Luchar contra el fraude no es obviamente denegar operaciones o bloquear accesos de forma indiscriminada, sin embargo, se relaciona con un deterioro de las ventas; en alguna medida, este mensaje se ha ido estableciendo a lo largo del tiempo en áreas de desarrollo de negocio, y el comercio digital ha equiparado en muchos casos la protección con una disminución en la conversión. Diferentes aproximaciones para combatir el fraude han contribuido lamentablemente a que esta concepción de bloqueo del crecimiento se asociara como un efecto indeseado de la protección, originado por procedimientos en los que la identificación de los hechos ilegítimos carece de la especificidad necesaria para evitar daños colaterales.
Los filtros o reglas más o menos genéricas, activadas en algunos casos durante ataques puntuales, pero que más tarde se mantienen en el tiempo a pesar de haber cesado o cambiado el tipo de ataque y que por tanto solo contribuyen a la elevación de los falsos positivos y la fricción en la operativa del cliente, son un buen ejemplo. A estas reglas se suman aquellas elaboradas con pocos datos, con un análisis por tanto insuficiente, careciendo de las garantías de especificidad, sin un entorno apropiado de prueba (sandbox), de nuevo contribuyendo únicamente a una mayor fricción.
La gestión de estos filtros se convierte en muchas ocasiones en un bosque de elementos de difícil tratamiento. Es más habitual de lo que debiera, las situaciones en las que un alto porcentaje de filtros están en desuso, se ignora su aplicabilidad o no se aplicaron los procesos de gestión y limpieza cuando dejaron de ser efectivos. La incorporación de procesos de análisis, monitorización y reporting, proporcionan indudable valor en la lucha contra el fraude.
En algunas soluciones se ha desarrollado una detección precisa, pero con una gestión poco dinámica, con lo que su aplicación a un escenario tan cambiante como el fraude, se vuelve ineficiente. Por otra parte, nos encontramos con entornos en los que el análisis de la información relacionada con el fraude no es sistemático, no está automatizado, sin evolución, conduciendo a una degradación continua de su efectividad.
En los casos en que la gestión y detección de situaciones anómalas se sustenta sobre sistemas inteligentes, se olvida a menudo un elemento clave como es la continuidad en el aprendizaje, automatizado y sistemático. No se trata solo de poseer una infraestructura de ‘Data Science’, sino de sistematizar la evolución de los modelos de análisis y detección del fraude. Los análisis dinámicos de la información, asentados sobre grandes volúmenes de datos, es crucial.
Y finalmente, en este análisis de componentes destacables, cuando una buena parte de los elementos necesarios para combatir el fraude han sido activados, con una gestión dinámica, una adecuada especificidad y monitorización sistemática, encontramos entornos en los que la respuesta no es automática ni por tanto inmediata, de modo que todo el esfuerzo en identificar situaciones sospechosas, o bien no se materializa en una acción concreta, o bien es compleja y costosa la elaboración de la respuesta y las acciones asociadas. Las plataformas que proporcionan este tipo de facilidades aportan una funcionalidad clave.
En resumen, podemos establecer varios elementos como fundamentales en una plataforma de lucha contra el fraude, directamente relacionadas con el crecimiento de nuestro negocio digital:
- Análisis. Los datos recabados en el uso del comercio digital, permiten establecer las pautas de compra, lo que nos ayuda a mejorar la experiencia del consumidor. Considerar estos datos en la elaboración de modelos de detección, permitirá su orientación hacia la conversión.
- Detección. La IA en la detección debe ser suficientemente fiable para contribuir al crecimiento del negocio digital, siendo proactivos en la disminución de la fricción que pueda afectar a usuarios legítimos.
- Gestión. Un tratamiento ágil de los elementos de detección (altas, bajas, modificaciones), con monitorización sistemática de su eficiencia, incorporando las respuestas, disputas y reclamaciones, permite mejorar la experiencia de usuario.
- Respuesta. Disponer de acciones y respuestas automatizadas, cuya modificación y adaptación puede realizarse de forma autónoma (sin codificación o intervención de áreas técnicas), es la piedra de toque que completa un buen sistema de lucha contra el fraude.
