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.