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Si su sistema de protección contra el fraude no analiza su situación general, tendrá dificultades para detectar los buenos pedidos y el fraude. Eso pone en riesgo a toda su empresa.
¿Debería solamente detectar transacciones que parecen ser fraudulentas o debería evaluar todas las transacciones que pasan por su portal de comercio electrónico?
Los criminales cibernéticos son inteligentes, e implacables. Están siempre probando su sistema de prevención del fraude. Pero no todas las transacciones que parecen fraudulentas realmente lo son. Usted necesita una solución que pueda eliminar el fraude Y aprobar más pedidos apropiados.
Muchas empresas dependen de estrategias de inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés) para la gestión del fraude.
Estas herramientas pueden ser beneficiosas. Pero no son perfectas.
Depender solamente de la inteligencia artificial para “detectar” las transacciones que deben ser evaluadas es una decisión comercial arriesgada. Podría no detectar todos los pedidos fraudulentos y podría rechazar pedidos perfectamente apropiados. Esto significa que podría afectar negativamente sus ingresos y sus relaciones con sus clientes.
Las estrategias basadas en la inteligencia artificial no siempre pueden detectar los patrones emergentes del fraude.
Por ejemplo, la compra de una computadora entregada en Cherry Lane parece legítima. Pero si no evalúa todas las transacciones, podría no darse cuenta que 10 computadoras fueron entregadas a 10 direcciones diferentes en Cherry Lane el mismo día, lo que probablemente indica la existencia del fraude.
Para identificar patrones de fraude mayores, los sistemas de fraude basados en la inteligencia artificial necesitan recibir muchos datos.
A medida que evalúa más transacciones, aumenta la cantidad de datos de las transacciones almacenadas que puede usar, de manera que se pueden tomar decisiones más precisas en general.
Considere nuestro ejemplo sobre las computadoras enviadas a Cherry Lane. Cada venta individual podría parecer apropiada, pero el verdadero patrón del fraude surge cuando se evalúan las transacciones en un contexto más amplio.
Algunas veces, pedidos perfectamente apropiados pueden tener indicadores de fraude, como cuando un cliente compra un regalo a último momento para que sea entregado rápidamente a una dirección diferente a la dirección del titular de la tarjeta.
Si no evalúa todos los pedidos, estas transacciones “indecisas” serán rechazadas y perderá la venta y posiblemente también la relación con el cliente.
Una tasa baja de fraude podría en realidad reflejar una alta tasa de rechazos que podría afectar negativamente sus ingresos y su reputación.
Muchas transacciones son “poco claras” donde es difícil saber si son fraudulentas o no. Los sistemas de gestión del fraude que solamente dependen de la inteligencia artificial en general rechazan automáticamente estas transacciones..
Cuando usted tiene un sistema de gestión del fraude que puede investigar y analizar estas transacciones cuestionables, encontrará que muchas de estas ventas “indefinidas” son legítimas y deberían ser aprobadas.
Los comerciantes, con frecuencia definen múltiples reglas en el filtro de fraude para tratar de detectar la mayor cantidad de transacciones fraudulentas posible.
Pero, contraintuitivamente, esto puede aumentar la exposición al riesgo. Si las normas del filtro de fraude se aplican en el orden incorrecto, algunas reglas podrían cancelar a otras, y esto puede dejarlo con menos protección que antes.
Un sistema de gestión del fraude de varios niveles también usa normas de fraude para identificar transacciones cuestionables, pero no se detiene allí.
En cambio, una solución más completa será capaz de evaluar todas las transacciones para asegurarse de que usted puede identificar con precisión cada instancia de fraude y aprobar con precisión todos los pedidos apropiados.
Son sofisticados y saben cómo operar sin que usted los detecte. Por ejemplo, a menudo harán pruebas a su sistema de fraude haciendo compras de bajo valor para ver si funciona un número robado de tarjeta de crédito. Si su sistema aprueba ese pequeño pedido fraudulento, acaba de abrir la puerta a ataques de fraude más importantes.
Los estafadores profesionales a menudo trabajan juntos para coordinar ataques de gran escala a una empresa en un período de tiempo muy breve.
Y tenga la seguridad de que si su intento no funciona, usarán algo nuevo para tratar de determinar cómo poder superar sus filtros. Los estafadores pueden evolucionar sus tácticas con extrema rapidez y las normas de la inteligencia artificial tienen dificultades para estar al tanto de la rapidez de tantos cambios.
Evaluar todas las transacciones le permite detectar a estafadores que intentan penetrar su sistema con pequeñas transacciones que esperan usted ignorará. Evaluar todas las transacciones también le permite detectar las nuevas trampas que los estafadores prueban después.
Este método es como verter agua fría sobre el fuego. Los ataques de fraude se pueden identificar, detener y prevenir con rapidez.
Una vez que los estafadores reconocen que usted les presta atención, decidirán seguir hacia otra empresa que no esté tan preparada.
Cuando su sistema de fraude solamente evalúa transacciones arriesgadas y no incorpora un método más general, podrá rechazar involuntariamente pedidos legítimos y tendrá dificultades para prevenir ataques en gran escala.
Cuando usted evalúa todas las transacciones, puede aprobar más pedidos mientras también detiene a los estafadores, lo que significa que podrá proteger su mercadería, su reputación y sus ganancias.
Si solamente evalúa transacciones que son detectadas por su filtro de fraude, no sabrá exactamente en qué situación se encuentra su empresa. Esta limitada estrategia pone a su empresa, a sus ingresos y a sus relaciones con sus clientes en riesgo.
Evaluar todas las transacciones le permite ver todo el panorama de los pedidos que llegan para poder detectar con rapidez lo que tratan de hacer los criminales cibernéticos, y detenerlos inmediatamente.
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