Al ser víctimas inesperadas de fraudes, en la actualidad las empresas se ven obligadas a combatir sus pérdidas de la manera más económica posible, para después hacerse cargo de los costos de esta tarea, llevándolos a utilizar desde sistemas automatizados, hasta a hacer revisiones manuales.

Con estas acciones, las compañías se centran en la reducción de costos operativos y no en el aumento de ingresos por la prevención de fraudes, perjudicándose a sí mismas. Por eso es importante que al interior de las organizaciones se analice cómo pueden convertir sus estrategias de gestión de fraude en generadores de ingresos y cómo pueden aprovechar de mejor manera, tanto los beneficios de la experiencia humana, como las facilidades que deja la automatización.

Modificar esta perspectiva y ver a la prevención de fraudes como una oportunidad para optimizar ingresos y no como un costo adicional operativo requiere todo un cambio de paradigmas.

El primer paso es dejar de creer que una estrategia de gestión de fraude impide llevar a cabo determinadas transacciones, para darse cuenta de que ayuda a aprobarlas y a reducir la fricción con los clientes para ayudar a proporcionarles una experiencia fluida.

Cuando se trata de implementar estrategias para la gestión de fraude, el enfoque debe estar en cómo las personas se involucran con la tecnología para producir los resultados correctos y en dejar claro que los algoritmos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático no reemplazarán a los gerentes y analistas de fraude.

Por el contrario, las estrategias digitales para la prevención del fraude y las soluciones de identidad digital mejoran la experiencia humana, pues 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.

Así es como 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.

Es claro que, dentro de una organización, el área de prevención de riesgos debe aprobar más transacciones y detener la mayor cantidad posible de pérdidas por fraude, además de crear las mejores experiencias para sus clientes.

Y ahora, gracias al uso de la tecnología es posible combatir el fraude y mejorar la experiencia de los clientes de forma simultánea, sólo es necesario utilizar los sistemas apropiados para crear modelos a la medida que maximicen la eficiencia de los recursos humanos, que aprueben automáticamente las transacciones de los clientes y que cambien su estrategia de gestión de fraudes a una que genere ingresos y reduzca los costos generales.

Con el poder del big data, el machine learning y la inteligencia de red, las organizaciones que aprovechan estos beneficios pueden liberar a sus analistas de fraude de otras cargas de trabajo para permitir que se enfoquen en proporcionar una experiencia especializada y en la mejora de los programas de riesgo. ¿Usted ya lo puso en práctica?

Por Andrea Rufino, Senior Marketing Manager para Emailage América del Sur