Cómo el Aprendizaje Automático está Revolucionando la Prevención de Fraudes en el Comercio Electrónico: Perspectiva de un Experto

Analicemos sus ideas sobre las ventajas operativas de las soluciones de prevención de fraude basadas en IA y aprendizaje automático y el impacto transformador que tienen en el panorama del comercio electrónico.

P: ¿Qué es el fraude en el comercio electrónico y por qué es un problema importante?

R: Los estafadores de comercio electrónico utilizan información financiera de manera engañosa para realizar transacciones ilícitas en plataformas de compras en línea. Con el tiempo, el fraude en el comercio electrónico ha evolucionado drásticamente, con estafadores que emplean técnicas cada vez más sofisticadas. Los ataques de phishing, las botnets y las estafas de identidad han aumentado en complejidad, lo que dificulta su detección.

En 2023, el fraude en línea causó pérdidas en la industria que superaron los $48 mil millones por primera vez (Fuente: Juniper Research), lo que erosionó la confianza de los consumidores y causó tensiones financieras a las empresas. Esto se produce a pesar de los avances en la seguridad de los pagos a través de esfuerzos como la PSD2 y la autenticación de clientes fuertes, lo que demuestra la necesidad de que las empresas adopten soluciones de prevención de fraude más avanzadas y adaptables.

Las soluciones basadas en IA y aprendizaje automático ofrecen un enfoque dinámico para la prevención de fraude

P: ¿Cómo puede ayudar la IA y el aprendizaje automático en la prevención de fraude?

R: En el ámbito del comercio electrónico, los motores de prevención de fraude basados en reglas estáticas, como los que monitorean direcciones IP, números BIN o listas negras, ya no son efectivos contra la naturaleza evolutiva y sofisticada del fraude. Los estafadores utilizan tácticas complejas que pueden eludir fácilmente los sistemas basados en reglas estáticas.

Sin embargo, la combinación de reglas estáticas y soluciones basadas en IA y aprendizaje automático ofrece un enfoque dinámico y adaptable para la prevención de fraude, que no descarta los esfuerzos que las empresas ya han realizado para prevenir el fraude, sino que los mejora. Estas tecnologías analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real, detectan patrones de fraude sutiles y emergentes, se adaptan a las amenazas en evolución y permiten la detección temprana y precisa de actividades fraudulentas.

P: ¿Qué es Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection (DFP) y cómo puede ayudar a los comerciantes?

R: Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection (DFP) es una solución de gestión de fraude híbrida de vanguardia que ofrece Worldline Online Payments. Combina reglas (incluida la huella digital del dispositivo) y aprendizaje automático sobre un amplio conjunto de datos, lo que mejora la precisión y la eficiencia más allá de las capacidades de las reglas o el aprendizaje automático por sí solo.

Sus capacidades de detección de fraude sin precedentes la convierten en una herramienta imprescindible para los comerciantes globales que no tienen una herramienta de fraude interna o un equipo de fraude de gran tamaño. DFP ayuda a reducir los costos de fraude, aumentar las tasas de aceptación y mejorar la experiencia de compra del cliente en general.

P: ¿Puede explicar la escalabilidad de las soluciones de prevención de fraude como DFP?

R: Con más de 20 patentes para el aprendizaje automático de fraude y más de 6 mil millones de transacciones procesadas anualmente, el aprendizaje automático de DFP es uno de los más avanzados y entrenados en el mercado. La red de datos ampliada incluye datos de comerciantes de todos los sectores y regiones. Ya sea en el sector minorista, el de viajes u otros sectores, estas soluciones pueden identificar comportamientos sospechosos y anomalías, lo que proporciona una protección efectiva contra una amplia gama de fraudes.

Las soluciones basadas en IA y el aprendizaje automático aumentan las tasas de conversión permitiendo más transacciones legítimas

P: ¿Qué son los 'rechazos falsos' y por qué son un problema?

R: Los rechazos falsos ocurren cuando las transacciones legítimas se marcan erróneamente como fraudulentas, lo que provoca pérdidas de ingresos y descontento de los clientes. En 2023, se estima que se perdieron ingresos por 700 mil millones de dólares en el comercio electrónico mundial debido a los rechazos falsos (fuente: Statista), lo que agrava la problemática del fraude. Nuestra capacidad para minimizar los rechazos falsos es crucial para mejorar la confianza en la marca comerciante y permitirles alcanzar nuevos niveles de crecimiento.

P: ¿Cómo puede la IA y el aprendizaje automático ayudar a reducir los rechazos falsos?

R: Las soluciones basadas en el aprendizaje automático juegan un papel crucial en la reducción de los rechazos falsos al analizar proactivamente grandes cantidades de datos transaccionales y no solo identificar patrones sospechosos, sino también patrones seguros. A diferencia de los métodos tradicionales basados en reglas estáticas, las soluciones de aprendizaje automático impulsadas por IA se adaptan al cambiante comportamiento de los usuarios y patrones de fraude, distinguiendo entre transacciones legítimas y fraudulentas con mayor precisión.

A través de nuestra asociación con Microsoft y su solución DFP, hemos logrado reducir los rechazos falsos en aproximadamente un 1.4% para nuestros comerciantes globales. Esto ha tenido un impacto positivo sustancial en el rendimiento y el crecimiento de los ingresos posteriores.

P: ¿Cómo la reducción de rechazos falsos mejora el rendimiento del comercio electrónico?

R: La reducción de los rechazos falsos impulsa el rendimiento del comercio electrónico al aumentar las tasas de conversión y fomentar la lealtad de los clientes. Los estudios revelan que el 28% de los clientes abandonan las compras después de un pago declinado, con un 14% que opta por otro comerciante para completar su compra (fuente: Riskified). La prevención de fraude basada en IA no solo aumenta las tasas de conversión al optimizar las transacciones legítimas, lo que impulsa las ventas y los ingresos, sino que también fomenta la confianza de los clientes al garantizar una experiencia de compra sin problemas.

Además, nuestro motor de exención de Worldline se basa en la puntuación de prevención de DFP, ayudando a los comerciantes a mejorar su tasa de transacciones sin fricción. De esta manera, Worldline optimiza el equilibrio entre rendimiento y riesgo, lo que capacita a los comerciantes para mejorar la rentabilidad y burlar a los estafadores.

Las nuevas tecnologías de prevención de fraude contribuyen a reducir las devoluciones de cargos

P: ¿Cómo las tecnologías de prevención de fraude reducen las devoluciones de cargos y mejoran la confianza entre los comerciantes y sus bancos?

R: Las tecnologías de prevención de fraude contribuyen a reducir las devoluciones de cargos al detectar y bloquear las transacciones fraudulentas antes de que ocurran. Al identificar estas actividades sospechosas en tiempo real, las soluciones de prevención de fraude permiten que los comerciantes no solo eviten las pérdidas derivadas de las transacciones fraudulentas, sino también las tarifas asociadas con las devoluciones de cargos.

El equipo global de expertos en fraude de Worldline y el avanzado aprendizaje automático de DFP capacitan a los comerciantes para tomar decisiones inteligentes, precisas y rápidas para reducir su tasa de devolución de cargos y aumentar su tasa de aceptación.

Adaptar estas tecnologías de prevención de fraude destaca el compromiso de los comerciantes con la seguridad de las transacciones y minimiza los riesgos para los socios bancarios, lo que fomenta la confianza y la colaboración entre ellos. La confianza mejorada puede conducir a beneficios adicionales, como mejores condiciones de pago y mayor apoyo financiero para futuros emprendimientos comerciales.

P: ¿Puede proporcionar estadísticas recientes sobre el costo de la gestión de disputas y la cantidad de dinero perdido como resultado?

R: Las devoluciones de cargos plantean un desafío financiero sustancial para los comerciantes. Los hallazgos recientes revelan que, por cada euro perdido debido al fraude en línea, los comerciantes enfrentan costos de devolución de cargos que superan los 3 euros. Además, por cada euro de fraude en línea, los comerciantes pierden alrededor de 4 euros adicionales en tarifas de procesamiento, costos relacionados con el fraude y pérdida de ingresos. Al invertir en una herramienta de prevención de fraude, un comerciante puede ahorrar grandes cantidades en los costos de gestión de disputas.

Aumento de la eficiencia operativa

P: ¿Cómo contribuyen las tecnologías de prevención de fraude basadas en el aprendizaje automático a la eficiencia operativa?

R: Las tecnologías de prevención de fraude impulsadas por el aprendizaje automático utilizan algoritmos avanzados para detectar y bloquear automáticamente las transacciones fraudulentas, reduciendo la necesidad de revisión manual. La implementación de soluciones de prevención de fraude basadas en el aprendizaje automático ha generado una disminución de más del 80% en las tasas de revisión manual, logrando una revisión manual del 0,03% en todas las plataformas para Microsoft.

Esto reduce los costos operativos asociados con las revisiones manuales y mejora la eficiencia al permitir que los equipos se enfoquen en tareas más estratégicas, lo que mejora la productividad y el rendimiento general. Dependiendo del tamaño del equipo de fraude del comerciante, pueden administrar su cuenta de fraude con el equipo global de expertos en fraude de Worldline o de forma independiente.

En el rápido panorama del comercio electrónico actual, la demanda de soluciones avanzadas de prevención de fraude es más crítica que nunca. Los métodos tradicionales basados en reglas no son suficientes ante las tácticas sofisticadas de fraude. Sin embargo, las soluciones basadas en el aprendizaje automático como Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection (DFP) ofrecen un enfoque proactivo para combatir el fraude.

Nuestra solución no solo reduce las devoluciones de cargos y los rechazos falsos al utilizar algoritmos avanzados y un amplio conjunto de datos, sino que también impulsa la eficiencia operativa al minimizar las revisiones manuales. Escalable y adaptable en diversas industrias, fomenta la confianza entre comerciantes y sus socios bancarios, mientras que proporciona una protección sólida contra amenazas de fraude emergentes.

En conclusión, al activar DFP en Worldline Online Payments, se garantiza que las empresas puedan navegar con confianza por las complejidades del fraude en el comercio electrónico con una única inscripción.