La creciente adopción de servicios en línea, como la banca móvil, servicios bajo demanda, comercio electrónico, crédito instantáneo y atención médica bajo demanda, está fomentando un aumento correspondiente en el fraude en línea. La industria de gestión del fraude es un campo en rápido crecimiento; según Fortune Business Insights, se proyecta que el mercado global de detección y prevención de fraude crecerá de 30.65 mil millones de USD en 2022 a 129.17 mil millones de USD en 2029, exhibiendo un CAGR de 22.8%.
El impacto del fraude en un negocio puede ser profundo; además de las pérdidas financieras evidentes, también erosiona la confianza del cliente, daña la marca de la empresa e incrementa los costos operativos. Desafortunadamente, las empresas que no se adaptan están en un mayor riesgo de experimentar pérdidas por fraude aún más altas. Ahí es donde entra el software de detección de fraude. La mejor manera de prevenir el fraude y reducir las pérdidas por fraude es asociarse con una empresa de detección de fraude para gestionar el riesgo y establecer confianza a lo largo del viaje del cliente.
Pero dado que el software de detección de fraude puede ser difícil de entender y seleccionar, este artículo tiene como objetivo desmitificar el proceso. En este artículo, repasaré el mejor software de detección de fraude en el mercado, sus fortalezas y debilidades, y cómo elegir el adecuado para tu negocio.
¿Qué es un software de detección de fraude?
El software de detección de fraude es una herramienta que se utiliza para encontrar fraudes y abusos financieros. Normalmente lleva a cabo una variedad de tareas relacionadas con el fraude, como identificar actividades inusuales, analizar patrones de datos, abordar patrones adversarios y generar informes.
En general, el mejor software de detección de fraude ofrece los siguientes beneficios clave:
Proporcionar una experiencia de cliente fluida y segura
Aceptar buenos usuarios e incrementar los ingresos al reducir falsos positivos
Reducir las pérdidas financieras por fraudes criminales y amistosos
Construir la confianza del cliente y reducir el daño a la marca como resultado del fraude
Disminuir los costos operativos asociados con la lucha contra el fraude
5 cosas que buscar en un software de detección de fraude
Enfoque integrado de aprendizaje automático y reglas
Cuando surgen nuevos patrones adversarios, los flujos de trabajo deben evolucionar instantáneamente para abordarlos. Las reglas se adaptan fácilmente a los cambios, lo que las hace adecuadas para mitigar patrones adversarios rápidamente cambiantes. Sin embargo, a medida que los patrones de fraude se adaptan a los umbrales definidos por humanos, la complejidad de las características y sus umbrales correspondientes utilizados por las reglas puede aumentar rápidamente, lo que requiere el uso de modelos de aprendizaje automático.
El mejor software de detección de fraude no solo ofrece modelos de ML de caja negra con una puntuación de fraude, sino que emplea un enfoque integrado de aprendizaje automático y reglas, permite usar tus modelos personalizados de ML con reglas personalizables y ofrece una plataforma para realizar ingeniería de características para entrenar tus modelos de ML. Además, también hace que las mismas características con las que entrenaste tus modelos de ML estén disponibles para tus reglas.
Motor de reglas personalizable
Aunque los formatos de datos con opiniones hacen que aplicar un software de detección de fraude para un caso de uso específico sea más fácil, limita fundamentalmente la capacidad del usuario para adaptar el software de detección de fraude a sus datos, necesidades comerciales y patrones únicos de detección de fraude. El software de detección de fraude que permite a una empresa enviar datos en un formato flexible a través de una API REST, ofreciendo la capacidad de transformar los datos, crear agregados y listas históricas utilizando los datos, y luego hacer que esos datos estén disponibles para el motor de reglas es una necesidad fundamental para las empresas.
Funcionalidad de prueba y despliegue comprensiva
Lo que más falta en el software de detección de fraude es la capacidad de realizar pruebas retrospectivas de nuevos cambios y desplegarlos gradualmente. De la misma manera que nunca implementas aplicaciones de software sin probarlas, rara vez deseas aplicar un nuevo cambio a tu modelo ML de fraude o reglas sin saber cómo se desempeñarán en la práctica. Esta capacidad para realizar pruebas retrospectivas con precisión es sorprendentemente difícil de construir y, por lo tanto, raramente disponible en software convencional de detección de fraude.
El mejor software de detección de fraude integra datos históricos con datos en tiempo real, reproduce reglas ejecutándolas en datos pasados y te permite observar la tasa de coincidencia y los datos coincidentes para validar el cambio e iterar sobre él. También debería ofrecer un modo de prueba de despliegue donde la nueva lógica de detección de fraude se ejecute en tráfico en vivo pero no tome efecto; un paso necesario para estudiar cómo el cambio afectará las transacciones de usuario más recientes. Después de evaluar el impacto de la nueva lógica de detección de fraude en modo de prueba, el software de detección de fraude también debe permitirte canalizar los cambios en producción, aumentando gradualmente el volumen del 0% al 100% de las solicitudes de usuario en lugar de impactar a todos los usuarios de manera abrupta.
Integración de datos y analíticas de fraude
Hay una clara división en el mercado del software de detección de fraude; algunos soportan la visualización de datos para encontrar nuevas señales de fraude, mientras que otros permiten tomar decisiones sobre señales de fraude que ya has encontrado. Sin embargo, para aumentar la velocidad y precisión de la detección de fraude, necesitas ambos. Los datos que se utilizaron para encontrar una nueva señal de fraude también deben utilizarse para luego tomar decisiones sobre ella.
El mejor software de detección de fraude integra analíticas de fraude en tiempo real y visualización con flujos de trabajo de toma de decisiones, permitiéndote:
buscar en los registros de actividad del usuario
segmentar y analizar datos + visualizar patrones
usar analíticas de gráficos para identificar entidades con características similares
utilizar las señales de fraude descubiertas a partir de los procesos anteriores para entrenar modelos ML y ejecutar reglas
Gestión de casos basada en datos
La falta de los datos correctos en el momento de la toma de decisiones tiene un impacto profundo en una métrica clave rastreada por los equipos de fraude y riesgo: el tiempo empleado en revisiones manuales. La mayoría del tiempo empleado por los analistas se dedica a recopilar datos relacionados con el caso. Existe una amplia gama de herramientas de gestión de casos en el mercado, pero pocas tienen las capacidades de analíticas de datos en tiempo real que hacen verdaderamente eficientes las operaciones de fraude y riesgo. Necesitas capacidad de analíticas de gráficos para analizar el comportamiento grupal de entidades relacionadas, la capacidad de integrar datos de herramientas de terceros y capacidades de analíticas de datos en tiempo real para evaluar el comportamiento pasado del usuario, junto con capacidades de gestión de casos.
Cómo elegir el software de detección de fraude adecuado para tu negocio
Hasta ahora, hemos discutido qué es el software de detección de fraude y las capacidades clave del mejor software de detección de fraude, pero ¿cómo eliges el adecuado para tu negocio?
Aquí hay algunos factores a considerar:
Complejidad de las herramientas independientes de detección de fraude
El enfoque convencional para abordar el fraude ha sido superponer una serie de herramientas y sistemas independientes de prevención de fraude, cada uno con su propio conjunto de capacidades. El resultado es una pila de fraude fragmentada, a menudo caracterizada por redundancias e ineficiencias de costos.
El problema central de este enfoque, además de la mayor complejidad, es la incapacidad de utilizar una visión evolutiva de 360 grados de los datos del usuario para mitigar el riesgo en todo el viaje del cliente. Después de todo, si un usuario tiene un alto riesgo de cuenta, eso debería considerarse en la evaluación de riesgo para la transacción de pago del usuario.
Enfoques de plataforma que han llegado al mercado en los últimos años han buscado abordar esto. Seleccionar una plataforma de detección de fraude integral con una API flexible y un motor de decisiones personalizable es fundamental para tu capacidad de modelar con precisión el comportamiento del usuario y aplicarlo para evaluar el riesgo a lo largo del viaje del cliente.
La necesidad de consultar múltiples herramientas de terceros
A menudo, las herramientas de detección de fraude ofrecen una única puntuación de fraude basada en datos y algoritmos propietarios. Pero, ¿quieres depender de los datos de una sola empresa o preferirías consultar múltiples fuentes de datos? Cada vez más, las empresas están optando por consultar múltiples herramientas de terceros para obtener diversas puntuaciones de fraude junto con datos internos para una capacidad de detección de fraude holística.
El mejor software de detección de fraude emplea un enfoque de plataforma: la capacidad de aprovechar múltiples fuentes de datos y puntuaciones de fraude en lugar de depender de una sola basada en sus propios datos propietarios.
Tiempo dedicado a acceder a los datos correctos
Encuestamos a docenas de profesionales de fraude y riesgo y la retroalimentación fue unánime: la mayoría del tiempo en las operaciones de detección de fraude se dedica a ensamblar los datos correctos que normalmente están fragmentados a través de varias bases de datos, aplicaciones y el almacén de datos. A menudo, las herramientas de detección de fraude carecen de funcionalidad crucial de integración de datos y analíticas que es instrumental para reducir el tiempo promedio de mitigación para abordar patrones de fraude adversarios.
Una solución de detección de fraude completa debe tener funcionalidad de integración de datos sin código que permita a personas sin experiencia técnica extraer fácilmente todos los datos correctos de varios sistemas de datos internos y herramientas de terceros por igual. Y tener la capacidad de integrar datos externos e internos y hacerlos disponibles para el entrenamiento del modelo ML y la ejecución de reglas personalizadas.
La necesidad de analíticas de fraude
Encontrar un nuevo patrón adversario es como encontrar una aguja en un pajar; necesitas examinar muchos datos en tiempo real, segmentarlos y analizarlos, y visualizar los patrones para detectar una nueva tendencia de fraude. Además, detectar una nueva tendencia de fraude es seguido por la toma de decisiones sobre el mismo conjunto de señales. En la actualidad, las analíticas de fraude se realizan en el almacén de datos utilizando SQL de manera batch, mientras que la puntuación se lleva cabo en un motor de decisiones. Los datos del almacén de datos SQL son diferentes de los datos utilizados por el motor de decisiones, lo que afecta fundamentalmente la precisión y la velocidad del proceso de mitigación de fraude. El mercado de herramientas de detección de fraude está fragmentado entre herramientas que hacen analíticas o visualización y herramientas que realizan puntuación de fraude y toma de decisiones. Sin embargo, para una detección de fraude precisa y oportuna es necesario que ambos trabajen en conjunto y en tiempo real.
Tiempo dedicado a la revisión manual
Un problema central para los equipos de fraude y riesgo son las preocupaciones de eficiencia impulsadas por el creciente número de casos enviados para revisión manual. Las mejoras operativas básicas y la inversión en mejorar las herramientas de flujo de trabajo de revisión pueden ayudar a reducir el tiempo y dinero invertido internamente en la revisión manual, pero solo abordan los síntomas en lugar del problema mismo, y por lo tanto no abordan los problemas fundamentales -- a) la falta de datos completos disponibles en el momento de la toma de decisiones que hace que más casos caigan en la zona gris, los que luego se envían para revisión manual b) la falta de datos en tiempo real disponibles para el revisor de casos para evaluar el caso de manera precisa y rápida.
Combate el fraude con un software de detección de fraude completo
Para continuar modernizando tu negocio al mover interacciones críticas con clientes en línea, mientras también lidias con la complejidad de patrones adversarios, hay una necesidad urgente de elegir un software de detección de fraude completo. Uno que no solo sea integral en la funcionalidad que proporciona, sino también suficientemente personalizable para adaptarse a las necesidades comerciales en evolución de tu empresa. Después de todo, balancear las pérdidas por fraude con la fricción en la experiencia del usuario no es una decisión única.
En este artículo, hemos visto cinco cosas que buscar en una solución de detección de fraude, así como una guía sobre cómo elegir el mejor para las necesidades de tu negocio. Si deseas aprender más, nos encantaría conversar.
