El tercer mito de la prevención del fraude que examinaremos es que las organizaciones tienen que revisar manualmente todas las transacciones para mantener la supervisión y el control, con el supuesto de que las decisiones completamente automatizadas eliminan la visibilidad y el control. Hay muchas razones por las que esto no es cierto, pero por cuestiones de tiempo, nos centraremos en las cuatro principales. También veremos por qué las soluciones de prevención de fraude completamente automatizadas son superiores a cualquier solución que requiera que algunas o todas sus decisiones se revisen manualmente.
La automatización no elimina el equipo de fraude; más bien aumenta su eficacia
Un error común al que se enfrentan los proveedores de soluciones automatizadas de prevención del fraude es que su objetivo es reemplazar un equipo dedicado al fraude. Esto no podría estar mas alejado de la verdad.
Los equipos de fraude con demasiada frecuencia trabajan de manera retrospectiva: juzgan individualmente las transacciones marcadas en función de la confiabilidad y la legitimidad. La automatización libera a los equipos de fraude de las limitaciones de un proceso de revisión manual y les permite trabajar de manera más eficiente. El aprendizaje automático y la IA forman una perspectiva más holística del fraude que permite que el personal antifraude trabaje de manera proactiva. Este enfoque permite que los equipos estén más atentos a los cambios en las tendencias comerciales y permite que los miembros del equipo se concentren en diseñar tecnologías de pago innovadoras o buscar oportunidades emergentes.
El aprendizaje automático y la IA son más seguros y precisos que la revisión manual
Los revisores humanos están capacitados para identificar patrones dentro de los conjuntos de datos. Sin embargo, los estafadores adoptan rutinariamente nuevos métodos para engañar con éxito a los revisores. Con los métodos avanzados cada vez más accesibles, se reduce la eficacia de las revisiones manuales.
Las revisiones manuales también crean problemas sutiles que pueden magnificarse con el tiempo. Las personas introducen sesgos de forma innata en su toma de decisiones y, a menudo, se traducen en su trabajo. Estos sesgos crean incoherencias en los criterios de verificación de los pagos que pueden dar lugar a una aprobación y una falla para dos transacciones con atributos muy similares. Un inconveniente adicional de la revisión manual es exponer los datos de los clientes a los empleados. Cuantas más manos pasa la información del cliente, más se deteriora la seguridad en general.
Debido al problema que el sesgo humano trae a la mezcla, el aprendizaje automático y la IA son el futuro de la detección de fraudes. Juntas, estas tecnologías avanzadas pueden detectar y prevenir estafadores repetidos, identificar patrones que de otro modo se pasarían por alto, mapear y, en última instancia, prevenir nuevos tipos de fraude. Al emplear herramientas de detección de fraude de aprendizaje automático, se pueden evaluar miles de atributos de clientes en segundos contra patrones de estafadores conocidos.
Las revisiones manuales no pueden seguir el ritmo
La mayoría de los minoristas en línea experimentan cambios en el negocio a lo largo del año. Los minoristas están más ocupados en ciertos momentos que en otros. Por ejemplo, los sitios de viajes y las industrias hoteleras pueden verse inundados fácilmente con viajeros de verano de junio a septiembre, las ventas del Black Friday y el Cyber Monday atraen multitudes de compradores en línea y las ventas semestrales aumentan la demanda. Otras veces puede ser más esporádico si un minorista anuncia una oferta estelar con poca antelación.
La pregunta para los minoristas que confían en las revisiones manuales es: ¿Cómo maneja un aumento del 35 % en el volumen de ventas en tan poco tiempo?
Los equipos de fraude no están equipados para controlar fluctuaciones repentinas en el volumen de transacciones por sí mismos. Los contratistas adicionales son solo una solución parcial, ya que es posible que no posean el contexto completo para tomar decisiones precisas. La presión para procesar las ventas puede hacer que los revisores aprueben transacciones más riesgosas para mantener el ritmo o detener las operaciones a medida que los revisores abordan el creciente retraso. Ninguna de estas soluciones es ideal, ni resuelven el problema por completo: un alto precio a pagar por una sensación de control percibida.
Como era de esperar, las soluciones automatizadas evitan estas trampas, ya que se pueden tomar cientos o miles de decisiones en segundos mientras se escalan sin esfuerzo para coincidir con las prioridades comerciales. El volumen de ventas experimentado por los minoristas durante el Black Friday y el Cyber Monday ilustra perfectamente este punto. En 2021, más del 40% de las ventas del Black Friday fueron facilitadas por teléfonos móviles y más de la mitad de los compradores en línea fueron compradores por primera vez. Estas superposiciones en el comportamiento del consumidor crean la receta perfecta para el desastre para los revisores manuales, pero son fáciles de abordar con soluciones de prevención de fraude basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Las revisiones manuales dificultan los servicios de valor agregado como Comprar en línea, Recoger en la tienda (BOPIS)
Las interrupciones causadas por la pandemia han alterado permanentemente las expectativas de los consumidores sobre sus experiencias de compra. BOPIS se ha convertido en un método popular para que los clientes reciban sus productos a medida que se hicieron necesarias las opciones sin contacto. El éxito de muchos de estos servicios de valor agregado, como BOPIS, se basa en evaluaciones rápidas de confiabilidad.
Pero considere lo que sucedería si un cliente completa una transacción en línea y llega a la tienda física, solo para descubrir que el artículo que compró no había sido aprobado por el comerciante.
Este escenario no es difícil de imaginar porque ocurre muchas veces en la realidad cuando los proveedores de fraude no verifican automáticamente sus transacciones. Incluso algunos proveedores que emplean el aprendizaje automático todavía revisan por error un pequeño porcentaje de las transacciones de forma manual para mantener las tasas normales de contracargo y aprobación. Nuestro consejo para las organizaciones que desean aprovechar los servicios de valor agregado deben encontrar una solución que proporcione una toma de decisiones completamente automática para evitar falsos rechazos.
Los equipos de fraude son los héroes anónimos de la industria del comercio electrónico. Sus esfuerzos protegen los resultados de las empresas, pero su trabajo a menudo puede ser un acto de equilibrio difícil. Cuando trabajan de manera eficiente y sin obstáculos con IA y tecnologías de prevención de fraude basadas en aprendizaje automático en lugar de revisiones manuales, los clientes encuentran los productos que les gustan más rápido y las empresas continúan creciendo sin el riesgo de perder frente a los estafadores.
