En el entorno digital actual, los comercios de ecommerce enfrentan amenazas crecientes por parte de ciberdelincuentes cada vez más sofisticados. Por eso, contar con estrategias efectivas de prevención de fraude es más crucial que nunca para proteger tus ganancias y mantener la confianza del cliente. ¿La buena noticia? Hay muchas opciones. ¿La no tan buena? La mejor opción para tu negocio no siempre es obvia... y puede variar bastante.
Muchos comercios se preguntan cuándo deben confiar en tecnología basada en aprendizaje automático y cuándo es más apropiada una revisión manual realizada por humanos. También surge la pregunta: ¿qué otras opciones existen?
Veamos las alternativas, sus ventajas y posibles desventajas.
El enfoque de aprendizaje automático o machine learning utiliza algoritmos informáticos para analizar datos actuales e históricos, estadísticas de fraude por industria e información transaccional.
Muchos negocios de ecommerce están recurriendo al poder de la inteligencia artificial (IA) para evaluar el riesgo de fraude de una transacción y señalar aquellas que podrían ser fraudulentas.
El aprendizaje automático es una herramienta poderosa porque tiene la capacidad de "aprender" a medida que procesa nuevos datos e incorporar ese conocimiento en los algoritmos de toma de decisiones.
Sabemos que los estafadores evolucionan constantemente en sus estrategias. La IA puede identificar rápidamente estos nuevos patrones y adaptarse, mejorando su precisión en la detección de riesgos.
Otras ventajas del aprendizaje automático incluyen:
Analiza grandes volúmenes de datos, incluyendo segmentos y mercados geográficos únicos del comercio, patrones de fraude específicos y datos del cliente y tarjetas de crédito.
Minimiza las pérdidas por transacciones fraudulentas y contracargos. Según LexisNexis, cada $1 perdido por fraude equivale a $3 en contracargos, tarifas y reemplazo de mercancía.
Evalúa y procesa un mayor volumen de transacciones mucho más rápido que los analistas humanos.
El análisis en tiempo real permite identificar fraudes evidentes de forma instantánea y señalar posibles amenazas, ayudando a prevenir contracargos y proteger los ingresos y la relación con los clientes.
Aunque tiene ventajas, depender exclusivamente del machine learning también tiene fallas. Por ejemplo:
Puede confundir a un cliente que hace todas sus compras navideñas de una vez como posible fraude.
Puede no identificar que un cliente está comprando mientras viaja al extranjero.
Ambas situaciones parecen fraude, pero no lo son. Confiar únicamente en la IA puede generar falsos rechazos, lo que significa menores tasas de aprobación y pérdida de ventas — y a largo plazo, pérdida de lealtad del cliente.
Además, la IA puede tardar en adaptarse cuando aparecen nuevas tácticas de fraude, lo que deja una ventana de vulnerabilidad.
Por otro lado, la revisión manual se basa en equipos internos o externos de analistas entrenados para detectar y prevenir el fraude. Este método también tiene ventajas y desventajas.
Volvamos a los ejemplos anteriores: compras en el extranjero o múltiples compras de alto valor en poco tiempo.
La ventaja de la revisión manual es que el personal entrenado puede:
Verificar si hay otras compras recientes que indiquen que el cliente está fuera del país.
Revisar el historial de compras y detectar patrones, como un cliente que cada año hace compras durante una promoción específica.
La revisión manual permite una evaluación más contextual y una investigación más profunda, lo que reduce tanto los falsos rechazos como las transacciones fraudulentas.
Incluye:
Aplicación de conocimiento experto y reglas personalizadas a decisiones transaccionales.
Identificación de patrones de fraude específicos por comercio.
Oportunidad de contactar al cliente directamente si hay sospechas.
Capacidad de detectar fraudes sutiles en desarrollo gracias a la experiencia del equipo.
Los analistas humanos aportan pensamiento crítico y comprensión contextual que la IA aún no alcanza. Esto ayuda a garantizar que las transacciones legítimas no sean rechazadas por error, protegiendo así la experiencia del cliente y la salud financiera del negocio.
Ahora bien, ¿cuáles son las desventajas?
Se necesita contratar personal interno o externo para revisar todas las transacciones, lo que puede ser costoso.
Es difícil mantener siempre el nivel adecuado de personal, especialmente en épocas de alta demanda.
A medida que el negocio crece, escalar la revisión manual se vuelve más lento y complicado.
Las revisiones manuales pueden generar demoras en el procesamiento de pedidos, frustrando a los clientes.
La efectividad depende del conocimiento del personal, lo que requiere entrenamiento constante e incentivos para retener talento calificado.
Tanto la IA como la revisión manual tienen sus beneficios, pero ninguna es perfecta por sí sola. Entonces, ¿cuál es la mejor opción?
Lo ideal es una solución que combine lo mejor de ambos mundos: algoritmos de aprendizaje automático y el juicio experto de analistas humanos.
Este modelo híbrido permite:
Detectar actividades sospechosas rápidamente con IA.
Evaluarlas con expertos para reducir falsos positivos.
Mejorar la prevención de contracargos y proteger mejor al cliente.
En ClearSale, nuestra solución híbrida incluye cuatro componentes esenciales que nos permiten alcanzar las tasas más altas de aprobación y las más bajas de contracargos de toda la industria.
Empezamos con un algoritmo impulsado por IA que compara cada transacción con nuestra base de datos global de fraude, una de las más amplias del mundo.
Gracias al aprendizaje automático, detectamos fraudes con alta certeza, y solo el ~2% de las transacciones se envían a revisión manual.
Los analistas expertos revisan transacciones sospechosas, buscando aprobar la mayor cantidad posible sin comprometer la prevención de contracargos. A veces contactamos directamente al cliente para confirmar la compra. Este servicio personalizado es muy valorado por nuestros clientes.
Tras la revisión, los analistas retroalimentan el algoritmo con nuevos datos, mejorando continuamente su precisión y velocidad
Sabemos que cada negocio tiene necesidades distintas.
Por ejemplo, un ecommerce de productos digitales necesita detección más rápida que uno que ofrece entregas en 24 horas.
Por eso, en ClearSale adaptamos nuestras soluciones según el tipo de negocio.
Puedes descubrir qué velocidad de decisión es ideal para ti con nuestra herramienta ClearSale Decision Speed Tool, o contactar a uno de nuestros expertos para una evaluación personalizada.