estas amenazas impactan en los ingresos de las empresas al inhibir las transacciones exitosas, representar pérdidas económicas y dañar la experiencia del usuario final”, señala José Andrés Chávez, CEO y cofundador de Bayonet, plataforma de prevención de fraudes y optimización de pagos electrónicos.

Este tipo de riesgos no nada más circundan al comercio electrónico, sino a otras empresas del ecosistema de servicios financieros y métodos de pago digitales, donde el impacto puede ser aún mayor, ya que la confianza de los usuarios es vital para el crecimiento de la industria. En el entorno virtual existen diferentes riesgos para los usuarios y los negocios, como el phishing, pharming, instalación de softwares maliciosos, además de robo de datos personales, financieros o de identidad.

Estos datos son utilizados de manera indebida para cometer operaciones fraudulentas u otros delitos. Por esto, es imprescindible contar con herramientas de prevención ágiles, seguras y eficientes que identifiquen este tipo de operaciones fraudulentas.

Automatización y su rol en el combate contra el fraude

Ante las constantes amenazas de fraude online, las empresas han buscado blindarse. Sin embargo, en el afán de reducir este riesgo algunas de estas medidas de seguridad, por sus limitantes, han derivado en algunos problemas. Estos sistemas pueden afectar la autorización de transacciones legítimas o bien, etiquetar incorrectamente a un usuario como fraudulento.

Datos de Bayonet revelaron que los usuarios con comportamientos fraudulentos son recurrentes entre empresas del mismo sector, en el caso de las fintech el porcentaje ubicado por la plataforma asciende hasta 30%.

Por ello, es importante que las empresas colaboren entre sí para ubicar a estos usuarios a través de una red de inteligencia colaborativa que les permita compartir -de forma segura- datos para robustecer su estrategia de prevención de fraude.

A través de estas plataformas se integran bases de datos con información de los clientes, estas variables se cruzan para analizar su comportamiento y determinar si la transacción representa una amenaza.

La automatización del análisis de datos es uno de los pasos que integran el proceso de detección de fraude y juega un rol clave. Con su ayuda, los negocios pueden analizar la información de los compradores y sus patrones de comportamiento para blindarse ante esta amenaza, en cuestión de segundos y de forma autónoma.

Entre más transacciones se realicen mayor es la efectividad de los algoritmos de detección, por lo tanto el análisis puede ser más preciso. Esto no solo permite que el riesgo de sufrir un fraude en línea se reduzca ampliamente, sino que la tasa de aprobación aumente y, por lo tanto, los ingresos de los negocios.

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