La creciente amenaza del fraude en aplicaciones
El mundo continúa volviéndose cada vez más digital, y los estafadores están aprovechando esta tendencia al encontrar constantemente nuevas formas de explotar cualquier debilidad en los sistemas tecnológicos y de servicios financieros. En particular, el fraude en aplicaciones ha surgido como una amenaza significativa en los servicios financieros, con intentos (y diversos tipos) que aumentan constantemente. Según el Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023, cerca del 5% de las transacciones digitales a nivel mundial en 2022 se consideraron posiblemente fraudulentas (4.2% específicamente para servicios financieros), y se registraron más de $4.5 mil millones en saldos pendientes en los Estados Unidos para préstamos de automóviles, tarjetas de crédito/venta al por menor y préstamos personales no garantizados, debido a identidades sintéticas (lo que marca un aumento del 27% desde 2020 y el nivel más alto registrado hasta ahora). Además, se observó un aumento del 39% en los intentos de fraude en servicios financieros de 2019 a 2022, siendo el fraude de identidad la categoría principal.
Entonces, ¿qué significa esto para las instituciones financieras, proveedores de pagos, prestamistas, fintech, y demás? Pues, significa que, a medida que los estafadores y sus trucos avanzan, nosotros también debemos poner al día la manera en que, como industria, los detectamos y evitamos. ¿Y cómo hacemos eso? Una pieza clave es la orquestación de datos, porque con una visión más amplia y completa de tus clientes, puedes:
Detectar y prevenir el fraude de manera más precisa, tanto en el proceso de incorporación como más adelante;
Garantizar que los clientes auténticos y elegibles al crédito no sufran las consecuencias mientras lo haces.
Intentos de fraude en aumento
Los intentos de fraude están en rápido aumento. Lo que hace más crucial que nunca que la industria de servicios financieros perfeccione la prevención. Según TransUnion, estos son los principales tipos de fraude y su crecimiento este año:
| Tipo de fraude | Porcentaje de fraude digital en 2022 | Cambio en el Volumen de 2019 a 2022 |
|---|
Tarjeta de crédito | 6.5% | 76% |
Toma de control de cuentas | 6.3% | 81% |
Robo real de identidad | 6.2% | 81% |
ACH/Débito | 6.0% | 122% |
Identidad sintética | 5.3% | 132% |
**Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023
Para prevenir el fraude en solicitudes, las instituciones de servicios financieros deben emplear diversos mecanismos de detección, generalmente recopilados de socios/fuentes de datos, que incluyen verificación de identidad, screening y scoring. La verificación de identidad implica asegurarse de que el solicitante sea quien afirma ser, mientras que el screening implica verificar la información del solicitante en diversas bases de datos, como agencias de crédito y listas de observación, para identificar posibles señales de alerta. El scoring implica evaluar el riesgo asociado con el solicitante en función de varios puntos de datos, como historial crediticio, empleo y datos financieros. Examinar diversas fuentes de datos, que incluyen open banking, datos de agencias de crédito, correo electrónico y redes sociales, información del dispositivo, KYC (Conoce a tu cliente) y screening de sanciones, pueden utilizarse para verificar a) si una persona es realmente quien dice ser y b) si realmente tiene la intención de utilizar el producto financiero de manera responsable (es decir, ¿te pagará?).
¿Más datos para combatir el fraude? ¿O MEJORES datos?
Así que está claro que la prevención del fraude es crucial. Pero si tu reacción inmediata es comprar todos los datos… piénsalo de nuevo.
〝la reacción impulsiva ante el aumento de las violaciones de datos y el persistente fraude digital podría ser aumentar la verificación de identidad y los controles de autenticación. Sin embargo, la transición a una experiencia del cliente siempre activa y digital, evidenciada por el dramático aumento en las transacciones digitales en los últimos años, significa que los líderes en la prevención del fraude deben ser conscientes de la experiencia del cliente y permitir que el negocio impulse el crecimiento en los ingresos mientras reduce el riesgo de fraude.〞
Entonces, a pesar de lo tentador que puede ser utilizar más y más datos, necesitas equilibrarlo con a) la experiencia del consumidor (¿estás listo para agregar más fricción al viaje?) y b) el costo y la ineficiencia innecesarios de comprar más datos de los que necesitas. Porque cuanto mejor seas accediendo e integrando los datos correctos sobre el fraude, en el momento adecuado durante el recorrido del cliente, mejores resultados verás:
Menos fricción en la experiencia del consumidor.
Modelos de riesgo de fraude más precisos.
Mayor capacidad para evaluar la actividad fraudulenta y la intención de pago.
Más crecimiento, porque en última instancia, cuanto más hábil seas en prevenir el fraude, más confianza podrás tener en tus decisiones, lo que permite mejoras comerciales sostenibles en todo el ciclo de vida del cliente.
Sidenote: La analítica predictiva, como el aprendizaje automático integrado y la inteligencia artificial, también ayuda al analizar automáticamente vastas cantidades de datos y proporcionar ideas sobre patrones de comportamiento que podrían indicar fraude.
Eliminar los compartimentos de toma de decisiones
Los métodos tradicionales de detección de fraudes a menudo generan entornos aislados entre los equipos de fraude y riesgo, lo que conduce a una visión incompleta del cliente y de su solvencia crediticia. Para superar este desafío, las instituciones financieras deben considerar adoptar una solución de toma de decisiones de riesgo integral y completa que integre la gestión de fraudes y riesgos. Este enfoque permite una visión más completa de los clientes y su solvencia crediticia, al tiempo que detecta de manera precisa el fraude al eliminar el entorno aislado entre los equipos de fraude y riesgo.
Una perspectiva más completa e integrada de tus clientes te permite anticiparte a las amenazas, y una plataforma integral de toma de decisiones de riesgo garantiza que puedas mejorar constantemente tus modelos de riesgo de fraude y optimizar decisiones a medida que evolucionan las amenazas, todo al lado de tus decisiones de riesgo crediticio. La eliminación de estos entornos aislados ofrece máxima flexibilidad y agilidad en cada paso de tus procesos de toma de decisiones de riesgo. Reduce la complejidad de gestionar múltiples herramientas de detección de fraudes en línea y sistemas de toma de decisiones dispares con una solución unificada de extremo a extremo para fraude, crédito y cumplimiento en todo el recorrido del cliente. Y observa cómo tu negocio crece como resultado.
Descubre una detección de riesgo de fraude más precisa con una visión más integral y completa de tus clientes.
