Por: Andrea Rufino, Senior Marketing Manager para Emailage América del Sur
Desde sistemas automatizados para prevenir fraudes hasta revisiones manuales, las empresas se ven obligadas a combatir las pérdidas y luego administrar costos de la manera más económica posible.
Sin embargo, al centrarse en bajar costos en lugar de aumentar ingresos, las organizaciones se perjudican a sí mismas. Lo que deberían discutir es cómo pueden convertir sus estrategias de gestión de fraude en impulsores de ingresos aprovechando de la mejor manera tanto la experiencia humana como la automatización.
Realizar esta modificación de perspectiva y valorar la prevención del fraude no como un centro de costos sino como una oportunidad de ingresos optimizados requiere un cambio de paradigma. Las estrategias de gestión del fraude deben pasar de impedir las transacciones a aprobarlas. La clave está en reducir la fricción del cliente y proporcionar el tipo de experiencia fluida que espera el cliente actualmente.
Cuando se trata de la implementación interna de estrategias de gestión de fraude, el enfoque sigue siendo cómo las personas se involucran con la tecnología para producir los resultados correctos. Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático no reemplazarán a los gerentes y analistas de fraude. La prevención del fraude y las soluciones de identidad digital mejoran la experiencia humana, no la reemplazan. Las nuevas tecnologías, respaldadas por el efecto de red, son un gran aporte para que los humanos sean más eficientes y para que las estrategias de gestión del fraude generen más ingresos.
El machine learning puede ayudar a optimizar el trabajo de las personas que integran equipos de análisis de fraude de la siguiente manera:
Detección de patrones: se puede identificar un nombre o una dirección de correo electrónico vinculados con repetidos incidentes de fraude, entonces las transacciones con este nombre se rechazan automáticamente.
Modelado personalizado: al analizar datos de múltiples sectores y localizaciones, el aprendizaje automático se puede utilizar para crear reglas y modelos automáticos utilizando los patrones más importantes para su empresa.
Señalar anomalías: Las herramientas de gestión de fraudes maximizan la eficiencia de los analistas al marcar solo las transacciones más sospechosas para la revisión manual.
Con el poder del big data, el machine learning y la inteligencia de red, las organizaciones que aprovechan este enfoque funcionalmente superior pueden liberar a los analistas de fraude para proporcionar una experiencia especializada que mejore los programas de riesgo.
Dentro de su organización, el objetivo es aprobar más transacciones y detener la mayor cantidad posible de pérdidas por fraude y crear las mejores experiencias para sus clientes. Puede combatir el fraude y mejorar las experiencias de los clientes simultáneamente. Para ello, debe considerar asociarse con un equipo de gestión de fraudes que crea modelos personalizados diseñados para maximizar la eficiencia de sus recursos humanos, aprobar automáticamente a sus mejores clientes y cambiar su estrategia de gestión de fraudes a una que genere ingresos y reduzca los costos generales.