El análisis de riesgo de las transacciones (TRA) es la práctica de analizar los datos de las transacciones en busca de patrones inusuales o riesgosos que puedan indicar fraude o infracciones normativas. El TRA permite a las empresas detectar actividades sospechosas a tiempo y evitar pérdidas financieras. Dado que se prevé que las pérdidas de las empresas a nivel mundial derivadas del fraude en los pagos online superen los 362,000 millones de dólares entre 2023 y 2028, la prevención de fraude sigue siendo una prioridad absoluta para las empresas de todo el mundo.

A continuación, explicaremos los componentes del TRA, cómo funciona y cómo diseñar el mejor proceso de TRA para tu empresa.

¿Qué contiene este artículo?

• Componentes clave del análisis de riesgo de las transacciones
  
• Beneficios del análisis de riesgo de las transacciones para las empresas
  
• Desafíos relacionados con el análisis de riesgo de las transacciones
  
• Cómo automatizar partes del análisis de riesgo de las transacciones
  

Componentes clave del análisis de riesgo de las transacciones

Con el TRA se evalúan y mitigan los riesgos potenciales asociados con las transacciones financieras. A continuación, se describen sus componentes clave.

• Recolección de datos: la recolección de datos consiste en recopilar datos pertinentes para la transacción, incluidos los datos históricos de la transacción, la información del cliente y cualquier dato externo que pueda influir en las evaluaciones de riesgo (por ejemplo, indicadores económicos y eventos geopolíticos).

• Identificación de riesgos: este paso implica identificar los riesgos específicos de la transacción, incluidos el riesgo de fraude, el riesgo crediticio, el riesgo operativo o el riesgo de mercado. La identificación también puede implicar el análisis de patrones de datos pasados para predecir posibles problemas.

• Evaluación de riesgos: la evaluación de riesgos significa cuantificar los riesgos identificados y evaluar su impacto potencial en la transacción. Técnicas como los modelos estadísticos, el análisis predictivo y los algoritmos de machine learning pueden estimar la probabilidad y el impacto de diferentes situaciones de riesgo.

• Mitigación de riesgos: la mitigación de riesgos implica el desarrollo de tácticas para reducir los riesgos identificados. Estas tácticas pueden incluir el establecimiento de límites para las transacciones, la mejora de las medidas de seguridad, el ajuste de las políticas crediticias o la incorporación de tecnologías avanzadas de detección de fraudes.

• Monitoreo y elaboración de informes: este paso implica monitorear las transacciones para identificar cualquier desviación de los patrones esperados que puedan indicar riesgos emergentes, así como informes periódicos para mantener informadas a las partes interesadas sobre los riesgos potenciales y la efectividad de las tácticas de mitigación.

• Cumplimiento de la normativa y adherencia normativa: el cumplimiento de la normativa significa garantizar que todos los procesos de transacción cumplan con las leyes y regulaciones pertinentes. Estos incluyen estándares contra el lavado de dinero (AML), requisitos de Conozca a su cliente (KYC) y otras normativas financieras.

• Integración de tecnología: este paso implica utilizar sistemas integrales de tecnología de la información (TI) y soluciones de software que puedan integrar grandes conjuntos de datos, aplicar análisis en tiempo real y automatizar los procesos de gestión de riesgos.

Beneficios del análisis de riesgo de las transacciones para las empresas

Analizar el riesgo de las transacciones de tu empresa puede generar grandes beneficios. Aquí se explica cómo el TRA puede ayudar a tu empresa.

• Prevención de fraude: las empresas pueden detectar actividades potencialmente fraudulentas de forma temprana mediante el análisis de patrones y anomalías en los datos de las transacciones. Esto ayuda a minimizar las pérdidas financieras y a proteger los activos y la reputación de la empresa.

• Toma de decisiones estratégicas: las empresas pueden utilizar la información de los datos de las transacciones para tomar decisiones informadas, identificar oportunidades de mercado y afinar los procesos internos.

• Cumplimiento de la normativa: las empresas pueden cumplir más fácilmente con las normativas relacionadas con el procesamiento de transacciones y la seguridad de los datos al monitorear las transacciones y documentar y abordar cualquier actividad sospechosa.

• Menores costos: las empresas que automatizan y mejoran la precisión de sus sistemas de detección de fraudes pueden reducir los costos de la revisión manual y los procesos de contracargos.

Desafíos relacionados con el análisis de riesgo de las transacciones

Debido a que el TRA implica varios puntos de datos cambiantes, presenta ciertos desafíos. Estos son algunos de los desafíos del TRA.

Calidad e integración de los datos

• Los datos de las transacciones a menudo provienen de una variedad de fuentes en diferentes formatos. Esto hace que la integración y el análisis sean un desafío.

• La falta de información o la información inexacta pueden dar lugar a falsos positivos o negativos. Esto puede afectar la precisión de las evaluaciones de riesgos.

• El manejo de datos confidenciales de los clientes requiere el cumplimiento de estrictas normativas de privacidad. Esto puede limitar el uso de ciertos puntos de datos para el análisis.

Tácticas de fraude

• Los actores fraudulentos adaptan constantemente sus tácticas. Esto dificulta que los sistemas de TRA se mantengan al día con las últimas amenazas.

• Los métodos de pago y las tecnologías emergentes pueden crear nuevas vulnerabilidades que los modelos tradicionales de TRA podrían no detectar.

• Los actores fraudulentos suelen operar a través de múltiples canales. Es posible que las empresas sin una visión holística del comportamiento de los clientes no puedan detectarlo.

Experiencia del cliente

• Una detección de fraudes demasiado agresiva puede llevar a que se rechacen transacciones legítimas. Esto puede frustrar a los clientes y afectar los ingresos.

• Las empresas deben equilibrar una seguridad sólida con una experiencia positiva para el cliente. Esto es especialmente cierto en el caso de las transacciones móviles y en línea.

• Las empresas deben mantener la confianza de los clientes junto con sólidas medidas de prevención de fraude. Esto requiere una comunicación clara y transparencia.

Flexibilidad y análisis en tiempo real

• Las empresas deben contar con una potencia informática sustancial y algoritmos eficientes para analizar grandes volúmenes de transacciones en tiempo real.

• Los sistemas de TRA deben tomar decisiones rápidas sobre la legitimidad de las transacciones sin causar retrasos ni afectar la experiencia de usuario.

• Los modelos de TRA deben adaptarse a los cambiantes patrones de fraude y a los volúmenes de transacciones sin perder efectividad.

Cómo automatizar partes del análisis de riesgo de las transacciones

Impulsar tu proceso de TRA con IA y machine learning puede mejorar la precisión y reducir el esfuerzo manual requerido por tu equipo. A continuación, se explica cómo implementar la automatización del TRA.

Identifica los indicadores clave de riesgo

• Analiza los datos de tu historial de transacciones para identificar patrones asociados a transacciones pasadas de alto riesgo o transacciones fraudulentas. Busca anomalías en los montos de las transacciones, las frecuencias, las ubicaciones, el comportamiento de los clientes o los modos de pago.

• Investiga las tendencias de fraude más comunes en tu sector e incorpora esos indicadores en tu análisis.

• Asegúrate de que tus indicadores clave de riesgo se alineen con las regulaciones o requisitos de cumplimiento de la normativa pertinentes en tu sector.

Elige las herramientas de automatización adecuadas

• Evalúa minuciosamente tus procesos actuales de análisis de riesgos, problemas y resultados deseados.

• Explora varios proveedores de software de TRA. Compara funcionalidades y lee las opiniones de los clientes.

• Solicita demostraciones y pruebas gratuitas para probar las funcionalidades, la facilidad de uso y las capacidades de integración del software con tus sistemas existentes.

• Evalúa el costo del software frente a los beneficios potenciales, como una mejor detección de fraudes, una reducción del esfuerzo manual y una mayor eficiencia operativa.

Implementa la automatización basada en reglas

• Crea reglas claras y bien definidas que activen alertas o acciones basadas en tus indicadores de riesgo clave identificados, por ejemplo, «Marcar cualquier transacción que supere los $10,000» o «Marcar cualquier transacción que se origine en un país con una puntuación de riesgo de fraude alto».

• Asegúrate de que tus reglas se puedan modificar o actualizar fácilmente a medida que cambien las necesidades y los riesgos potenciales de tu empresa.

• Prueba minuciosamente las reglas antes de implementarlas en producción para evitar falsos positivos o riesgos perdidos.

Usa la tecnología de machine learning

• Mantén los datos de tus transacciones limpios, organizados y con el formato adecuado para que los procesen los algoritmos de machine learning.

• Capacita tus modelos de machine learning con datos históricos de transacciones para identificar patrones y anomalías indicativos de riesgo.

• Evalúa regularmente el rendimiento de tus modelos utilizando métricas como la exactitud, la precisión y la sensibilidad.

• Perfecciona y vuelve a entrenar tus modelos para mejorar la precisión y eficacia a medida que dispongas de nuevos datos.

Realiza un monitoreo y perfeccionamiento continuos

• Monitorea los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el número de transacciones marcadas, las tasas de falsos positivos y las tasas de detección de fraudes.

• Investiga las causas fundamentales de los falsos positivos y los riesgos perdidos para perfeccionar tus reglas y modelos.

• Establece un ciclo de retroalimentación entre los analistas de riesgos y el sistema de automatización para seguir mejorando el rendimiento del sistema a lo largo del tiempo.

Integra la supervisión humana

• Utiliza analistas de riesgo capacitados para revisar las transacciones marcadas con el fin de validar los niveles de riesgo y tomar decisiones finales.

• Capacita a los analistas para que lleven a cabo más investigaciones sobre actividades sospechosas utilizando más herramientas y recursos.

• Establece procedimientos claros de escalamiento para transacciones de alto riesgo o posibles casos de fraude.