La detección del fraude ACH es imprescindible para los negocios en línea, y los comerciantes deben ser ingeniosos para mantenerse un paso adelante de los estafadores. Las transferencias automatizadas de cámara de compensación (ACH), comúnmente conocidas como pagos ACH, son el caballo de batalla silencioso del sistema financiero estadounidense, procesando enormes cantidades diariamente sin mucho revuelo.
Este héroe anónimo de los depósitos directos de nómina, los pagos automáticos de facturas y las transacciones entre empresas es un engranaje esencial en la rueda del comercio. Sin embargo, alberga un talón de Aquiles que los estafadores explotan implacablemente: el desfase entre la iniciación y la liquidación de la transacción deja una ventana abierta de par en par para el engaño y el robo.
En los negocios, el impacto del fraude ACH va más allá de la pérdida inicial de fondos. Desencadena una reacción en cadena, interrumpiendo el flujo de caja, erosionando la confianza del cliente y llevando a un proceso desafiante de control de daños.
Y mientras las grandes corporaciones pueden absorber estos golpes, para las pequeñas y medianas empresas, pueden ser un golpe fatal al corazón del negocio.
Pero la pregunta no es tan simple como cómo detectar el fraude ACH: uno debe ser cuidadoso al implementar medidas de seguridad porque si el sistema es demasiado estricto, reducirá su tasa de aceptación de pagos al rechazar clientes honestos.
Aunque el problema pueda parecer complicado, puedes aprovechar los beneficios de aceptar pagos ACH mientras limitas tu exposición al fraude por transacciones no autorizadas de ACH sin una gran cantidad de falsos positivos o pérdida de clientes. Todo lo que necesitas es un sistema de detección de fraudes basado en un motor para la toma de decisiones moderno.
Este artículo te guiará a través de enfoques modernos para la protección contra el fraude ACH, así como lo siguiente:
Cómo funcionan y operan los pagos ACH
Mecanismos de las estafas de pagos ACH
Las deficiencias de la detección de fraudes tradicional
La plaga de falsos positivos y las bajas tasas de aceptación
La mejor manera de detectar el fraude ACH con decisiones de riesgo impulsadas por IA
Conclusión: combatir las transacciones fraudulentas de ACH sin bloquear a buenos clientes
Comencemos.
Cómo funcionan y operan los pagos ACH
Los pagos de cámara de compensación automatizada son pagos electrónicos que mueven fondos de una cuenta bancaria a otra a través de un sistema centralizado: la red ACH. Esta red funciona como el equivalente financiero de un centro de control de tráfico aéreo, guiando transacciones a sus destinos previstos de manera segura y eficiente.
Cuando un negocio o un individuo inicia una transferencia ACH, envían un lote de transacciones a su banco. Estas transacciones se acumulan y se envían a través de la red ACH en intervalos predeterminados. Al recibirlos, el operador de ACH (como la Reserva Federal o The Clearing House en EE. UU.) clasifica las transacciones y las pone a disposición de los bancos receptores.
Este proceso asegura la transferencia ordenada de fondos, con el movimiento real típicamente completado dentro de uno a dos días hábiles.
Cómo las empresas aceptan pagos ACH
Las empresas se inscriben en la red de cámara de compensación automatizada a través de una institución financiera o un procesador de pagos, que proporciona el marco para aceptar pagos ACH directamente desde las cuentas bancarias de los clientes.
Para comenzar, las empresas necesitan recopilar la autorización del cliente, los detalles de su cuenta bancaria y los números de ruta. Una vez configurados, pueden procesar pagos por servicios o desembolsar fondos, como nóminas, con facilidad.
Casos de uso típico para transacciones ACH
La versatilidad de los pagos ACH los hace adecuados para una variedad de casos de uso, que incluyen:
Depósito directo de salarios, beneficios y reembolsos de empleados.
Pagos de facturas de consumidores para servicios públicos, hipotecas, préstamos y primas de seguros.
Pagos entre empresas (B2B) para facturas y costos de proveedores.
Transacciones gubernamentales, como reembolsos de impuestos y beneficios de seguridad social.
Compras de comercio electrónico directamente desde cuentas bancarias.
De hecho, desde la introducción de los pagos ACH el mismo día, NACHA informa que se movieron $608 mil millones de fondos solo en el tercer trimestre de 2023!
Mecanismos de las estafas de pagos ACH
Naturalmente, un método de pago popular como ACH atraerá a una buena cantidad de estafadores y criminales. Por ejemplo, la Asociación para Profesionales Financieros (AFP) informó lo siguiente en su Encuesta de Fraude y Control de Pagos 2023:
“El fraude a través de débitos ACH disminuyó del 37% en 2021 al 30% en 2022. El porcentaje de actividad fraudulenta a través de débitos ACH había estado aumentando gradualmente: del 33% en 2019 al 34% en 2020 y al 37% en 2021. El tiempo dirá si la reciente caída es el comienzo de una tendencia o no.”
Estos impactos de los esquemas de fraude ACH no son triviales, y las empresas necesitan permanecer vigilantes, empleando una combinación de educación al usuario, mejores prácticas de seguridad y tecnologías avanzadas de detección de fraudes para protegerse contra estas amenazas omnipresentes.
El fraude ACH es un término general que abarca varias tácticas utilizadas por criminales para obtener ilegalmente dinero de la cuenta bancaria de un individuo o empresa utilizando la red ACH.
Una transacción fraudulenta de ACH puede ser relativamente fácil o bastante compleja de realizar, dependiendo de los sistemas de seguridad del objetivo y de la sofisticación de los estafadores.
Aquí hay ocho factores que atraen a los criminales a cometer fraudes ACH:
Desfase de tiempo:
Las transacciones ACH no son instantáneas; requieren una ventana de procesamiento que puede oscilar entre uno y algunos días hábiles. Los estafadores explotan este desfase de tiempo para iniciar transacciones no autorizadas y retirar fondos antes de que se detecte el fraude, lo que se llama kiting de ACH.
El volumen de transacciones:
El mero volumen de transacciones ACH procesadas diariamente puede dificultar el reconocimiento de transacciones fraudulentas individuales. Las empresas e instituciones financieras que no tienen sistemas de monitoreo avanzados pueden no detectar anomalías hasta que sea demasiado tarde.
Falta de autenticación sólida:
No todas las empresas implementan métodos de autenticación sólidos para las transacciones ACH. Si una empresa se basa únicamente en información básica como un número de cuenta y de ruta bancaria, es más fácil para los estafadores ejecutar transacciones no autorizadas.
Phishing e ingeniería social:
Los estafadores suelen depender de esquemas de phishing para obtener la información bancaria necesaria. Muchos usuarios pueden ser engañados por estas tácticas, lo que hace que obtener la información para cometer fraude ACH sea más fácil de lo que uno podría esperar.
Fugas de datos:
La frecuencia y escala de las fugas de datos significan que gran cantidad de información personal y bancaria está disponible en la web oscura. Esta información puede usarse para realizar fraudes ACH a gran escala.
Capacitación inadecuada del personal:
Las empresas no siempre capacitan eficazmente a sus empleados sobre las últimas técnicas de detección de fraudes. Esta falta de capacitación puede conducir a oportunidades para que los estafadores manipulen al personal interno y faciliten transacciones fraudulentas a través de estafas por correo electrónico ACH.
Regulaciones bancarias:
Para las cuentas de consumidores, las regulaciones bancarias a menudo limitan la responsabilidad de los individuos por débito ACH no autorizado, siempre que reporten el fraude a tiempo. Los estafadores aprovechan esto al dirigirse a individuos que pueden no verificar regularmente sus estados de cuenta, permitiendo que los débitos ACH no autorizados pasen desapercibidos durante períodos más largos. Cuando surge la pregunta de quién es responsable del fraude ACH, son las instituciones financieras las que asumen la carga.
Complejidad de las transacciones comerciales:
En transacciones B2B, donde el movimiento de fondos puede ser más complejo y las cantidades mayores, es más fácil para los estafadores disfrazar transacciones no autorizadas como actividades comerciales legítimas.
Naturalmente, las instituciones financieras, los sistemas de detección de fraudes y las redes de cámara de compensación automatizada han implementado diferentes formas de lidiar con las estafas ACH y los pagos ACH no autorizados.
¿Qué es la detección de fraude ACH?
La detección de fraude ACH se refiere al proceso sistemático de identificar transacciones potencialmente fraudulentas dentro de la red de Cámara de Compensación Automatizada (ACH), que procesa grandes volúmenes de transacciones de crédito y débito en lotes. Implica monitorear, analizar y verificar transacciones ACH para prevenir transferencias electrónicas de fondos no autorizadas o ilegales.
El proceso de detección de fraude ACH normalmente emplea una combinación de tecnologías avanzadas y procedimientos rigurosos, incluyendo sistemas de detección de anomalías en tiempo real, análisis comportamental, algoritmos de aprendizaje automático y autenticación multifactorial.
Cuando se trata de que las empresas se pregunten cómo prevenir el fraude ACH, la mayoría de los sistemas de detección de fraude se basan en tres pilares:
Validar la información del cliente:
Utilizar servicios de terceros para validar la autenticidad de la información del cliente antes de configurar créditos ACH. Esto puede incluir verificar el puntaje de crédito del cliente, confirmar la identidad y corroborar que los detalles bancarios sean legítimos.
Establecer procedimientos de conocimiento del cliente (KYC):
Implementar procesos sólidos de cumplimiento KYC ayuda a garantizar que los pagos entrantes provengan de fuentes legítimas y que el negocio no esté inadvertidamente involucrado en el lavado de dinero.
Monitorear actividad sospechosa:
Implementar monitoreo de transacciones en tiempo real para patrones indicativos de actividad fraudulenta, como pagos irregulares de alto valor, cambios repentinos en el volumen de transacciones o cambios frecuentes en los detalles de la cuenta.
Estas tecnologías trabajan juntas para señalar actividades inusuales que se desvíen de patrones de comportamiento establecidos, como transferencias inesperadamente grandes o frecuencias de transacción anormales, lo que lleva a una investigación más profunda para confirmar su legitimidad.
Aunque estos pasos son suficientes para reducir el fraude ACH, vienen con una advertencia: producen demasiados falsos positivos.
Las deficiencias de la detección de fraudes tradicional
Ante esta amenaza, los sistemas tradicionales de detección de fraudes, al igual que las antiguas fortalezas, muestran su antigüedad y fragilidad. Fueron diseñados para una era diferente, con controles y contrapesos creados para amenazas financieras más lentas, no para las tácticas ágiles y en constante evolución de los piratas cibernéticos de hoy.
El punto crucial del problema con estos viejos sistemas radica en su dependencia de reglas estáticas. Considéralos como centinelas que solo reconocen las caras de los conocidos alborotadores, permitiendo que los estafadores astutos se deslicen sin ser detectados.
Este enfoque basado en reglas de la vieja escuela lucha por adaptarse a los esquemas innovadores y sofisticados que emplean los estafadores modernos, a menudo dejando transacciones legítimas atrapadas en el fuego cruzado.
Con la llegada de IA generativa en la detección de fraudes todo esto está cambiando, y una área clave de impacto es la de los falsos positivos y las bajas tasas de aceptación.
La plaga de falsos positivos y bajas tasas de aceptación
La mano pesada de estos sistemas obsoletos se siente en la abundancia de falsos positivos que generan. En su afán por bloquear el fraude, a menudo lanzan una red demasiado amplia, atrapando transacciones legítimas en el proceso.
Para una empresa, este exceso de celo puede ahogar el flujo del comercio, rechazando clientes genuinos cuyos pagos no se adaptan al perfil rígido establecido por el sistema.
Imagínate a un cliente realizando una compra inusualmente grande o una empresa iniciando un pago más alto de lo normal. Estos son banderas rojas para un sistema convencional, y más a menudo que no, detendrán estas transacciones de inmediato: un caso clásico de arrojar al bebé con el agua del baño.
¿El resultado?
Un cliente o vendedor frustrado, una venta perdida, una reputación manchada y, en última instancia, un golpe al resultado final del negocio.
Mientras tanto, los estafadores continúan innovando, deslizándose por las grietas con tácticas que aún no se han codificado en los conjuntos de reglas estáticas. Y con cada transacción legítima que se rechaza incorrectamente, se pierde una oportunidad de ingreso potencial, y la insatisfacción del cliente crece.
Al final, la insuficiencia de los sistemas tradicionales es doble: no logran detener el fraude de manera efectiva, y bloquean buenos negocios, llevando a bajas tasas de aceptación de pagos que ninguna empresa puede permitirse en el competitivo panorama de hoy.
Este escenario subraya la necesidad urgente de un nuevo campeón en la detección de fraudes: un sistema lo suficientemente ágil para adaptarse en tiempo real, lo suficientemente inteligente para aprender de los patrones, y lo suficientemente perspicaz para distinguir entre amigos y enemigos. Ahí es donde la promesa de los modernos motores de decisiones entra en la narrativa, preparados para redefinir el campo de batalla de la prevención de fraudes ACH.
La diferencia entre lo viejo y lo nuevo es tangible. Uno de nuestros clientes, Fluz, utilizando la plataforma de decisiones de riesgo impulsadas por IA de Oscilar, vio un aumento dramático de 20% en sus tasas de aprobación ACH. Mover la aguja en este KPI tuvo un impacto masivo en la satisfacción del usuario también, llevando a un proceso de transacción optimizado que les ayudó a reconstruir la confianza entre su base de usuarios.
Para ver cómo Oscilar está trabajando para cambiar estos métodos tradicionales de detección de fraudes ACH y aumentar las tasas de aprobación ACH, consulta el estudio de caso completo de Fluz.
La mejor manera de detectar el fraude ACH con decisiones de riesgo impulsadas por IA
El motor de decisiones de riesgo impulsado por IA de Oscilar mejora las tasas de aprobación de las transacciones ACH utilizando analíticas sofisticadas, aprendizaje automático y un conjunto de reglas predefinidas para evaluar rápida y exactamente el riesgo asociado con cada transacción. Aquí está cómo ayudamos a mejorar tus tasas de aprobación ACH:
Evaluación de riesgo precisa
Al analizar grandes volúmenes de datos de transacciones y patrones de comportamiento del cliente, el motor de decisiones de riesgo de IA puede diferenciar con más precisión entre transacciones legítimas y posibles fraudes. Esto reduce las declinaciones falsas, lo cual mejora directamente las tasas de aprobación.
Procesamiento en tiempo real
Los motores de decisión procesan transacciones en tiempo real, permitiendo aprobaciones inmediatas o deteniendo pagos ACH sospechosos. Esta velocidad significa que no hay necesidad de revisión manual en muchos casos, lo cual puede ser una traba en el proceso de aprobación.
Personalización de políticas de decisión
Las empresas pueden personalizar los criterios de toma de decisiones basados en su tolerancia específica al riesgo, perfiles de clientes y estándares de la industria. Esto significa que los parámetros de riesgo pueden ajustarse para mejorar las tasas de aprobación sin aumentar proporcionalmente el riesgo.
Capacidades de aprendizaje dinámico
Los modelos de aprendizaje automático dentro de los motores de decisión se adaptan con el tiempo, aprendiendo de decisiones pasadas para mejorar el rendimiento futuro. Esto incluye reconocer patrones seguros de transacciones, lo cual puede llevar a tasas de aprobación más altas.
Fuentes de datos integradas
Al extraer datos de una variedad de fuentes, como datos históricos de transacciones, información bancaria de clientes e incluso servicios de datos de terceros, el motor de decisiones tiene una visión más holística de cada transacción, lo que lleva a decisiones más informadas y positivas. Oscilar ya tiene más de 60 proveedores de servicios integrados en nuestra plataforma, permitiéndote tomar las decisiones correctas usando los datos adecuados.
Reducción de revisiones manuales
La eficiencia de un motor de decisiones reduce la dependencia de revisiones manuales de transacciones. Esto no solo agiliza el proceso de aprobación, sino que también reasigna recursos a solo los casos más complejos y de alto riesgo.
Monitoreo y actualización continuos
Un motor de decisiones monitorea continuamente las transacciones y se actualiza regularmente con las últimas tendencias de fraude, asegurando que las transacciones legítimas sean menos propensas a ser atrapadas en filtros de fraude obsoletos.
Analíticas predictivas
Con analíticas predictivas, el motor de decisiones puede prever problemas potenciales basados en tendencias actuales y pasadas, ayudando a ajustar proactivamente las reglas de decisión para mantener altas tasas de aprobación.
Escalabilidad
A medida que los volúmenes de transacciones crecen, el motor de decisiones puede escalar en consecuencia, asegurando que la tasa de aprobación no sufra debido al aumento del volumen.
Integración de autenticación multifactorial
Para las transacciones que pueden parecer riesgosas, un motor de decisiones puede integrar pasos de verificación adicionales, como la autenticación multifactorial, para confirmar la legitimidad sin negar la transacción directamente.
Conclusión: combatir las transacciones fraudulentas de ACH sin bloquear a buenos clientes
El panorama de las transacciones financieras está perpetuamente en desacuerdo con el ingenio de los estafadores, especialmente dentro del ámbito de los pagos ACH. Es un equilibrio delicado de mantener: reforzar las defensas contra el fraude mientras se asegura que la experiencia del cliente permanezca fluida y las tasas de aprobación se mantengan altas.
Los métodos tradicionales a menudo se quedan cortos, atrapados por las tácticas siempre cambiantes de los estafadores o obstaculizados por una tecnología anticuada que no logra distinguir de manera eficiente entre actividad legítima y fraudulenta. El costo de equivocarse es alto: demasiado estricto y estarás rechazando transacciones legítimas y alejando a los clientes; demasiado indulgente y estarás vulnerable a delitos financieros.
Entra el motor de decisiones de riesgo impulsado por IA de Oscilar, una solución transformadora diseñada para armonizar la seguridad con la accesibilidad. Al aprovechar algoritmos de aprendizaje automático avanzados y una vasta red de puntos de datos, el motor de Oscilar lleva a cabo un análisis multidimensional de cada transacción ACH en tiempo real.
Filtra el ruido para detectar patrones y anomalías que indican fraude, al tiempo que se adapta a nuevas amenazas a medida que surgen. Este sistema inteligente significa que las empresas pueden aceptar pagos ACH con confianza, disfrutando de altas tasas de aprobación y satisfacción del cliente.
Con Oscilar, los días de tener que sacrificar la experiencia del cliente en el altar de la prevención de fraudes son una reliquia del pasado. Oscilar asegura que las empresas ya no necesiten sacrificar la experiencia del cliente por seguridad: pueden avanzar con confianza, con garantía y facilidad.
Próximos pasos: cómo comenzar con decisiones de riesgo impulsadas por IA generativa para tu negocio
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