Aprendizaje automático para mitigar el riesgo
Usar el aprendizaje automático para mitigar el fraude en los pagos
En la economía digital actual, que evoluciona rápidamente, los merchants se enfrentan al doble desafío de prevenir el fraude mientras reducen al mínimo los rechazos falsos que pueden alejar a los clientes genuinos. Nuestro algoritmo de aprendizaje automático (ML) ofrece una solución robusta al filtrar los pagos durante la evaluación previa a la autorización. El aprendizaje automático en la fase de preautorización del procesamiento de pagos es un paso crucial en la prevención del fraude. Al analizar los pagos y evaluar el riesgo antes de que las transacciones lleguen a la fase de autorización, los algoritmos de ML ofrecen varias ventajas clave:
Detección temprana: Identifica de forma proactiva posibles actividades fraudulentas basándose en los datos de las transacciones y en patrones históricos antes de que avancen. Esta estrategia proactiva detiene a los estafadores en la fase inicial, reduciendo la probabilidad de que se procesen transacciones fraudulentas y causen daños financieros.
Ahorro de costes: Prevenir el fraude en una fase temprana del proceso de la transacción reduce los costes asociados a las devoluciones de cargos, la pérdida de mercancía y las comisiones administrativas y de pago. Además, al reducir los rechazos falsos, los merchants pueden retener más ingresos de las transacciones legítimas.
Esta evaluación utiliza información de las solicitudes de pago junto con datos históricos de nuestra amplia red, generando una clasificación de riesgo (Very Low, Low, Medium, High, Very High).
Por qué los merchants deberían adoptar el aprendizaje automático
Los merchants suelen esforzarse por encontrar un equilibrio entre detectar el fraude y evitar el bloqueo de clientes auténticos. Los rechazos falsos representan una importante carga financiera, ya que se calcula que cuestan a las empresas de comercio electrónico 443 000 millones de dólares al año, mucho más que el coste del fraude en sí.
Históricamente, Protect ha dependido de reglas de riesgo manuales; un método lento y complejo que requiere una supervisión constante y actualizaciones reactivas para adelantarse a la evolución de los patrones de fraude. Esto puede exponer las empresas al fraude si no se gestiona con diligencia. Para ayudar a los merchants a equilibrar la prevención del fraude con la experiencia del cliente, nuestra última versión del motor de riesgo introdujo el aprendizaje automático en el corazón del perfil de riesgo con el objetivo de reducir la carga de trabajo manual y mejorar el rendimiento.
Ventajas del ML en la prevención del fraude
Aprovecha los datos de transacciones globales de Adyen: benefíciate de la información y los patrones detectados en toda la plataforma Adyen. Te ayuda a reconocer más rápidamente a los compradores nuevos y genuinos, reduciendo los falsos positivos y mejorando la experiencia del cliente.
Eficiencia operativa: reduce la carga de trabajo manual para los equipos de gestión de riesgos
Detección de fraudes mejorada: detecta patrones de fraude complejos de forma más precisa y proactiva.
¿Cómo funciona?
El nivel Premium utiliza atributos de transacción, ShopperDNA y datos de transacciones globales de Adyen para identificar actividades fraudulentas. Tiene dos modelos distintos:
Machine Learning: Bot Attack Risk (Aprendizaje automático: riesgo de ataque de bots): bloquea automáticamente los ataques de alta velocidad, como las pruebas de tarjetas y los bots. Se basa en puntos de datos cruciales como el correo electrónico y la dirección IP del comprador para detectar patrones de alta velocidad o repetitivos.
Machine Learning: Fraud Risk (Aprendizaje automático: riesgo de fraude): predice la probabilidad de disputas fraudulentas basándose en las etiquetas del emisor, centrándose en los métodos de pago disputables (tarjetas (débito/crédito) y PayPal).
Los merchants tienen flexibilidad para configurar la rigurosidad de la comprobación “Machine Learning: Fraud Risk” (Aprendizaje automático: riesgo de fraude) en función de su tolerancia al riesgo. La configuración por omisión se establece en el umbral “High” (Alto) para equilibrar la prevención del fraude y la satisfacción del cliente, garantizando que los compradores auténticos rara vez se vean bloqueados a la vez que se mantienen unos niveles de fraude aceptables. Sin embargo, los merchants pueden ajustar este umbral para adaptarlo a sus necesidades específicas.
Es importante reconocer que ciertos tipos de fraude están fuera del alcance de nuestros modelos de ML actuales. Recomendamos crear reglas personalizadas utilizando la especialización del sector para mejorar el rendimiento general.
El nivel básico utiliza atributos de la transacción y del comprador (es decir, correo electrónico del comprador, dirección IP, fragmento de la tarjeta) para identificar ataques de alta velocidad. Esta versión admite un modelo basado en reglas cuyo objetivo es ahorrarte las tarifas por reintentos excesivos y no se puede personalizar.