Detección y prevención de fraude con información de identidad multidimensional: CRIF BÜRGEL lanza una solución de prevención modular

• 7 por ciento afectado: el fraude y los intentos de fraude son negocios cotidianos para muchos proveedores y minoristas en línea en Alemania
• Expone las redes de bots y los estafadores: la solución de complemento compatible con IA realiza verificaciones de identidad y fraude, brinda advertencias en tiempo real y, por lo tanto, protege contra el abuso
• Menos procesamiento manual e individual: el aprendizaje automático reduce la cantidad de casos que requieren aclaración en más del 80 por ciento en comparación con los sistemas convencionales basados en reglas

Estos son buenos momentos para los estafadores en línea: casi todos los alemanes ahora compran en línea.
Según estudios de la asociación digital Bitkom, ya el 94 por ciento de ellos lo hacen, es decir, 55 millones de clientes. Uno de cada tres ordena algo en línea al menos una vez por semana. Esto plantea riesgos, porque el fraude con tarjetas de crédito, el robo de identidad y la adquisición de cuentas son la regla más que la excepción en la web.

En Alemania y Suiza, el 97 por ciento de las tiendas en línea han sido previamente víctimas de fraude. Esto se muestra en la encuesta CRIF BÜRGEL "Fraude en el comercio electrónico" de la primavera de 2020, realizada entre 110 empresas de pedidos en línea y por correo de Alemania y Suiza. Según otro estudio de LexisNexis, hubo 277 millones de ataques en línea en todo el mundo solo en los primeros seis meses de 2019, un aumento del 13 por ciento. Sin embargo, estos son solo los ataques iniciados por humanos: durante el mismo período, los llamados ataques bots contra minoristas en línea aumentaron un 305 por ciento. Los estafadores usan cuentas creadas por bots, por ejemplo, probar identidades en línea o datos de tarjetas de crédito y canjear vales virtuales. Su enfoque es cada vez más avanzado y difícil de detectar.

"Cuatro patrones de fraude están causando problemas a los proveedores en línea", dice Kai Wanka, Director de Soluciones contra Fraudes del Proveedor de Servicios de Información CRIF BÜRGEL. Los estafadores suelen utilizar datos de nombre o dirección falsificados. El 71 por ciento de las tiendas están familiarizadas con esto. Luego viene el robo de identidad: el 68 por ciento de los minoristas ya han experimentado un cliente que dice ser una persona completamente diferente y real. El 42 por ciento se vio afectado por fraude amistoso, representación fraudulenta para obtener un contrato. Esto es lo que llama un pedido en el que el comprador ya sabe de antemano que no puede pagar o no pagará la factura, pero aún así recibe los bienes. Con un 52 por ciento, más de la mitad de los casos de fraude son el resultado de datos de pago robados, como las tarjetas de crédito. Millones de dólares en daños son causados por ésto cada año. "Por lo tanto, la prevención del fraude se está volviendo cada vez más importante, porque el robo de datos no solo concierne a las tiendas en línea, sino también a los proveedores de servicios digitales, como bancos, proveedores de telecomunicaciones y movilidad, servicios de alojamiento y web, servicios de transmisión, juegos y proveedores similares, en cualquier lugar donde los estafadores pueden abusar de la información para obtener ganancias económicas ", dice Wanka.

Responda las preguntas correctas con inteligencia artificial

HYBRIGHT, la nueva solución de software de CRIF BÜRGEL para la evaluación de riesgos y la prevención del fraude, brinda protección para los proveedores y sus clientes. Con el apoyo del aprendizaje automático, las comprobaciones del comportamiento del cliente, así como la identidad, la ubicación y los datos del dispositivo detectan anomalías mientras una aplicación o proceso de pedido aún está en curso y activa una alarma.

"La huella digital de cada cliente crece con cada interacción en la web y nuestra herramienta la rastrea como un detector de movimiento". La biometría del comportamiento, el análisis predictivo y el reconocimiento automático de patrones hacen que sea más fácil diferenciar entre clientes buenos y menos seguros, y descartar a los estafadores antes de que tengan la oportunidad. "Para una experiencia superior del cliente y una buena prevención, los proveedores deben saber: ¿Quién es mi cliente? ¿qué quieren y cómo se comportan, por lo general?" explica Wanka.

"Pero ningún proveedor en línea puede conocer a todos sus clientes como lo hizo la tienda tradicional de la esquina en el pasado. Incluso si mantiene buenas relaciones con los clientes, ¿cómo se supone que sospeche que un estafador ha ocupado la cuenta de un buen cliente? Y si tiene, digamos, 100,000 usuarios en su tienda en línea, no siempre puede tener toda la información a mano para prevenir el fraude de manera efectiva ", continúa Kai Wanka.

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