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Como Director de Análisis de Datos de ClearSale, Bruno Farinelli recibe con frecuencia preguntas sobre cómo gestionar los riesgos de fraude durante las temporadas altas de compras. Esta temporada de fiestas no ha sido la excepción, especialmente en un momento en el que los comerciantes están ansiosos por aprovechar cada posible venta. Hemos recopilado algunos de los mejores consejos de Bruno para ayudar a los comerciantes a prevenir el fraude en la temporada alta.
ClearSale: En un artículo reciente de MyTotalRetail.com, hablaste sobre los riesgos de fraude para el ecommerce durante esta temporada. Tu equipo también se está preparando para detectar fraudes antes de que afecten las ganancias de nuestros clientes. Dado que el algoritmo habilitado con IA de ClearSale aprueba el 90% de las órdenes válidas y señala aquellas sospechosas para una revisión adicional, ¿qué buscan tus analistas de fraude para aprobar más órdenes sospechosas?
Bruno: La mentalidad del analista debe estar siempre orientada a identificar posibles fraudes. Sin embargo, durante una temporada alta, una estrategia que resulta muy valiosa es adaptar esta misma mentalidad cuando se trata de aprobar órdenes sospechosas.
El objetivo es encontrar posibles explicaciones para cada sospecha que surja, considerando que es temporada alta. Estos días, es común ver más recurrencias y mayores gastos; también es común enviar regalos a amigos o familiares que viven en diferentes estados, comportamientos que en otro momento podrían considerarse fraudulentos.
Sin embargo, estas circunstancias pueden ser investigadas fácilmente por un analista de fraude experimentado que sabe distinguir el comportamiento criminal de un comprador navideño.
ClearSale: Las brechas de datos también son una preocupación durante las temporadas altas de compras. ¿Qué deben entender las empresas sobre las brechas de datos y cómo impactan a sus clientes y negocios?
Bruno: Entender qué datos fueron comprometidos y tomar los próximos pasos en términos de cumplimiento es extremadamente importante. Además de los riesgos legales para los clientes que tuvieron comprometida su información personal identificable (PII), las empresas deben ser conscientes de que es muy probable que un criminal intente usar esos mismos datos en transacciones fraudulentas. Usar datos robados válidos aumenta la probabilidad de que una transacción sea aprobada.
Siempre que se filtran contraseñas, también es probable que los estafadores utilicen esa cuenta para cometer fraudes. Lo primero que los comerciantes deben hacer es pedir a sus clientes que cambien sus contraseñas, lo cual, idealmente, evitará la toma de cuentas (ATO) y el fraude posterior.
De hecho, los comerciantes deben tener procesos ya establecidos para asegurarse de que todas las contraseñas filtradas se restablezcan una vez que se confirme una brecha. Y deben emplear técnicas de monitoreo mucho más rigurosas en cualquier transacción que use puntos de datos involucrados en la brecha.
Aprende más sobre el fraude ATO con nuestra guía recientemente actualizada:
ClearSale: En un artículo de PAYMNTS sobre IA titulado “Not Everyone Thinks AI Is Going To Destroy Us” (No todos piensan que la IA nos va a destruir), destacas la ventaja de utilizar modernos modelos de lenguaje extensos (LLM) para la detección de patrones en la prevención de fraude. ¿Cuáles son los beneficios de la tecnología de IA de ClearSale en la detección de fraudes?
Bruno: Cuando se trata de tecnología de IA, nuestra tecnología es superior a la mayoría de las soluciones del mercado. Principalmente, esto se debe a dos beneficios que ofrecemos.
1. Nuestro algoritmo de IA y las variables son desarrollados por expertos en IA que también son analistas de fraude experimentados; nuestro equipo ha estado combatiendo el fraude en línea desde que se realizó la primera transacción de comercio electrónico. Nuestro equipo conoce todas las tendencias de fraude, las especificidades de diferentes esquemas en regiones, países, industrias y más.
2. No solo contamos con una de las bases de datos de fraude más grandes del mundo, sino que también la calidad de nuestros datos es superior. Nuestros analistas aprueban y rechazan órdenes con un altísimo grado de certeza. Y los conocimientos que obtienen al analizar órdenes sospechosas se retroalimentan en el sistema. Esto asegura que nuestro algoritmo de IA esté aprendiendo de la mejor información posible.
ClearSale: Históricamente, hemos tenido una tasa de retención del 99%. ¿Cómo crees que la experiencia y la tecnología de IA de ClearSale contribuyen a esa cifra tan alta?
Bruno: Muchos factores contribuyen a nuestra tasa de retención. Somos una empresa centrada en la cultura, y ese enfoque se traslada a cómo trabajamos con nuestros clientes. Su éxito es nuestro éxito, y nuestro equipo se esfuerza por ofrecer resultados que ayuden a garantizar una experiencia de compra segura y confiable para sus clientes.
También creo que es la combinación de tecnología de IA, experiencia y el hecho de que no rechazamos automáticamente las órdenes, lo cual aleja a los clientes leales. En caso tras caso, nuestros clientes aumentan sus tasas de aprobación, reducen significativamente los contracargos y pueden procesar ventas con confianza, aumentando los ingresos. Los clientes quieren altas tasas de aprobación lo más rápido posible, y nuestro enfoque ofrece precisamente eso.
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