Aprendizaje automático para mitigar riesgos
Uso del aprendizaje automático para mitigar el fraude en los pagos
En la economía digital de hoy, que evoluciona rápidamente, los vendedores enfrentan el doble desafío de prevenir el fraude mientras minimizan los falsos rechazos que pueden alejar a los clientes genuinos. Nuestro algoritmo de aprendizaje automático (ML) ofrece una solución robusta al examinar 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 filtrar los pagos y evaluar el riesgo antes de que las transacciones alcancen la etapa de autorización, los algoritmos de ML ofrecen varios beneficios importantes:
Detección temprana: identifica de manera proactiva posibles actividades fraudulentas basándote en los datos de transacciones y patrones históricos antes de que avancen. Este enfoque proactivo detiene a los estafadores en la etapa inicial, reduciendo la probabilidad de que se procesen transacciones fraudulentas y causen daños financieros.
Ahorro de costos: prevenir el fraude al inicio del proceso de transacción reduce los costos asociados con los chargebacks, la pérdida de mercancía y las tarifas administrativas y de pago. Además, al reducir las denegaciones falsas, los vendedores pueden retener más ingresos de transacciones legítimas.
Esta evaluación utiliza información de las solicitudes de pago junto con datos históricos de nuestra extensa red, generando una clasificación de riesgo (Muy Bajo, Bajo, Medio, Alto, Muy Alto).
Por qué los vendedores deberían adoptar el aprendizaje automático
Los vendedores a menudo batallan para encontrar un equilibrio entre detectar fraudes y evitar el bloqueo de clientes genuinos. Las falsas declinaciones representan una carga financiera significativa, costando a las empresas de e-commerce un estimado de $443 mil millones anualmente, superando con creces el costo del fraude real.
Históricamente, Protect ha dependido de reglas de riesgo manuales; un enfoque complejo y que consume mucho tiempo, que requiere monitoreo constante y actualizaciones reactivas para adelantarse a los patrones de fraude en evolución. Esto puede dejar a las empresas vulnerables al fraude si no se gestiona diligentemente. Para apoyar a los comerciantes en equilibrar la prevención del fraude con la experiencia del cliente, nuestra última versión del motor de riesgos introdujo el aprendizaje automático en el núcleo 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: obtén información y patrones detectados en toda la plataforma de Adyen. Te ayuda a reconocer a los compradores nuevos y auténticos más rápidamente, 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 fraude mejorada: captura patrones de fraude complejos con mayor precisión y de manera proactiva.
¿Cómo funciona?
El nivel premium utiliza atributos de transacción, ShopperDNA y datos de transacciones globales de Adyen para identificar actividad fraudulenta. Admite dos modelos distintos:
Aprendizaje automático: Riesgo de ataque de bots: bloquea automáticamente los ataques de alta velocidad, como las pruebas de bots y tarjetas. Se basa en puntos de datos cruciales, como el correo electrónico del comprador y la dirección IP, para detectar patrones de alta velocidad o repetitivos.
Machine Learning: Riesgo de fraude: Predice la probabilidad de disputas fraudulentas basándose en las etiquetas del emisor, enfocándose en métodos de pago disputables (tarjetas (débito/crédito) y PayPal)
Los vendedores tienen la flexibilidad de configurar la rigurosidad de la verificación “Aprendizaje automático: riesgo de fraude” según tu tolerancia al riesgo. La configuración predeterminada está establecida en el umbral “Alto” para equilibrar la prevención del fraude y la satisfacción del cliente, asegurando que los compradores genuinos rara vez sean bloqueados mientras se mantienen niveles aceptables de fraude. Sin embargo, los vendedores pueden ajustar este umbral para que se adapte a sus necesidades específicas.
Es importante reconocer que ciertos tipos de fraude están fuera del alcance de nuestros modelos actuales de ML. Recomendamos crear reglas personalizadas utilizando la experiencia en el dominio para mejorar el rendimiento general.
El nivel básico utiliza los atributos de transacción y del comprador (es decir, correo electrónico del comprador, dirección IP, fragmento de tarjeta) para identificar ataques de alta velocidad. Esta versión admite un modelo basado en reglas diseñado para ahorrarte tarifas excesivas de reintento y no se puede personalizar.