Tres Pasos para Combatir el Fraude en Telecomunicaciones
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Minimiza el Riesgo, Maximiza las Activaciones:
Tres Pasos para Combatir el Fraude en Telecomunicaciones
¿Tienes miles de millones de dólares de sobra?
Si no, sigue leyendo.
Los operadores de telecomunicaciones (telcos) pierden un estimado de $40 mil millones de dólares al año por culpa de los defraudadores, y esta tendencia sigue empeorando.
El año pasado, el fraude en telecomunicaciones aumentó un 12%, lo que equivale a $38.95 mil millones de dólares adicionales perdidos y con el aumento del costo de los teléfonos móviles, los defraudadores se están llevando productos y servicios de mayor valor. Se está volviendo más difícil que nunca identificar el comportamiento fraudulento, ya que se vuelve más complejo; hay más de 200 tipos de fraude solo dentro de la industria de las Telecomunicaciones. El problema claramente no va a desaparecer pronto.
Cuadro de llamada: Intercambio de SIM
Donde los atacantes manipulan los protocolos de seguridad de los proveedores para secuestrar los números de teléfono de los usuarios, permitiendo el acceso no autorizado a datos personales sensibles y cuentas financieras.
- Acceso
- Análisis
- Acción
Acceso
El primer paso para combatir el fraude es el Acceso: acceder a los datos, incluyendo datos alternativos, proporciona información más completa para los controles de fraude y KYC (Conoce a tu Cliente) durante los procesos de activación.
Un tipo común de fraude en esta etapa del ciclo de vida del cliente es el fraude en el onboarding, que puede ser muy costoso. Los defraudadores usan identificaciones robadas e información de tarjetas de crédito para crear cuentas, comprar teléfonos móviles caros y quedarse con la mercancía gratis o revenderla. Si el delincuente está comprando un smartphone de última generación, eso solo pueden ser potencialmente miles en ingresos perdidos por un solo esquema.
El acceso a una gran cantidad de fuentes de datos tradicionales y alternativos te permite identificar incluso las anomalías más sutiles durante los controles de fraude y KYC al registrarte. Por ejemplo, las identificaciones sintéticas son comúnmente usadas por los defraudadores para abrir cuentas, lo que puede ser difícil de detectar, ya que las identificaciones sintéticas usan algunos elementos legítimos para pasar desapercibidas. Los datos alternativos pueden darte las pistas que necesitas para detectar el fraude, incluso en casos como este. Revisa el correo electrónico para ver si hay cambios menores o mira si la geolocalización coincide con la actividad en redes sociales.
Análisis
El segundo paso es el Análisis: analiza con precisión todos los datos a los que has accedido. Y no solo lo analices a la antigua usanza, integra inteligencia embebida como el aprendizaje automático y la IA en tus análisis.
Digamos que una víctima de phishing ha tenido su teléfono comprometido y el delincuente ha activado el reenvío de texto para poder recibir un código de seguridad. El análisis de IA/ML de los datos móviles podría alertar a un equipo de riesgo que los textos están siendo reenviados, y sugerir que se realicen más comprobaciones.
Tácticas como la toma de control de cuentas pueden causar daño incluso después del onboarding. Imagina tener que detectar pequeñas inconsistencias para cientos de miles de solicitantes a lo largo de todo el ciclo de vida por tu cuenta. Puede ser un desafío para las soluciones de toma de decisiones de legado identificar indicadores de fraude complejos.
Tener tecnología inteligente y automatizada que pueda detectar datos inusuales y analizarlos de forma rápida y precisa marcará la diferencia tanto para los suscriptores nuevos como para los activos. El aprendizaje automático y la IA se vuelven más inteligentes a medida que analizan datos y comportamiento, mejorando en el reconocimiento de patrones fraudulentos que de otro modo habrían pasado desapercibidos.
Optimiza tu proceso de fraude con tecnología de aprendizaje automático e IA que pueda analizar cualquier tipo de dato y mejora su precisión con cada análisis.
Acción
El último paso para ayudarte a detener el fraude es la Acción: cuando has accedido a todos los datos tradicionales y alternativos que necesitas y la IA/ML los ha analizado, estás listo para tomar decisiones.
Si la primera capa de comprobaciones aún no pinta una imagen clara de la legitimidad de un solicitante, tu solución de toma de decisiones puede profundizar en los datos para un análisis más detallado. Dependiendo de tu modelo, podrías en cambio ofrecerles un plan para solicitantes de alto riesgo, o rechazarlos por completo. Si todo está en orden, por otro lado, tu motor de toma de decisiones aprobaría y daría de alta.
La toma de decisiones avanzada utiliza todos los datos que has recopilado para tomar las decisiones más precisas, que te protegen contra el fraude. Mejora la eficiencia y te ahorra dinero al realizar solo las comprobaciones necesarias; nunca tienes que adoptar un enfoque único para todos.
Una vez que se toman las decisiones, los resultados se retroalimentan en la plataforma, añadiendo aún más datos valiosos y análisis para ayudar a la tecnología de IA/ML a guiar tu toma de decisiones hacia decisiones más precisas en el futuro.
Fondo de Ingresos Compartidos Internacionales (IRSF)
Parte 2:
Tres Temas que las Empresas de Telecomunicaciones Deben Saber Sobre los Datos Alternativos
1. ¿Qué son los datos alternativos?
No se trata de datos llamativos o extravagantes, sino de una poderosa herramienta para la inclusión financiera.
En pocas palabras, los datos alternativos son toda la información no mantenida por las agencias de crédito que pueden pintar una imagen más holística de la salud financiera y el riesgo general de una persona. Puede incluir información financiera como el alquiler, los servicios públicos o incluso los pagos de telecomunicaciones, pero también analiza otra información como la actividad en redes sociales, la geolocalización y los registros de propiedad.
Los datos alternativos pueden contar una historia más completa que los datos tradicionales por sí solos. Hay casi 30 millones de «invisibles de crédito» en los EE. UU. y cerca de otros 10 millones en Canadá, junto al 70% de la población de América Latina), 70% del Sudeste Asiático, y casi un cuarto del mundo entero – hay cerca de 1.4 mil millones de personas sin historial bancario o crediticio. Esa es muchísima gente que no estaría cualificada para abrir una cuenta de telecomunicaciones solo con métodos tradicionales.
Y aunque las puntuaciones de crédito han demostrado ser fuertes indicadores de si alguien pagará sus facturas a tiempo, ¿no tiene sentido considerar los patrones de pago de servicios y otros pagos recurrentes para predecir el mismo comportamiento para las telecomunicaciones? Más del 90% de los estadounidenses hacen pagos de teléfonos móviles financiados, pero solo el 2.5% de los archivos de las agencias de crédito al consumidor contienen información de pago de telecomunicaciones. Si bien podrías tener los registros de pago de tus propios suscriptores, poder acceder a esa información para aquellos que buscan cambiar de operador sería una forma fiable de determinar el riesgo. Superponer los datos de servicios públicos a las puntuaciones de crédito te brinda información muy relevante para proporcionar indicadores de riesgo aún más sólidos.
La información de telecomunicaciones, servicios públicos y arrendamiento/propiedad a menudo es altamente indicativa de la solvencia crediticia, pero las agencias de crédito simplemente no la consideran. Es por eso que los datos alternativos son tan poderosos.
2. ¿Cómo obtienes datos alternativos?
Las empresas de telecomunicaciones pueden acceder a datos alternativos a través de registros públicos, a través de un socio de datos que hayas integrado en tu solución de toma de decisiones. Estos socios de datos podrían compartir la actividad en redes sociales, información de empleo y más – lo que puedes acceder depende de las reglas y regulaciones de cumplimiento de tu región en torno a la toma de decisiones de crédito.
Si bien esta información puede no tener una correlación tan directa con la solvencia crediticia, puede darte una imagen más completa del estilo de vida de alguien. Las redes sociales, por ejemplo, pueden ser una fuente muy esclarecedora de datos alternativos, dándote una idea de las actividades y hábitos que pueden ser relevantes. A medida que más empresas de redes sociales comienzan a ofrecer opciones de pago integradas en sus plataformas, el perfil de Instagram de alguien podría proporcionarte una mirada a su comportamiento transaccional. Entender con qué frecuencia una persona compra en Instagram, cuán caros son los artículos que compra y si estas compras se relacionan con la puntualidad de sus pagos de facturas podría ser una forma útil de analizar este comportamiento.
Asegúrate de tener acceso a integraciones de datos y socios que te ofrezcan la visión más amplia dentro de los parámetros requeridos para observar a los solicitantes con el fin de obtener los mejores resultados de los datos alternativos. Elegir tecnología que pueda acelerar la integración de empresas de datos y el acceso a datos alternativos garantizará un rápido retorno de la inversión, conectándote con más solicitantes, más rápido.
3. ¿Funcionan los datos alternativos?
¡Sí! Las puntuaciones de crédito pueden no reflejar necesariamente la salud financiera actual de una persona, ya que la puntuación pondera en gran medida el comportamiento crediticio pasado además del comportamiento actual. Incluso si alguien es muy responsable en el presente, las malas decisiones de su pasado aún podrían afectar negativamente su crédito. Si ejecutaras el perfil de esa persona a través de tu proceso tradicional de toma de decisiones, podría ser marcada como de alto riesgo, lo que llevaría a una evaluación inexacta. Lo mismo sería cierto para alguien que nunca tuvo acceso al crédito debido a su estado financiero pasado o prácticas de préstamo discriminatorias. Los datos alternativos resuelven ese problema.
Y hay evidencia que lo respalda: el 64% de los proveedores de crédito que usan datos alternativos ven una mejor evaluación de riesgos, el 48% tiene un aumento en la aceptación de ofertas y el 64% ve beneficios tangibles dentro de un año de la implementación. Otros beneficios incluyen una precisión mejorada en la toma de decisiones, mejor protección contra el fraude, mayor inclusión financiera, mayor velocidad de comercialización, incorporación rápida y, en general, un valor maximizado.
Estamos viviendo en una era donde la información es tan accesible como siempre lo ha sido – es hora de usarla. La industria de las telecomunicaciones está a la vanguardia de la innovación, así que ¿por qué seguir evaluando la solvencia crediticia de la misma manera que lo hicimos hace décadas? Cuando integras datos alternativos en tu toma de decisiones, estás haciendo el mundo aún más grande para millones de personas que necesitan servicios de telecomunicaciones e invitando a suscriptores de bajo riesgo que acelerarán tu crecimiento.
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