Pagos instantáneos ¿Transacción segura?
[LATAM], [octubre, 2022]
En el mundo actual, la rapidez y dinamismo forman parte del día a día y es uno de los atributos más valorados. Por esta razón la actual cultura del “lo quiero ahora” está ejerciendo gran presión en todas las industrias, particularmente en la banca donde los consumidores quieren que sus compras en línea sean entregadas en forma inmediata, mientras los comercios quieren que sus pagos ingresen a sus cuentas antes del envío.
Si bien es cierto, es conveniente y trae consigo múltiples beneficios tanto para comercios y consumidores, el modelo de transferencias instantáneas implica una alta cuota de riesgo para los involucrados. El constante y creciente volumen de transacciones por segundos en redes de pagos instantáneas deja a los bancos con cada vez menos tiempo para la inspección y más expuestos a posibles fraudes. Además, las transacciones (dada su velocidad) pueden ser realizadas entre múltiples cuentas, complejizando su evaluación, lo que puede tener un impacto negativo en la recuperación de pérdidas por fraudes.
En este sentido, la industria busca entregar a sus clientes una experiencia de usuario fluida, innovadora y con la menor cantidad de fricción posible, todo en línea con la actual cultura digitalizada del “lo quiero ahora”, pero sabiendo que tienen la responsabilidad de proteger los fondos de los usuarios. Este equilibrio no es fácil de lograr, por lo que la implementación de un proceso de pagos instantáneos y una fórmula de prevención de fraudes debe ser una solución de detección de estafas en tiempo real.
El riesgo en un ambiente de pagos instantáneos se puede mitigar estableciendo límites e implementando una autenticación extrema para transacciones de mayor riesgo (RBA, por sus siglas en inglés). Cada vez es más común que los bancos se alejen del procesamiento de pagos por lotes y se acerquen a un elevado manejo de transacciones individuales, lo cual aumenta la importancia y necesidad de contar con un sistema de detección de fraudes que pueda mantenerse al día, crecer y adaptarse de acuerdo con la demanda.
Así, una solución de fraude debe ser capaz de analizar en tiempo real una gran cantidad de transacciones en el menor tiempo posible y adaptarse rápidamente a nuevas tipologías de engaño para garantizar la integridad contra los ataques y la inmediatez en el monitoreo de riesgos.
Conscientes de esta necesidad y enfocados en desarrollar soluciones inteligentes que optimicen la detección de fraudes para una mejor experiencia de usuarios, INFORM, empresa de origen alemán, viene trabajando en esta industria desde hace más de 20 años con un sistema que actualmente está operando en el espacio de pago a nivel mundial llamado RiskShield.
“La tecnología de detección única de RiskShield tiene como principales áreas de aplicación el monitoreo de pagos instantáneos. Esto gracias a su potente motor de detección que es capaz de procesar miles de transacciones por segundo ofreciendo a nuestros clientes la capacidad de reducir el fraude, identificar nuevos patrones y controlar su exposición al riesgo”, afirma Fabian Piña, consultor de INFORM.
Esta flexibilidad y performance tan necesaria en este entorno se logra gracias a técnicas como lógica difusa y perfiles dinámicos, creando un motor de reglas flexible y ágil. Otras técnicas usadas para combatir el fraude son el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, los perfiles de clientes, el análisis de enlaces, la visualización de redes y la importación de listas de vigilancia, las cuales proporcionan a los bancos y otras instituciones financieras un motor de detección de fraude más potente, flexible y responsivo disponible.
“Para poder tener resultados superiores no basta con tener reglas basadas en conocimiento o modelos de aprendizaje de máquina que requieren gran cantidad de información para aprender. El enfoque de Inteligencia Artificial Híbrida, que combina en tiempo real ambas técnicas, produce resultados ampliamente superiores”, explica Federico dos Reis, CEO de INFORM para los mercados de América Latina.