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Utilizar la IA para combatir el fraude

Utilizar la IA para combatir el fraude

May 23, 2023
Ido Lustig

Las empresas se enfrentan a un clima económico difícil, con un aumento del coste de la vida, tasas de inflación crecientes y un entorno macroeconómico frágil. Para poder superar estos tiempos difíciles, los líderes empresariales deben centrarse en mejorar los márgenes, generar ingresos reales y mejorar el rendimiento financiero.

La prevención del fraude es un área que puede impulsar mejores resultados de ingresos y mejorar la experiencia del cliente. Está dentro del control de los líderes empresariales dar prioridad a este aspecto para minimizar los riesgos de fraude, especialmente durante los periodos económicos más lentos, cuando es más probable que los defraudadores ataquen.

Según nuestro estudio, los comerciantes han informado de un aumento significativo de los incidentes de fraude en el último año, lo que costará a las empresas más de 48.000 millones de dólares en todo el mundo en 2022. Además de las pérdidas económicas directas, el fraude también puede dañar la reputación de una empresa y provocar ramificaciones legales, afectando los resultados financieros a corto y largo plazo. Por tanto, invertir en la prevención del fraude es crucial para que las empresas se protejan a sí mismas y a sus clientes.


A medida que evoluciona el fraude, aumentan las amenazas

El reto se ve agravado por la naturaleza cada vez más sofisticada y evolutiva del fraude. En los últimos años, las dificultades de entrada para los defraudadores ha disminuido, lo que les facilita dirigirse a las empresas con una serie de ataques maliciosos. Es probable que esta tendencia se acelere en los próximos años.

Un tipo de fraude o forma de delincuencia financiera que ha experimentado un gran crecimiento es el fraude sintético. A diferencia del robo de identidad tradicional, en el que se toma la identidad financiera de la víctima para vaciar los fondos de las cuentas existentes o establecer otras nuevas, las identidades sintéticas se crean combinando información real y falsa.

La ingeniería social es otra amenaza a la que ya se han enfrentado muchas empresas. Con los avances tecnológicos, la barrera ha bajado drásticamente para los delincuentes, permitiéndoles llevar a cabo sofisticados ataques de ingeniería social, con un conjunto de técnicas para engañar a los usuarios incautos para que les envíen datos confidenciales.

Otros ataques, como el robo de credenciales, la apropiación de cuentas, las cuentas falsas, la publicidad engañosa, las cancelaciones de pedidos y los falsos circuitos cerrados de comprador/vendedor, también son importantes en la actualidad, y afectan a todos los sectores verticales, desde el comercio electrónico y la venta de billetes de avión, hasta la transferencia de dinero y los servicios bancarios.

La lección es que ninguna empresa puede ignorar el rostro cambiante del fraude. Las amenazas son demasiado graves y su impacto en las ganancias es demasiado significativo.

Combatir el fraude con inteligencia artificial

Al gestionar amenazas tan dinámicas, las empresas ya no pueden confiar en un planteamiento rígido y único de la prevención del fraude. Tampoco pueden confiar en una solución que no utilice la tecnología más avanzada para poder identificar y detener el fraude.

Por estas razones, los comerciantes más sofisticados e innovadores se centran continuamente en sus estrategias de prevención del fraude. Un aspecto central de sus planes es desbloquear datos que les proporcionen información única y en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes, su historial de compras o sus patrones de navegación, para proporcionar señales de advertencia y prevenir el fraude.

Estas empresas también adoptan soluciones que emplean la última tecnología de IA y Machine Learning (ML). Esto les permite tomar los datos que están recopilando y crear sólidas estrategias de prevención del fraude adaptadas al riesgo y a la experiencia del cliente. Y, lo que es igual de importante, están proporcionando capacidades avanzadas y flexibilidad, lo que permite a los comerciantes identificar nuevas amenazas y adaptar sus estrategias rápidamente.

A continuación una breve explicación de cómo se están beneficiando estos comercios:

  • Detectan patrones y anomalías que los humanos podrían pasar por alto. Los métodos tradicionales de detección del fraude, como las auditorías manuales y los sistemas basados en reglas, pueden no ser suficientes para detectar nuevas formas de fraude. La IA está entrenada en miles de millones de transacciones globales y se beneficia de un efecto de red global que le permite analizar grandes cantidades de datos para detectar patrones, anomalías y fraudes emergentes. Una solución contra el fraude con capacidades de IA y ML que se adapta y entrena constantemente para extraer inferencias de patrones en los datos y detectar el fraude con rapidez.
  • Automatizan y escalan la prevención del fraude. La detección y prevención manual del fraude puede llevar mucho tiempo y es costosa. La IA puede automatizar muchos de estos procesos, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para detectar y prevenir el fraude. El Machine Learning también es infinitamente escalable, preparando un camino sin fricción para poder realizar más transacciones sin comprometer la experiencia del cliente.
  • Mejora la precisión y reduce los falsos positivos. Los métodos tradicionales de detección del fraude pueden generar muchos falsos positivos, cuya investigación puede llevar mucho tiempo y, en última instancia, suponer una pérdida de ingresos. La IA puede mejorar la precisión y reducir los falsos positivos, analizando los datos con más exactitud e identificando el fraude potencial con mayor precisión.
  • Recibe alertas en tiempo real. La IA puede proporcionar alertas en tiempo real cuando se detecta un posible fraude. Esto puede permitir a las empresas responder rápidamente y evitar que el fraude cause pérdidas financieras significativas. El ML también puede identificar tendencias fraudulentas en tiempo real, en comparación con los sistemas basados en reglas. Las alertas en tiempo real ayudan a las empresas a identificar a posibles estafadores y a tomar medidas para evitar que causen más daños. Con la IA y el ML, las empresas pueden responder a un ataque en el momento en que se produce, no después.
  • Desbloquea información valiosa. Como la IA se ejecuta (y aprende) constantemente sobre un conjunto creciente de puntos de datos, puede proporcionar una visión única de las tendencias y pautas del fraude. Esto puede ayudar a las empresas a identificar posibles vulnerabilidades en sus sistemas/procesos y tomar medidas para solucionarlas. Las empresas también pueden utilizar estos valiosos conocimientos, para desarrollar estrategias de prevención del fraude más eficaces y mejorar las operaciones empresariales en general.

Ahora es un momento crítico para que las empresas identifiquen las áreas que son débiles y susceptibles a los ataques de los defraudadores. Al identificar estas áreas y crear una solución para combatir el fraude más sólida y personalizada que se base en tecnologías como la IA y el aprendizaje automático (ML), las empresas no solo pueden asegurarse de que están captando los ingresos que tienen sobre la mesa, sino que también pueden asegurarse de que lo están haciendo sin exponerse a riesgos indebidos. En resumen, invertir en tecnologías avanzadas de prevención del fraude no solo es una decisión empresarial inteligente, sino esencial en un entorno empresarial actual, cada vez más complejo.

Más información sobre cómo Fraud Detection Pro de Checkout.com lucha contra el fraude y ayuda a las empresas a prosperar en la economía digital (EN).

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