Con la llegada del COVID-19 la forma de realizar compras cambió completamente y, se ha evidenciado un mayor acceso al comercio online, lo que ha llevado a la industria de pagos a enfrentar nuevos desafíos asociados a la seguridad de cada transacción.
Durante el último tiempo como sociedad hemos experimentado de forma directa el impacto de la pandemia desde distintos puntos de vista, y en el caso de medios de pago las nuevas tecnologías han hecho cada vez más fácil y rápidos los procesos de compras online. Actualmente contamos con múltiples maneras de pago online, tales como billeteras digitales, buy now pay later, aplicaciones y otros medios más tradicionales. Esto ha llevado a las instituciones financieras, bancos y proveedores de servicios de pagos a replantearse la forma en cómo asegurar una experiencia de usuario fácil, segura, rápida y cada vez más confiable, sin dejar de lado la disminución del riesgo de fraude, mejorar las tasas de detección y aumentar las ventas en línea.
El mercado de compras online en Latinoamérica ha crecido de manera exponencial en los últimos años, alcanzando un volumen anual de gastos de US$324.000M en los principales países de la región. Brasil lidera con US$204.000 millones, seguido por México, Colombia, Chile y Perú. Si a este crecimiento, le sumamos que la tendencia mundial muestra un incremento de 0.5 pp en ingresos perdidos por los comerciantes, por concepto de fraude (3,6% vs. 3,1%) según el Reporte de Fraude y Pagos Globales 2022, realizado por la organización mundial Merchant Risk Council, el escenario se complica drásticamente, produciendo pérdidas millonarias para la industria.
Este gran desafío debe ser enfrentado conjugando la confianza y seguridad pública, aplicando tecnologías y metodologías de detección de fraude de alta capacidad para grandes volúmenes de transacciones por segundo y manteniendo en vista el cumplimiento de las diferentes regulaciones financieras.
En este sentido, la industria está volcándose a soluciones que permitan evaluar en tiempo real los niveles de riesgo de cada transacción, pudiendo tomar acciones inmediatas para frenar o alertar posibles fraudes y, en caso de ser requerido, evaluar las transacciones sospechosas para tomar decisiones rápidas o enriquecer y robustecer futuras reglas de análisis de riesgo y procedimientos.
Pero para lograrlo es necesario ir más allá que solo la experiencia de los expertos en cuanto a definición de un gran conjunto de reglas. Debido a la complejidad de los fraudes y a la rapidez con que se realizan, actualmente se debe aplicar la enorme capacidad que posee la inteligencia artificial (IA) para descubrir de forma automatizada los comportamientos o patrones anómalos, descubrir nuevos modus operandi, crear perfiles dinámicos de clientes basados en su historia y conducta, visualizar redes y manejo de listas de vigilancia, entre otros.
De esta forma, RiskShield, solución ofrecida por INFORM permite combinar de forma armoniosa la experiencia y el conocimiento de profesionales expertos junto con las capacidades de evaluación basadas en IA, entregando al usuario una de las herramientas más poderosas en el mercado para la detección de fraudes.
“El enfoque híbrido de RiskShield combina modelos basados en conocimiento, reglas con lógica difusa e IA, lo que permite aumentar los niveles de supervisión, detección de transacciones, confiabilidad y actuar ante posibles defraudaciones e identificar en tiempo real nuevas formas de delito, , resguardando la fluidez del proceso de venta y asegurando una fiable protección ante el crimen financiero”, afirma Fabián Piña, consultor de INFORM en Latam.
Actualmente, más de 250 instituciones de diferentes ámbitos de la industria a nivel mundial se benefician de la potencia y flexibilidad de este sistema. Su capacidad de respuesta en tiempo real y escalabilidad, han sido factores decisivos para que procesadores de pago, aseguradoras, empresas de telecomunicaciones y bancos a nivel mundial hayan optado por RiskShield.
Fuentes:
https://es.statista.com/estadisticas/1293550/ecommerce-gasto-latinoamerica-por-pais/
