El análisis de riesgo de las transacciones (TRA) es la práctica de analizar los datos de transacciones en busca de patrones inusuales o riesgosos que puedan indicar fraude o violaciones regulatorias. El TRA permite a las empresas detectar actividades sospechosas a tiempo y evitar pérdidas financieras. Teniendo en cuenta que se prevé que las pérdidas de las empresas mundiales a causa del fraude en los pagos online superen los 362.000 millones de dólares estadounidenses entre 2023 y 2028, la prevención de fraude sigue siendo una prioridad para las empresas de todo el mundo.

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

¿De qué trata 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 indican sus componentes clave.

• Recolección de datos: recoger datos implica reunir datos relevantes para la transacción, incluidos los datos históricos de transacciones, 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 de crédito, 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 establecer límites a las transacciones, mejorar las medidas de seguridad, ajustar las políticas de crédito o incorporar tecnologías avanzadas de detección de fraude.

• Supervisión y elaboración de informes: este paso implica supervisar 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 posibles riesgos y la efectividad de las tácticas de mitigación.

• Cumplimiento de la normativa y adherencia a las regulaciones: significa garantizar que todos los procesos de transacción cumplan con las leyes y normativas pertinentes. Estas incluyen estándares contra el blanqueo de capitales (AML), requisitos de conocimiento del cliente (KYC) y otras normativas financieras.

• Integración tecnológica: este paso significa 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 como 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 ajustar los procesos internos.

• Cumplimiento de la normativa: las empresas pueden cumplir más fácilmente con las normativas relacionadas con el procesamiento de transacciones y la supervisión de los datos mediante la supervisión de las transacciones y la documentación y el abordaje de cualquier actividad sospechosa.

• Costes más bajos: las empresas que automatizan y mejoran la precisión de sus sistemas de detección de fraude pueden reducir los costes de los procesos manuales de revisión y los 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. A continuación, se presentan 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 a la precisión de las evaluaciones de riesgos.

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

Tácticas de fraude

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

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

• Los estafadores suelen operar a través de diversos canales. Es posible que las empresas sin una visión holística del comportamiento del cliente no puedan detectar esto.

Experiencia del cliente

• Una detección de fraude demasiado agresiva puede hacer 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 en línea con dispositivos móviles.

• Las empresas deben mantener la confianza de los clientes junto con fuertes 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

Potenciar su proceso de TRA con IA y machine learning puede mejorar la precisión y reducir el esfuerzo manual que requiere tu equipo. A continuación, te explicamos cómo implementar la automatización del TRA.

Identificación de los indicadores clave de riesgo

• Analiza los datos de tu historial de transacciones para identificar patrones asociados con transacciones fraudulentas o de alto riesgo que ocurrieron en el pasado. Busca anomalías en los importes de las transacciones, frecuencias, ubicaciones, comportamiento de los clientes o formas de pago.

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

• Asegúrate de que los indicadores clave de riesgo estén alineados con las normativas relevantes o los requisitos de cumplimiento de la normativa en tu sector.

Elección de herramientas de automatización adecuadas

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

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

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

• Evalúa el coste del software en función de los posibles beneficios, como la mejora de la detección del fraude, la reducción del esfuerzo manual y el aumento de la eficiencia operativa.

Implementación de la automatización basada en reglas

• Crea reglas claras y bien definidas que activen alertas o acciones en función de los indicadores clave de riesgo que hayas identificado. Por ejemplo, «Marcar toda transacción que supere los 10.000 $» o «Marcar toda transacción que se origine en un país con una puntuación de riesgo de fraude alta».

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

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

Uso 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.

• Entrena 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 el exhaustividad.

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

Supervisión y perfeccionamiento constantes

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

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

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

Integración de supervisión humana

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

• Dota a los analistas de las herramientas y los recursos necesarios para llevar a cabo investigaciones más exhaustivas sobre actividades sospechosas.

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