Entrevista de The Paypers con el Director de Información de Vesta

Combatir el fraude en tiempo real: Entrevista con Vesta

Los pagos instantáneos en tiempo real han sido elogiados últimamente por ser más convenientes para el consumidor y muy asequibles para la empresa que acepta estos métodos de pago. Pero, ¿qué tan seguras son estas transacciones debido a que el período para revisarlas es más corto? Hasta ahora, ¿han explorado los estafadores algún vacío legal?

Aunque los pagos en tiempo real conllevan una serie de beneficios, también generan algunos inconvenientes notables, particularmente cuando se trata de medidas de seguridad y riesgos. Lo que los negocios necesitan saber es que aunque los pagos instantáneos pueden ofrecer satisfacción inmediata para el cliente, también pueden ser responsables del fraude instantáneo. Con los pagos instantáneos, el negocio debe decidir si acepta la transacción en tiempo real, y una vez tomada la decisión, ya no puede deshacerla. A diferencia de otros tipos de fraude, es imposible recuperar el dinero por fraude de pago instantáneo. Para admitir los pagos instantáneos y mantener a raya a los estafadores, los negocios deben utilizar aprendizaje automático avanzado para analizar las transacciones en tiempo real. 

¿Y qué hay de los contracargos y el fraude amistoso? ¿Pueden disputarse estas cuestiones de la misma manera que cuando se trata de una transacción con tarjeta?

El fraude amistoso a menudo puede ser un malentendido en el que los clientes simplemente no recuerdan haber realizado una compra o en el que una persona que es un usuario autorizado de la tarjeta hace la compra sin comunicarlo al titular de la tarjeta. Es normal que un cliente que ve un cargo que no reconoce en el resumen de su tarjeta de crédito lo dispute, incluso cuando se trata de una compra legítima hecha por el mismo cliente. Si el descriptor que aparece en el resumen bancario es completamente diferente al nombre de tu empresa, los clientes lo toman como una señal de alerta inmediata, lo cual probablemente dará lugar a un mayor nivel de este tipo de incidentes.

Para prevenir el fraude amistoso, es importante ser claro y transparente. Asegúrate de incluir el nombre de tu empresa o tienda como parte del descriptor para que tus clientes puedan identificar fácilmente de dónde proviene el cargo y evitar cualquier sorpresa cuando revisan su resumen bancario.

Los contracargos, por otro lado, son más propensos a ser explotados por los estafadores para obtener un beneficio personal. Si el cliente gana la disputa, la empresa no solo pierde las ganancias de esa venta, sino que también pierde la mercancía que se entregó al estafador. Además, si un negocio incurre en una gran cantidad de contracargos, la compañía de tarjetas de crédito podría registrarlo en la lista negra o someterlo a un aumento de las tarifas de procesamiento de tarjetas. 

¿Cómo se puede aprovechar el aprendizaje automático para prevenir el fraude en este ámbito? ¿Funciona también una combinación con tecnología basada en reglas?

Los estafadores no operan desde una sola ubicación, sino que están en todo el mundo, por lo que tus modelos de aprendizaje automático deben tener alcance global. Esto es particularmente fundamental para el fraude CNP con vinculación indirecta, ya que no hay una señal clara para que los negocios estén atentos.

Los datos de nuestro reciente Informe global sobre fraude con tarjeta no presente (CNP) revelaron que las transacciones fraudulentas con vinculación indirecta están en aumento y que el porcentaje de fraude global con vinculación indirecta se incrementa de forma constante de un trimestre a otro a lo largo de todo el 2020. Y para dificultar las cosas aún más, el valor de las transacciones fraudulentas con vinculación indirecta suele ser más alto que el de aquellas con vinculación directa, lo que hace que sea un problema aún más costoso y complicado para los negocios.

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