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Datos y transacciones:
4 estrategias basadas en datos para reforzar la monitorización transaccional.
Se espera que el mercado de pagos digitales crezca al 11.8% entre 2023 y 2027, alcanzando un valor de mercado global de US$14.79 billones para 2027. Esta rápida expansión complica el cumplimiento normativo y la gestión de las cambiantes expectativas de los clientes, y genera presión para evitar actividades fraudulentas. Los métodos tradicionales de monitoreo de riesgos resultan insuficientes; la defensa contra el fraude requiere más que vigilancia, exige precisión basada en datos para dar paso a una nueva era de seguridad proactiva.
A nivel global, los comerciantes destinan alrededor del 11% de sus ingresos anuales para combatir el fraude en los pagos. Un informe sobre fraudes en 2023 revela que el 60% de los comerciantes buscan reducir las revisiones manuales en la prevención de fraudes. Este artículo describe cuatro estrategias de vanguardia basadas en datos que están revolucionando la industria fintech. Todas ellas mejoran el monitoreo de transacciones y la defensa contra el fraude, fomentando así un paisaje financiero digital más seguro que construye la confianza, lealtad y crecimiento de ingresos de los clientes.
1. Aprovechar el poder de agregar datos de múltiples fuentes
En el complejo ecosistema financiero actual, la seguridad sólida se basa en datos profundos. La combinación de KYC a varios niveles con un motor automatizado de análisis de riesgos y tecnologías de monitoreo líderes amalgama datos de identificación con perspicacias de interacción para brindar una imagen integral del riesgo en una plataforma centralizada. Esta fusión de datos no se trata solo de conocer a tus clientes; se trata de comprender su comportamiento y predecir posibles fraudes con una precisión sin igual.
Soluciones de orquestación de datos como AcuityTec permiten a las empresas obtener de manera fluida todo el KYC que necesitan, complementado con monitoreo de transacciones en tiempo real y análisis de riesgos. Eliminando la molestia de múltiples integraciones de API, reduciendo la carga en los recursos de desarrollo y simplificando la gestión de proveedores de datos en general, se simplifican los costos de datos en general.
Este enfoque unificado contrarresta la naturaleza fragmentada del análisis de riesgos tradicional. Une datos de KYC, comportamientos de clientes e historiales de transacciones para producir perspicacias más rápidas y precisas potenciadas por la sinergia de datos.
2. Ingresar al KYC perpetuo
Una verdad contundente resuena en el dinámico panorama en línea: el KYC ya no puede implementarse como un esfuerzo único limitado a los procesos de incorporación. Las tácticas cambiantes del fraude financiero requieren un cambio hacia el KYC perpetuo para una protección continua contra los estafadores avanzados. La Directiva Revisada de la Unión Europea sobre Servicios de Pago (PSD2) para proveedores de servicios de pago estableció el requisito regulatorio de mantener la autenticación segura del cliente (SCA) para reducir el riesgo de fraude en los pagos en línea y ya ha tenido un impacto significativo en la reducción del fraude.
El poder del KYC perpetuo radica en su función de procesar la verificación de identidad desde la incorporación hasta las transacciones en curso. Integrarse en un centro de orquestación de datos con defensa dinámica contra el fraude permite a las organizaciones obtener de manera fluida KYC perpetuo, análisis de riesgos avanzados y monitoreo en vivo, perspicacias de comportamiento y tendencias para identificar y contrarrestar fácilmente cualquier vulnerabilidad de actores maliciosos. Este enfoque garantiza que las empresas sean ágiles en medio de las regulaciones cambiantes y permite una transición fluida desde revisiones periódicas hasta evaluaciones continuas y dinámicas de clientes para el cumplimiento perpetuo.
Según la investigación de PYMNTS, las empresas que confían en métodos obsoletos, reactivos y manuales de verificación de identidad digital para cumplir con las normativas remove solo experimentan una pérdida significativa del 4.5% en las ventas anuales debido al fraude. En contraste, las compañías que adoptan soluciones proactivas y automatizadas, aprovechando el KYC perpetuo y tecnologías como el aprendizaje automático, logran reducir sus pérdidas por fraude a un 2.3% considerablemente menor.
Finalmente, cuantos más datos de KYC recopiles, más sólido se vuelve tu motor de riesgo para identificar patrones y tendencias de comportamiento. Estos datos enriquecidos permiten a las empresas aumentar con confianza los volúmenes de transacciones para clientes verificados y confiables, mejorando así tanto la seguridad como el potencial de ingresos.
Las empresas deben adoptar el KYC perpetuo como parte fundamental de su estrategia de seguridad en evolución para anticiparse a las amenazas cambiantes y detener verdaderamente el impacto del fraude en sus ingresos.
3. Procesar el análisis de riesgo de datos en tiempo real
Cuando las transacciones ocurren a la velocidad de la luz, esperar siquiera unos minutos para procesar datos y análisis de riesgo puede crear suficiente brecha para que los estafadores se cuelen. Un informe de Juniper predijo que las empresas perderán más de $343 mil millones por fraude en pagos en línea a nivel global entre 2023 y 2027. Una defensa efectiva contra el fraude radica en el procesamiento en tiempo real de datos y análisis de riesgo para generar al instante puntajes de riesgo necesarios para evaluar la legitimidad de las transacciones a medida que ocurren. Las empresas pueden mejorar sus tiempos de reacción al fraude para reducir significativamente las pérdidas de ingresos causadas por estafadores.
Proveedores como AcuityTec están diseñados para mejorar las operaciones de análisis de riesgo al permitir que las empresas configuren umbrales de riesgo personalizados para sus categorías de puntajes de riesgo, dependiendo de su apetito de riesgo. Además, los parámetros de seguridad pueden ajustarse dinámicamente en respuesta a riesgos emergentes para redirigir automáticamente a verificaciones adicionales o pausar transacciones antes del procesamiento.
En esencia, la combinación de procesamiento de datos en tiempo real y análisis de riesgo crea un mecanismo de defensa formidable, adaptativo y proactivo.
4. Aprovechar el aprendizaje automático
a. Reconocimiento de patrones y detección de anomalías: los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar vastas cantidades de datos transaccionales para identificar patrones establecidos asociados con actividades fraudulentas. Estos podrían incluir comportamientos sospechosos conocidos, como múltiples transacciones rápidas en un corto período de tiempo o intentos de disfrazar transferencias grandes como pequeñas e imperceptibles. Igualmente, la capacidad del sistema para realizar detección de anomalías es importante.
AcuityTec fusiona lo mejor de ambos mundos con un sistema basado en reglas tradicionales que contiene miles de parámetros y configuraciones infinitas, junto con el aprendizaje automático para adaptarse a las tendencias emergentes e identificar patrones o anomalías previamente no vistos que puedan indicar nuevos tipos de fraude. Esta adaptabilidad dinámica es indispensable para mantenerse por delante de estafadores cada vez más sofisticados.
b. Análisis de comportamiento: al procesar, analizar y orquestar automáticamente los datos del comportamiento típico de los usuarios legítimos, como sus cantidades de transacción habituales, método transaccional e incluso las horas del día en las que son más activos, se obtienen perfiles de clientes más sólidos con bases para evaluar nuevas transacciones.
Desviaciones de estos perfiles, como un inicio de sesión inusual o un cambio abrupto en los hábitos de transacción, pueden ser señaladas al instante y en tiempo real para una investigación más detallada. Las empresas pueden detectar de inmediato tipos de fraude, como la usurpación de cuentas, que creció un 121% en 2022 y generó pérdidas de más de $11.4 mil millones solo en los Estados Unidos, o el fraude de fuga, donde la detección rápida puede marcar la diferencia entre detener una transacción fraudulenta y sufrir pérdidas financieras sustanciales.
C. Asociaciones de cuentas: refuerza aún más los esfuerzos de prevención de fraude al vincular cuentas con atributos comunes, como el ID de dispositivo, dirección IP, correo electrónico o patrones de comportamiento; el sistema puede crear una vista integral de la actividad del usuario. Esta red de asociaciones facilita la detección de anomalías o conexiones sospechosas, mejorando los modelos de aprendizaje automático y análisis de comportamiento ya existentes.
En conclusión
La prevención del fraude en la era digital requiere un enfoque multifacético que integre tecnologías y metodologías avanzadas. AcuityTec ofrece una solución integral que abarca todas estas estrategias y es fácil de integrar con solo una API. Con AcuityTec estás adoptando un mecanismo de defensa inteligente y en constante evolución que se adapta continuamente a las tendencias emergentes de fraude y está diseñado para proteger tu negocio ahora y en el futuro.
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