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El fraude en el comercio electrónico crece a la par de la expansión y consolidación definitiva de esta forma de consumo que llega a todos los rincones del mundo.
Un estudio de Juniper Research estima que las pérdidas derivadas de los fraudes en pagos en línea llegarán a USD 25 billones en 2024, lo cual representará un incremento del 52% con respecto a los USD 17 billones de 2020.
Para que esta tendencia negativa no se vea reflejada en las transacciones y operaciones futuras de tu empresa, necesitas conocer y tomar en cuenta las diferentes tecnologías que hacen más seguros a los comercios electrónicos: en esta oportunidad, te invitamos a descubrir las potencialidades de 3 de estas herramientas.
¡Toma nota!
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¿Qué tipos de fraudes en el comercio electrónico existen en Internet?
En el vasto mundo de Internet, el surgimiento de nuevas tecnologías también ha dado paso a diversas formas de fraude en línea que afectan a usuarios y empresas en el comercio electrónico. Es importante estar alerta ante estas artimañas y conocer los diferentes tipos de fraudes que existen.
Fraude en las transacciones
Uno de los tipos de fraude más comunes es el fraude en las transacciones. Los estafadores utilizan información falsa o robada para realizar compras en línea, dejando a los comerciantes con pérdidas financieras.
Fraude amistoso
Otro tipo de fraude es el fraude amistoso, en el cual un cliente realiza una compra en línea, recibe el producto y luego presenta una reclamación falsa de que nunca recibió el artículo o que fue defectuoso, obteniendo así un reembolso o una devolución.
Fraude con garantía
El fraude con garantía de devolución de cargos es otra táctica engañosa, en la que los estafadores realizan una compra con su tarjeta de crédito y luego presentan una disputa falsa ante el emisor de la tarjeta, logrando así recuperar el dinero gastado.
Fraude de devolución
El fraude de devolución ocurre cuando un individuo compra un producto en línea, lo utiliza y luego lo devuelve para obtener un reembolso completo, sin intención de conservar el artículo.
Fraude de triangulación
Además, existe el fraude de triangulación, donde los estafadores utilizan a terceros para realizar compras en línea y enviar los productos a las víctimas, ocultando así su identidad y evitando ser rastreados.
Aprendizaje automático o machine learning
Esta tecnología funciona a través de redes neuronales artificiales —conocidas como graph neural networks (GNN)— que evalúan y analizan ágilmente la relación entre nodos asociados a la dinámica de interacción de dispositivos, redes, sistemas, usuarios y medios en línea.
En la actualidad, el aprendizaje automático o de máquinas se aplica para la prevención del fraude en el comercio electrónico porque es capaz de utilizar su capacidad analítica y predictiva para calificar las transacciones de acuerdo a niveles de riesgo como “bajo”, “medio” o “alto”.
Estos modelos de prevención son creados y generados a partir de datos utilizados anteriormente por los sistemas e, incluso, por medio del análisis de información y patrones que surgen en tiempo real.
También, las herramientas de machine learning pueden utilizar como referencia reglas desarrolladas con ayuda de aplicaciones y recursos de rules engine, los que sirven como bloqueadores para mecanismos de fraude comunes.
De esta manera, los recursos de aprendizaje artificial detectan y rechazan a tiempo accesos no permitidos y señales de vulneración de identidad derivadas de prácticas como el robo de cuenta o account takeover y el SIM swap, entre otros indicadores de potenciales fraudes.
Cuando hablamos del uso del aprendizaje automático en la prevención del fraude en el comercio electrónico debemos mencionar que destaca sobre otras tecnologías gracias a las siguientes potencialidades:
Agilidad
El machine learning puede equipararse a tener cientos de profesionales haciendo consultas y monitoreando riesgos y posibilidades de fraude en tiempo real: esta tecnología es capaz de analizar grandes volúmenes de información en milisegundos para mostrarte información relevante que optimice la capacidad de respuesta y la toma de decisiones inmediata.
Escalabilidad
Lógicamente, los sistemas de aprendizaje artificial se mejoran a sí mismos y, por lo tanto, cada vez son más efectivos y tienen mayor capacidad de identificación de potenciales riesgos de fraude en el comercio electrónico.
Simultáneamente, cada vez están más adaptados a las necesidades concretas de los negocios de acuerdo a las características de sus transacciones en línea.
Precisión, eficiencia y gran alcance
Las máquinas pueden realizar tareas repetitivas y sistemáticas las 24 horas del día y los 365 días del año, cumpliéndolas con precisión y efectividad: solo necesitan escalar las decisiones a un humano cuando requieren información específica.
Motores de reglas o rules engine
Se trata de una tecnología que brinda la posibilidad de establecer un marco de reglas sobre las formas y limitaciones que tendrán los clientes y usuarios para acceder a productos, servicios, plataformas y recursos de la empresa.
La finalidad del rules engine es mantener una gestión anticipatoria al fraude en el comercio electrónico al bloquear potenciales vías, esquemas y mecanismos de delito. Algunos de los beneficios concretos que te brinda su uso son los siguientes:
Bloqueo oportuno de amenazas
Gracias a los motores de reglas, los analistas de riesgos y profesionales de áreas y departamentos afines pueden detener de manera oportuna potenciales amenazas.
Si notas que se está produciendo una vulneración de datos desde un lugar específico, simplemente puedes crear una lista de reglas que señale a este sitio entre la “lista negra” de ubicaciones para que no se puedan generar pedidos ni procesar pagos propensos a derivar en fraudes.
Mecanismos para la prevención de fraude con cupones o coupon fraud
El coupon fraud consiste, esencialmente, en el abuso o aprovechamiento ilícito de promociones de marketplaces y sitios en línea mediante distintas metodologías.
Por ejemplo, se puede practicar para vulnerar un programa de referidos creando cuentas faltas y publicando códigos de referencia en foros para generar lucro sin cumplir con la política de las tiendas ni brindar los resultados que esperas.
Por suerte, mediante el rules engine puedes establecer parámetros que prevengan que se practique efectivamente este tipo de fraudes, desarrollando esquemas de rechazo de correos y mensajes falsos elaborados por medio de bots y programas similares y aplicando otras medidas preventivas.
Las reglas son, sin duda, altamente productivas, como hemos visto en esta sección. Sin embargo, solo brindan resultados favorables si se desarrollan con base en el conocimiento de los patrones de uso del cliente, las características del servicio y la realidad de la empresa en general: con tan solo configurar de forma errónea una regla puedes bloquear tráfico, transacciones y acciones favorables para tu estrategia de comercio electrónico. En consecuencia, las limitaciones deben estar asociadas a factores y mecanismos de riesgo concreto y no pueden chocar con el comportamiento de los usuarios más confiables.
Una práctica recomendada para evitar impactos negativos consiste en crear reglas de pruebas para testear las repercusiones o conveniencia de las mismas antes de incorporarlas a las operaciones comerciales de manera formal.
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Link analysis o behavior network
Esta tecnología de prevención del fraude en el comercio electrónico integra los modelos de aprendizaje automático y las redes de comportamiento —behavior network— para analizar de manera amplia y efectiva todas tus transacciones y unir los puntos para crear una imagen clara de cómo actúa un estafador.
Así, en el futuro podrás evitar que potenciales estafadores realicen transacciones con tu comercio e identificarás y prevendrás factores de riesgo a tiempo.
Por medio de esta tecnología tendrás la posibilidad de entender el comportamiento y las prácticas que emplean los delincuentes en fraudes —como el account takeover— que se aprovechan del buen historial y la reputación de usuarios en plataformas de e-commerce para estafar a tiendas y vendedores.
Para prever este y otros fraudes, el link analysis generalmente introduce las características de una red en un modelo de aprendizaje automático para así predecir la probabilidad de que sea fraudulenta.
También, cuentas con la posibilidad de predefinir el nivel de riesgo que puede enfrentar tu empresa al aceptar los pagos y las transacciones para que el aprendizaje automático y las redes de comportamiento identifiquen y señalen cuando los índices son superiores y, por lo tanto, ameritan acciones especiales o cancelación de transacciones.
Las características del link analysis demuestran que pueden —e, incluso, deben— trabajar en conjunto las diferentes tecnologías de prevención de fraude en el comercio electrónico con los motores de reglas y, por supuesto, el aprendizaje automático: al integrarse, estas soluciones y recursos se potencian entre sí, incrementando la capacidad de análisis de datos, monitoreo y bloqueo de operaciones riesgosas, haciendo mucho más seguros a los comercios electrónicos.
Si quieres conocer más sobre estas tecnologías o tienes alguna duda, ¡no tardes en escribirnos en la casilla de comentarios!
