By Maxim Spivakovsky

El panorama de la fraude de pagos está evolucionando rápidamente, con transacciones fraudulentas con tarjeta proyectadas para sumar más de $400 mil millones a nivel mundial durante la próxima década. Para protegerse contra esta amenaza creciente, los bancos están invirtiendo fuertemente en esfuerzos de prevención y recuperación de fraudes, destinando un promedio del 23 por ciento de sus costos operativos. Sin embargo, a medida que los bancos fortalecen sus defensas, también deben mantener una experiencia intuitiva y sin fricciones para los clientes, quienes cada vez más exigen tanto seguridad como conveniencia.

A medida que los bancos buscan lograr este equilibrio, la IA y el aprendizaje automático han surgido como herramientas poderosas para aumentar las tasas de detección de fraudes y reducir los falsos positivos. Las técnicas avanzadas de autenticación, como la biometría conductual, están revolucionando aún más la prevención de fraudes.

Siga leyendo para conocer más sobre estrategias prácticas que su banco puede usar para construir controles de fraude inteligentes que se alineen con las expectativas de los clientes modernos.

Autenticación basada en riesgo: ajustando la fricción en tiempo real

Una de las estrategias de prevención de fraude más efectivas es la autenticación basada en riesgo (RBA), que ajusta dinámicamente los requisitos de autenticación según señales de riesgo en tiempo real. La RBA asegura que los clientes solo experimenten fricción cuando sea necesario, equilibrando la seguridad con una experiencia de usuario sin problemas. Así es como funciona la RBA:

• Evaluación de señales de riesgo: Cada transacción se evalúa según criterios como la ubicación, atributos del dispositivo, señales de red y patrones de comportamiento. Los sistemas impulsados por IA analizan continuamente estos factores, ajustando los pasos de autenticación en consecuencia.

• Respuesta dinámica: Para transacciones de bajo riesgo, se utilizan métodos de fricción mínima como notificaciones push, contraseñas de un solo uso o verificación biométrica. Los escenarios de alto riesgo activan pasos de autenticación más fuertes, como la autenticación multifactor (MFA) o desafíos de verificación de identidad.

• Monitoreo continuo: La RBA aprende continuamente del comportamiento del cliente, adaptándose a nuevas tácticas de fraude mientras minimiza interrupciones innecesarias.

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Al implementar la RBA, las empresas pueden reducir significativamente el fraude mientras garantizan que los clientes legítimos disfruten de una experiencia fluida.

Aprovechando la IA/ML para reducir falsos positivos

Los falsos positivos —transacciones legítimas incorrectamente marcadas como fraudulentas— son un gran problema tanto para las empresas como para los clientes. La IA y el ML ayudan a mitigar este problema a través de:

• Reconocimiento de patrones: La IA detecta patrones de fraude complejos que los sistemas tradicionales basados en reglas podrían pasar por alto. Al analizar millones de transacciones, los modelos de aprendizaje automático mejoran con el tiempo, reduciendo los falsos positivos.

• Análisis de comportamiento: Los modelos de ML analizan el comportamiento del usuario para diferenciar entre actividad legítima y sospechosa. Por ejemplo, si un cliente compra constantemente en un minorista particular o viaja a una ubicación específica, la IA aprende estos patrones para reducir bloqueos innecesarios en las transacciones.

• Análisis en tiempo real: La IA procesa las transacciones en tiempo real, permitiendo la detección y respuesta inmediata de fraudes. Esto reduce el riesgo de rechazos falsos, asegurando que los clientes puedan completar compras legítimas sin problemas.

• Aprendizaje continuo: El ML se adapta a nuevas tácticas de fraude al aprender de datos históricos y en tiempo real. Los estafadores evolucionan constantemente sus métodos, y los sistemas de fraude impulsados por IA deben evolucionar en consecuencia, mejorando la precisión de la detección de fraudes mientras mantienen bajos los falsos positivos.

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Los bancos pueden medir el impacto de la IA en la satisfacción del cliente a través de indicadores clave de rendimiento (KPIs) como tasas de falsos positivos, tasas de aprobación de transacciones, comentarios de los clientes y consultas de soporte al cliente relacionadas con problemas de transacciones relacionados con el fraude.

Adaptando los controles de fraude para diferentes vectores de pago

Los ecosistemas de pago modernos deben admitir múltiples tipos de transacciones, como (pero no limitado a) transferencias de persona a persona (P2P), billeteras digitales y transacciones sin tarjeta. Cada vector de pago requiere controles de fraude personalizados mientras se mantiene un marco de seguridad unificado.

• Autenticación basada en riesgo: Ajusta las medidas de seguridad según el nivel de riesgo de la transacción. Por ejemplo, un pago de suscripción recurrente pequeño puede requerir menos escrutinio que una transferencia bancaria de alto valor a un nuevo beneficiario.

• Autenticación multifactor (MFA): Agrega una capa adicional de seguridad para transacciones de alto riesgo. Las empresas pueden implementar la verificación biométrica, la autenticación basada en SMS o aplicaciones de autenticación para verificar la identidad del usuario.

• Monitoreo de transacciones: Utiliza análisis impulsados por IA para detectar anomalías en diferentes métodos de pago. Las actividades sospechosas, como múltiples transacciones de alto valor desde diferentes ubicaciones geográficas en minutos, pueden activar alertas inmediatas.

• Colaboración: Se involucra con instituciones financieras y organismos reguladores para mantenerse a la vanguardia de las amenazas emergentes. Al compartir inteligencia sobre fraudes, las empresas pueden mejorar colectivamente las capacidades de detección de fraudes.

Cómo los Bancos Están Aprovechando la Tecnología Anti-Fraude para Combatir el Fraude

Métricas para medir la seguridad y la experiencia del cliente

Dado que la prevención de fraudes no se trata solo de detener a los malos actores, sino también de garantizar una experiencia de cliente sin fisuras, las empresas deben rastrear métricas más allá de las tasas de fraude estándar, tales como:

• Métricas de eficacia de seguridad:

  • Tasa de falso positivo (transacciones legítimas incorrectamente marcadas)

  • Tasa de falso negativo (transacciones fraudulentas que pasan desapercibidas)

  • Tiempo de respuesta a incidentes (tiempo que se tarda en resolver casos de fraude)

  • Tasa de captura de fraude (porcentaje de transacciones fraudulentas identificadas con éxito)

  • Tasa de acierto de fraude (la precisión de las transacciones marcadas que son realmente fraudulentas)

• Métricas de experiencia del cliente:

  • Puntuaciones de satisfacción del usuario (recopiladas a través de encuestas a clientes)

  • Tasa de éxito de inicio de sesión (indica la facilidad de acceso a la cuenta)

  • Tasa de abandono (porcentaje de usuarios que abandonan transacciones debido a la fricción)

  • Consultas de soporte al cliente (relacionadas con problemas de autenticación y preocupaciones de fraude)

Al priorizar estas métricas, los bancos pueden crear e implementar una estrategia de prevención de fraude que sea efectiva y amigable para el cliente.

El futuro de la prevención de fraude de pagos

A medida que los estafadores se vuelven cada vez más sofisticados, las empresas deben adoptar controles de fraude inteligentes e impulsados por IA que logren el equilibrio adecuado entre seguridad y experiencia del cliente.

Al aprovechar la autenticación basada en riesgo, la detección de fraude impulsada por IA y el análisis de datos en tiempo real, los bancos pueden mantenerse a la vanguardia de las amenazas emergentes mientras garantizan transacciones sin problemas. El futuro de la prevención de fraudes es dinámico, inteligente y centrado en el cliente, y los bancos que adopten estas innovaciones estarán mejor posicionados para tener éxito en el panorama digital en evolución.

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