La prevención del fraude multicanal, por Daniel Brignardello de Paytrue

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Daniel Brignardello – Chief Operations Officer PayTrue.

Será expositor en el evento ”Medios de Pago: La convergencia entre los actores tradicionales de la Banca y las nuevas Tecnologías” con el tema “Tendencias de fraude en escenarios de migración tecnológica”.

Hoy en día, cuando decimos que las instituciones financieras deben estar preparadas para tener una presencia única en todos los canales de comunicación con sus clientes, no sorprendemos a nadie, este paradigma penetró por completo en nosotros como consumidores y en las instituciones que se ven en la obligación de dar ese servicio. No pasaron tantos años desde que el “ser multicanal” era un diferenciador, para transformarse hoy en día en un estándar de como utilizamos la banca.
Este cambio, de gran valor en uso para los clientes, pone frente a un nuevo desafío a las instituciones; monitorear el fraude en forma centralizada, atendiendo a diferentes canales, que manejan diferentes fuentes de información y datos relevantes. Discutiremos a continuación dos puntos que nos parecen de relevancia (entre otros) y que toda implantación de una herramienta anti-fraude debe tener en cuenta.
a. N canales, UN cliente
El primer desafío, por básico que este resulte, es mantener un único perfil de cada cliente a través de los diferentes canales. Las principales herramientas de prevención de fraude generan alertas ante uno de los siguientes eventos: (1) matching contra patrón de fraude o (2) desviación del patrón de comportamiento habitual del cliente (perfil).
Ahora bien, las instituciones que separan en varias herramientas la prevención de fraude, pueden obtener algunos beneficios de la especialización; pero deben considerar seriamente como cómo integrar esas fuentes para no perder el foco en el cliente. Quienes no tomen tomen en cuenta este problema, individualizarán al canal y no al cliente como el sujeto de análisis.
b. Datos particulares y casuísticas de fraude particulares
Cada canal tiene sus particularidades de uso, pero por sobre todo tiene un set de datos asociados que son de relevancia para la prevención de fraude. Podríamos suponer que al final del día siempre es una transacción y por tanto esos conjuntos serán “similares”, pero la experiencia demuestra lo contrario y para cada canal las variables relevantes en la detección varían y mucho. Podemos identificar en el “conjunto común” datos como el cliente, el medio de pago utilizado, el importe, el tipo de bien; pero se encuentran en los particulares también datos de un ticket aéreo, la identificación del dispositivo en una transacción de eCommerce, los datos de lectura del chip, etc.
Este problema es precisamente el que impulsa a las instituciones a tener diferentes soluciones para cada canal (una para mundo físico, otra para eCommerce, otra para fraude interno, homebanking, etc.), yendo en contra del punto anterior; en PayTrue enfocamos este contexto como una obligación de la herramienta de poder manejar datos disimiles por clientes, pero ser capaz de analizarlos como parte de un único modelo de información.
Los anteriormente mencionados son sólo dos puntos entre varios a tener en cuenta, todos relevantes y todos importantes de acuerdo a la realidad de cliente y la institución. El mensaje detrás de esto es que la banca multicanal es una gran funcionalidad para los clientes, de adopción imprescindible para las instituciones; pero es también una gran noticia para los defraudadores, quienes intentarán encontrar huecos en la prevención de fraude, aprovechando ya sea una red de defensa “dividida” (con varias herramientas que no se comunican entre sí) o poco especializada (que desaprovecha datos relevantes del canal en uso). Cualquiera de estas situaciones se convierte en definitiva en una ventaja innecesaria que damos a los defraudadores.

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