Los servicios de detección del fraude ayudan a las empresas a identificar y detener las actividades fraudulentas antes de que generen problemas más graves. Estos servicios utilizan el machine learning avanzado, la IA y el análisis de datos para supervisar las transacciones y el comportamiento de los usuarios y detectar cualquier aspecto fuera de lo común. Utilizando una gran cantidad de datos sobre incidentes pasados, patrones de transacciones y hábitos de los usuarios, estos sistemas pueden detectar rápidamente actividades sospechosas en tiempo real. Esto es especialmente valioso para sectores como la banca, el comercio minorista por Internet y los seguros, que manejan grandes volúmenes de transacciones e información financiera confidencial y cuyos modelos de negocio dependen de la confianza del cliente.

La detección del fraude implica tanto detectar el fraude en el momento en que ocurre como prevenirlo antes de que pueda ocurrir. Los servicios de detección del fraude tienen funciones que van desde alertas básicas basadas en reglas para detectar actividades sospechosas hasta modelos más avanzados que aprenden y se adaptan a medida que surgen nuevos patrones fraudulentos. Estos servicios también se pueden integrar con los procesos existentes de una empresa para actualizar su perfil de seguridad sin causar interrupciones operativas importantes.

Se prevé que el mercado mundial de detección y prevención del fraude crezca de casi 44 mil millones de dólares en 2023 a más de 255 mil millones de dólares para 2032. A continuación, explicaremos cómo funcionan los servicios de detección del fraude, cómo elegir el proveedor de servicios de detección del fraude adecuado y cómo medir la eficacia de estos sistemas.

¿De qué trata este artículo?

• ¿Cómo funcionan los servicios de detección del fraude?
  
• Funciones que debes buscar en los servicios de detección del fraude
  
• Cómo elegir el proveedor de servicios de detección del fraude adecuado
  
• Cómo medir la eficacia de los servicios de detección del fraude
  
• Riesgos y desafíos en los servicios de detección del fraude
  

¿Cómo funcionan los servicios de detección del fraude?

Los servicios de detección del fraude analizan los datos para identificar patrones y conductas que puedan indicar una actividad fraudulenta. Mediante el uso de algoritmos de machine learning e inteligencia artificial, examinan los datos de las transacciones, el comportamiento del usuario y otra información relevante en tiempo real y buscan anomalías que se desvíen del comportamiento típico o los patrones comunes de un usuario. Estas anomalías pueden ser cambios repentinos en los importes de las transacciones, ubicaciones de inicio de sesión inusuales o compras rápidas. Si se detecta una actividad potencialmente sospechosa, el sistema puede señalarla para que la revise una persona, bloquearla automáticamente o solicitar autenticación adicional para continuar.

Los servicios de detección del fraude a menudo utilizan una combinación de sistemas basados en reglas y análisis predictivos para mejorar la precisión de sus evaluaciones. Los sistemas basados en reglas aplican criterios predefinidos a las transacciones; por ejemplo, pueden configurar un límite para los importes aceptables o la frecuencia de las transacciones. El análisis predictivo añade otra capa de escrutinio mediante el uso de datos históricos para predecir el riesgo futuro. Estos algoritmos aprenden y se adaptan con el tiempo a medida que encuentran nuevos tipos de fraude, lo que les permite mejorar continuamente sus capacidades de detección.

Funciones que debes buscar en los servicios de detección del fraude

Al elegir un servicio de detección del fraude, debes asegurarte de que tenga la combinación adecuada de funciones para mantener tu negocio seguro sin ralentizar las operaciones. Estas son algunas de las funciones que debes buscar:

• Supervisión en tiempo real y alertas que comprueban constantemente las transacciones y la conducta para detectar cualquier cosa fuera de lo normal. Las alertas en tiempo real te permiten detener la actividad fraudulenta antes de que se agrave aún más.

• Algoritmos inteligentes que aprenden de datos anteriores y se adaptan a las nuevas amenazas. El machine learning y la IA también pueden detectar esquemas de fraude más avanzados que las reglas simples podrían pasar por alto.

• Análisis de conducta que se encargan de comprobar cómo se comportan normalmente los usuarios (por ejemplo, hábitos de inicio de sesión, patrones de compra) y establecen un fuerte sentido de lo que es «normal». Esto ayuda a identificar mejor las anomalías significativas y a minimizar las falsas alarmas.

• Reglas personalizables y clasificación del riesgo que reflejan las necesidades específicas de tu empresa. Tener esta flexibilidad significa que puedes adaptar tus planes de protección a lo que más te importa.

• Integración sencilla con tus sistemas actuales, desde procesadores de pagos y herramientas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) hasta bases de datos. Un sistema integrado significa más acceso a los datos, menos interrupciones y servicios más efectivos.

• Informes y análisis detallados que proporcionan una profunda información sobre las tendencias del fraude, los casos detectados y el rendimiento del sistema. Unos buenos datos te ayudan a afinar tu enfoque y a cumplir la normativa del sector.

• Escalabilidad y flexibilidad para manejar el crecimiento sin perder efectividad, ya sea que eso signifique manejar más transacciones o nuevos negocios. A medida que tu empresa cambia, tu servicio de detección del fraude debe mantener el ritmo sin necesitar una revisión completa.

• Cobertura multicanal que protege las transacciones en todas las plataformas: en Internet, en dispositivos móviles y en tiendas. El fraude puede producirse en cualquier entorno y tus clientes merecen la misma protección independientemente de cómo interactúen con tu empresa.

• Una interfaz fácil de usar con un dashboard fácil de usar y un excelente soporte al cliente que ayuda a tu equipo en la detección del fraude. Las mejores herramientas son las que tu equipo realmente puede usar, mientras que un soporte rápido puede marcar la diferencia cuando surgen incidencias.

Cómo elegir el proveedor de servicios de detección del fraude adecuado

El servicio de detección del fraude que tu empresa elija añadir a su perfil de seguridad puede hacer que tu estrategia de prevención del fraude sea un éxito o un fracaso. A continuación, te explicamos cómo elegir al proveedor adecuado.

Conoce tus necesidades

Cada empresa se enfrenta a riesgos de fraude únicos. Tal vez estés gestionando muchas transacciones de alto valor, aceptando pagos internacionales o gestionando datos confidenciales de clientes. Identifica tus riesgos específicos para poder elegir proveedores con la combinación adecuada de funciones para tus necesidades, tanto si incluyen supervisión en tiempo real, detección potenciada por IA o soporte multicanal.

Tecnología y funciones

Los métodos de detección del fraude pueden ser muy variados. Busca proveedores que usen tecnología más avanzada, como el machine learning y la IA, reglas personalizables y análisis detallados. Pregunta a los posibles proveedores cómo se entrenan sus modelos de detección. Los proveedores que mejoran continuamente sus modelos con diversos conjuntos de datos están mejor equipados para detectar amenazas emergentes.

Escalabilidad y flexibilidad

A medida que tu empresa se expanda, cambiarán tus necesidades de prevención del fraude. Elige un proveedor que pueda escalar contigo, ya sea gestionando más transacciones, entrando en nuevos mercados o aceptando diferentes tipos de productos. Busca configuraciones y funciones flexibles que puedan expandirse y cambiar con tu empresa.

Facilidad de integración

Un servicio de detección del fraude debe adaptarse a tu configuración actual sin causar problemas técnicos ni trabajo administrativo adicional. Busca interfaces de programación de aplicaciones (API) sólidas, documentación exhaustiva y un gran soporte técnico que te ayuden a integrarte con pasarelas de pago, CRM, bases de datos y otras plataformas básicas.

Información sobre datos

Un buen conocimiento de los datos puede ayudarte a identificar patrones y a adelantarte a posibles amenazas, así que busca proveedores con algo más que simples dashboards. ¿Puedes profundizar en los casos individuales de fraude y consultar cómo se calculan las puntuaciones de riesgo? Quieres un sistema con análisis exhaustivos y procesables.

Innovación e inteligencia sobre amenazas

Las tácticas para el fraude cambian constantemente. Elige un sistema que pueda mantener el ritmo. Averigua con qué frecuencia actualizan sus sistemas los posibles proveedores y qué tipo de investigación y desarrollo llevan a cabo. El acceso a la inteligencia global sobre amenazas puede ser una gran ventaja para tu empresa.

Falsos positivos

Marcar como fraudulentas demasiadas transacciones legítimas puede frustrar a los clientes y crear más trabajo para tu equipo. Pregunta cómo equilibra el proveedor la detección del fraude con la minimización de los falsos positivos y busca sistemas que permitan bucles de retroalimentación para perfeccionar los modelos de detección y mantenerlos precisos.

Seguridad multicapa y multicanal

El fraude puede ocurrir en cualquier lugar: en Internet, en la tienda o en aplicaciones móviles. Asegúrate de que el proveedor cuenta con seguridad multicapa, como la huella dactilar del dispositivo, la biometría del comportamiento y la supervisión de las transacciones, además de poder conectar estos puntos de datos en tiempo real para obtener una visión global.

Protección de datos

La detección del fraude suele implicar la gestión de datos confidenciales de los clientes, por lo que la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa deben ser prioridades absolutas. Asegúrate de que los posibles proveedores gestionan los datos de forma segura y cumplen normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Experiencia en el sector

Los desafíos que plantea el fraude difieren de un sector a otro. Asegúrate de que tu proveedor entiende las particularidades de tu sector, incluyendo los requisitos de cumplimiento, y encuentra casos prácticos que muestren que ha abordado con éxito situaciones de detección del fraude como la tuya.

Cómo medir la eficacia de los servicios de detección del fraude

Para medir lo bien que funciona tu detección del fraude, necesitas entender cómo se equilibran la identificación del fraude, la prevención del fraude y la mejora de la experiencia del cliente. Ten en cuenta los siguientes factores:

• Tasa de detección: Supervisa el porcentaje de casos reales de fraude que detecta tu sistema. Si faltan muchos, es una señal de advertencia.

• Falsos positivos: Realiza un seguimiento de la frecuencia con la que las transacciones legítimas se marcan como fraudulentas. Una tasa alta de falsos positivos hace que los clientes estén descontentos, que se pierdan ventas y que tu equipo tenga más trabajo, ya que tendrá que revisar manualmente las transacciones.

• Precisión y recuperación: Mide la precisión de tu sistema (cuántas de las transacciones que señala son realmente fraudulentas) y la recuperación (cuántos casos reales de fraude detecta). Una baja recuperación significa que estás pasando por alto situaciones de fraude, mientras que una baja precisión significa que estás marcando falsos positivos. Ambos deben ser altos si tu servicio de detección de fraude es eficaz.

• Tiempo de respuesta: Mide la rapidez con la que reacciona tu sistema ante posibles fraudes. Los tiempos de respuesta rápidos pueden marcar una gran diferencia, especialmente en sectores como la banca y el e-commerce, donde las transacciones se producen rápidamente.

• Reducción de pérdidas por fraude: Compara tus pérdidas por fraude antes y después de implementar el sistema de detección. Con un buen sistema, deberías observar una clara disminución de las pérdidas por fraude con el paso del tiempo.

• Impacto en el cliente: Supervisa métricas como las tasas de aprobación de transacciones, las puntuaciones de satisfacción del cliente y las tasas de retención. La prevención del fraude no debe afectar negativamente a la experiencia del cliente ni ahuyentar a los clientes legítimos.

Riesgos y desafíos de los servicios de detección del fraude

La detección del fraude es importante para mantener la seguridad de las empresas y los clientes, pero la implementación de servicios de detección del fraude puede presentar sus propios desafíos. A continuación, te indicamos algunos de los obstáculos más comunes a los que te puedes enfrentar.

Gran cantidad de falsos positivos

Cuando las transacciones legítimas se marcan como fraudulentas, puede provocar frustración de los clientes, abandono del carrito y trabajo extra para la revisión manual. Encontrar el equilibrio adecuado en los sistemas de detección del fraude es complicado; si el sistema es demasiado sensible, bloquea a los clientes auténticos, pero si es demasiado indulgente, permite que se cuelen casos de fraude. Lograr el equilibrio adecuado requiere una supervisión y un ajuste continuos, que pueden requerir mucho tiempo y recursos.

Cambios en las tácticas de fraude

Los estafadores despliegan constantemente nuevas tácticas para eludir los sistemas de detección. Esto significa que incluso una solución de detección de fraude de última generación puede quedar obsoleta rápidamente si no está diseñada para aprender y cambiar. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas son a la vez reactivos y capaces de anticiparse y adaptarse a los nuevos tipos de fraude. Esto requiere un compromiso de mejora continua y acceso a información actualizada sobre amenazas.

Integraciones complejas

La implementación de un nuevo servicio de detección de fraude suele implicar la integración con varios sistemas existentes. Esto puede requerir una planificación cuidadosa, personalización y, a veces, incluso cambios en los sistemas heredados. Una mala integración puede crear silos de datos o ineficiencias operativas que podrían socavar la eficacia de todo el sistema.

Problemas de escalabilidad

A medida que una empresa crece, también lo hace el volumen y la complejidad de sus transacciones, lo que puede suponer una carga para los sistemas de detección de fraude. Algunos sistemas pueden tener dificultades con volúmenes más elevados o con los patrones de fraude más avanzados que se producen con la expansión internacional o las nuevas líneas de productos. Las empresas necesitan encontrar soluciones que puedan mantener la velocidad y la precisión a medida que se expanden sin aumentar sustancialmente el coste o la complejidad del sistema.

Riesgos para la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa

La detección del fraude implica gestionar una gran cantidad de datos confidenciales, desde datos de pago hasta información personal de los clientes. Esto conlleva todo un conjunto de riesgos, sobre todo en lo que respecta a la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa (por ejemplo, GDPR, CCPA, etc.). Una infracción o incumplimiento de la normativa puede acarrear graves sanciones legales, pérdida de confianza de los clientes y daños a la reputación. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de detección del fraude cumplen con la normativa y de que gestionan los datos de forma segura.

Interrupciones y mantenimiento

Para poder mejorar, los sistemas de detección de fraude requieren actualizaciones periódicas, mantenimiento y, a veces, incluso tiempo de inactividad. Esto puede trastocar las operaciones, sobre todo si el sistema está profundamente integrado con procesos de negocio como el proceso de compra y el procesamiento de pagos. El mantenimiento continuo también es necesario para mantener la eficacia del sistema, lo que puede sobrecargar los recursos de TI.

Dependencia del soporte del proveedor

Muchos servicios de detección de fraude son altamente especializados y requieren el soporte continuo del proveedor para tener un rendimiento óptimo. Si el soporte del proveedor es deficiente (ya sea en términos de tiempo de respuesta, experiencia o actualizaciones proactivas), tu empresa puede quedar expuesta. Una dependencia excesiva del soporte externo puede ser arriesgada, especialmente en entornos que se mueven con rapidez, en los que un retraso en la capacidad de respuesta puede hacer que no se detecten casos de fraude o incluso pérdidas económicas.

Análisis coste-beneficio

Estos sistemas pueden ser costosos de implantar y mantener; merece la pena realizar un análisis serio para asegurarse de que su valor justifica el coste. Si el sistema no reduce sustancialmente el fraude o mejora la eficiencia, es posible que no ofrezca un retorno de la inversión suficiente. Las empresas también deben asegurarse de que no gastan más de la cuenta en funciones o funcionalidades que no les benefician directamente.