A medida que la adopción digital continua su expansión por todos los aspectos de nuestras vidas, también avanza la amenaza de la ciberdelincuencia. Según el informe de INTERPOL sobre las tendencias de la delincuencia a escala mundial, los ciberdelitos financieros son la mayor amenaza, con un 70% de los policías encuestados vaticinando que los ataques en línea aumentarán en el futuro.
Este precipitado aumento de la ciberdelincuencia está estrechamente asociado con el fraude y está obligando a los comerciantes y proveedores de servicios en línea a reevaluar sus soluciones de prevención del fraude. La sofisticación de las amenazas de fraude modernas supone que los sistemas tradicionales basados en reglas tengan dificultades para adaptarse a este panorama en constante evolución. Además, a menudo bloquean a una proporción significativa de clientes auténticos al identificarlos erróneamente como sospechosos de fraude.
El efecto combinado de estos dos factores (fraude y rechazos erróneos) puede tener un impacto considerable en los ingresos. Entonces, ¿cómo pueden las empresas encontrar el equilibrio adecuado entre detectar el fraude y seguir ofreciendo a los clientes reales un proceso de pago o de incorporación sencillo?
La forma más eficaz es utilizar el poder de la Inteligencia Artificial (IA). Mediante el uso de un conjunto de Machine Learning basado en IA, inteligencia de dispositivos y reglas inequívocas, las empresas pueden identificar con precisión el fraude y, al mismo tiempo, reducir los falsos positivos. Este artículo investiga cómo esta tecnología permite a las empresas de Internet combatir el fraude al tiempo que aumentan sus ingresos de forma segura.
¿Por qué es la mejor solución contra el fraude para minoristas digitales y proveedores de crédito?
Aunque el fraude siempre ha supuesto un desafío para las empresas en línea, el reciente aumento tanto del volumen como de la complejidad de los casos de fraude ha provocado un cambio en las prioridades de las empresas. Según el último estudio de Experian sobre empresas y consumidores, la inversión en prevención del fraude fue la principal prioridad de las empresas en 2022. Esto indica que muchos negocios están buscando soluciones para combatir el fraude, pero ¿dónde deben centrar esta inversión para obtener los mejores resultados?
Una de las soluciones de prevención del fraude más utilizadas es la autenticación de dos factores. Se ha convertido en un estándar mundial en la última década y cada vez se va quedando más desfasada. Dependiendo del tipo de verificación de dos factores utilizado, el código de seguridad es vulnerable a la interceptación. Otro fallo importante es el aumento del fraude por apropiación de cuentas, en el que los estafadores acceden a los datos de acceso de varias cuentas de usuario y eluden así la verificación de autenticación.
El uso de reglas de pago o de proceso de solicitud es otra solución habitual para prevenir el fraude. Requieren un equipo de especialistas en fraude que realice ingeniería inversa de los casos de fraude y cree manualmente las reglas. El mayor problema de los sistemas basados en reglas es que se vuelven enrevesados y acaban bloqueando a un porcentaje significativo de clientes legítimos. Este aumento de rechazos erróneos no solo repercute en los ingresos con una pérdida de ventas, sino que también daña la reputación de una marca.
Por suerte, las empresas tienen forma de evitar estos problemas y anticiparse al fraude sin dejar de ofrecer una experiencia de cliente fluida. Las mejores soluciones contra el fraude combinan el Machine Learning con reglas inequívocas y perfiles de dispositivos. Esto permite a las empresas clasificar automáticamente cada transacción con mucha más precisión y fiabilidad que otros sistemas de prevención del fraude.
Por qué el Machine Learning basado en IA es la mejor solución de software contra el fraude
Para entender por qué el Machine Learning es un componente clave en cualquier sistema de fraude moderno, hay que pensar en los mayores desafíos que impiden a las empresas gestionar con éxito los costes y riesgos del fraude.
La solución de prevención del fraude con una IA adecuada puede abordar directamente estos retos:
- Al combinar un modelo de Machine Learning, datos de perfiles de dispositivos y reglas preconfiguradas, el mejor software de prevención del fraude permite a las empresas utilizar una única plataforma para la detección del fraude. Esto reduce los costes y simplifica la gestión de los casos de fraude.
- El fraude evoluciona cada día. La única forma de responder a esta amenaza es utilizar la IA y reentrenar regularmente el modelo de Machine Learning con nuevos casos de fraude. La ventaja del análisis avanzado es que puede aprender nuevos patrones de fraude rápidamente, por lo que las empresas pueden tomar medidas antes de que sus pérdidas por fraude se salgan de control.
- La mayor precisión de la prevención del fraude con IA supone que muchos menos casos necesiten revisiones manuales. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes de fraude y cada caso que revisan puede añadirse al modelo, haciéndolo cada vez más preciso.
- La prevención del fraude mediante IA es la mejor forma de reducir las tasas de fraude y, al mismo tiempo, disminuir el número de rechazos erróneos. Esto ayuda a equilibrar el crecimiento de los ingresos con las estrategias de prevención del fraude.
A diferencia de la prevención del fraude basada en reglas, el rendimiento de un modelo de Machine Learning mejora con más datos. Cuanto mayor sea el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo, más preciso se volverá. Otra ventaja del Machine Learning basado en IA es la capacidad de encontrar correlaciones y patrones en los datos que no son tan evidentes para un especialista en fraude humano. Esta capacidad de identificar tendencias y asociaciones subyacentes es una de las principales razones por las que la IA supera a cualquier otro tipo de solución antifraude.
Pros y contras de la prevención del fraude con IA
Está claro que los modelos de Machine Learning tienen potencial para mejorar la eficacia de la detección del fraude para las empresas en línea. Veamos más de cerca cómo pueden también ayudar a aumentar los ingresos y otras ventajas que pueden ofrecer.
Ventajas del software de prevención del fraude con IA:
- Menos rechazos erróneos: con una mayor precisión en la identificación tanto de estafadores como de clientes de buena fe.
- Detección más rápida: los sistemas automatizados de IA procesan los datos en tiempo real y clasifican las transacciones casi al instante, lo cual mejora la experiencia del cliente y le alerta de las amenazas de fraude de inmediato.
- Reducción de costes: con menos derivaciones y una única plataforma de fraude.
- Escalabilidad: gestiona el crecimiento a largo plazo y los eventos de grandes ventas sin necesidad de agentes de fraude adicionales.
- Adaptación constante: identifica y responde a las tendencias de fraude a medida que se producen, reentrenando el modelo con cada nuevo caso de fraude.
- Menor tasa de transacciones devueltas: detecta señales sutiles que indican fraude en las devoluciones y bloquea estas transacciones antes de que se produzcan.
- Sin tiempo de inactividad: a diferencia de los agentes de fraude humanos, la IA puede supervisar y analizar constantemente las ventas.
Como ocurre con cualquier nueva tecnología, hay una serie de consideraciones importantes que deben tenerse en cuenta antes de implantar una solución contra el fraude basada en Machine Learning. Estos factores pueden reducir en gran medida la eficacia de cualquier modelo de IA y, a medida que se introduzcan normativas que regulen el uso de la IA, el incumplimiento de estas leyes pronto dará lugar a enjuiciamientos y multas.
Desglosemos cada uno de los retos que implica la implantación de la prevención del fraude mediante IA:
- Explicabilidad: es vital garantizar que todos los modelos de Machine Learning sean totalmente transparentes para que cada decisión pueda explicarse a clientes y reguladores.
- Calidad de los datos: para alcanzar altos niveles de precisión, el modelo debe entrenarse con un volumen suficiente de datos limpios; de lo contrario, será propenso a cometer errores.
- Sesgos: hay que eliminar cualquier sesgo de los datos antes de entrenar el modelo; de lo contrario, el modelo seguirá mostrando estas características y ofrecerá una mayor tasa de falsos positivos.
- Privacidad: el tratamiento de datos sensibles está estrictamente regulado en muchas regiones y las empresas deben cumplir la normativa aplicable en materia de privacidad de datos.
- Complejidad informática: la negociación de los requisitos informáticos y legales que implica la creación de un sistema de IA contra el fraude es un conjunto de habilidades especializadas que está fuera de las capacidades de muchas empresas.
La forma más fácil de evitar estos retos es que las empresas se asocien con proveedores experimentados que tengan un historial de trabajo con la Inteligencia Artificial y las consideraciones de cumplimiento relacionadas.
¿Quiere tu empresa mejorar la detección del fraude?
La amenaza del fraude en línea no hará sino aumentar a medida que se generalice la adopción digital. Para superar este desafío, las empresas necesitan aprovechar la tecnología de prevención del fraude con IA, integrando el poder del Machine Learning con datos de inteligencia de dispositivos y algunas reglas esenciales contra el fraude.
Como líder mundial en la provisión de soluciones de prevención del fraude, Experian cuenta con la experiencia y los conocimientos necesarios para ayudar a tu empresa en cada etapa del establecimiento y mantenimiento de una solución contra el fraude adaptada específicamente a tus necesidades. Si deseas obtener más información, te invitamos a descargar nuestra completa Guía de prevención del fraude con Machine Learning o a ponerte en contacto con nosotros para hablar con un asesor local.