Las cuatro alturas de la prevención eficaz del fraude
Los programas de prevención de fraude efectivos requieren monitoreo en todos los puntos de contacto con el cliente, desde la creación de cuentas hasta el pago, y desde el inicio de sesión hasta las interacciones de servicio. Una vez establecido, este enfoque proporciona información a nivel de base sobre la interacción del usuario en cada interacción individual.
Si bien esta es una capa de visibilidad necesaria, la recopilación adecuada de varios conjuntos de datos proporciona el contexto para identificar métodos de fraude avanzados y detectar tempranamente tendencias emergentes. A continuación, presentamos un caso de fraude con ejemplos de visibilidad de datos relevantes en cuatro niveles necesarios para establecer un programa de fraude competitivo en este mundo en constante evolución.
Nivel de transacción
Las interacciones individuales de los usuarios se monitorean y deciden de forma aislada. Comúnmente, un programa de fraude comienza con la presión de los contracargos, lo que impulsa el monitoreo del rendimiento de las transacciones en la página de pago. Los estafadores son persistentes. Cuando una puerta se cierra, pasan a la ventana, al garaje, etc. Los ataques de fraude de pago se convierten en toma de cuentas (ATO), los depósitos en transferencias, las tomas de cuentas en robo de identidad/fraude de identidad sintética y cuentas mula. El cambio ocurre en segundos e impacta a nuestras organizaciones de muchas maneras. En respuesta, los profesionales implementan controles en cada punto de contacto. Esto es efectivo para muchos incidentes de fraude aislados, pero puede resultar en un aumento de falsos positivos y falsos negativos.
Nivel de cuenta
El rendimiento de la cuenta a lo largo del tiempo. La inteligencia de dispositivos, los comportamientos de gasto, la geolocalización, la biometría conductual y las interacciones de verificación escalonada ayudan a identificar evidencia de explotaciones a nivel de cuenta, como las tomas de cuentas (ATO). El beneficio de rastrear este nivel de rendimiento se vuelve especialmente claro al contrastar el comportamiento del estafador con el rendimiento histórico de la cuenta. Los estafadores no pueden duplicar lo que se ha definido como comportamiento 'confiable' y aun así obtener lo que buscan. Intentarán cambiar la información de pago, eludir las verificaciones automatizadas, satisfacer las verificaciones después de un 'número sospechoso de intentos', asociar nuevas direcciones/geografías, etc. Cuando se monitorea adecuadamente, los comportamientos de los estafadores emergen claramente y brindan a los profesionales mayor confianza y precisión.
Nivel de plataforma
El rendimiento de cuentas agrupadas en una sola plataforma. Al rastrear con éxito el rendimiento de las cuentas 'confiables' y las de 'fraude confirmado', los profesionales aprovechan estos conocimientos más profundos, lo que resulta en menos fricción para las interacciones confiables, mayor satisfacción del cliente y menores tasas de falsos positivos. Además, los anillos de fraude y los ataques de múltiples cuentas se identifican rápidamente según la geolocalización, la inteligencia de dispositivos, la resolución de IP, etc., lo que reduce el tiempo que las explotaciones de múltiples cuentas están activas en la plataforma.
Nivel de red
Asociaciones con proveedores del sector que ofrecen enriquecimiento de datos y toma de decisiones basada en información de toda su red. Hasta ahora, hemos hablado de los datos enriquecidos disponibles para los profesionales que operan de forma aislada. Al asociarse con un proveedor de soluciones, su programa de fraude aprovecha el rendimiento de todos los demás profesionales. 'Lo que ve por primera vez no es la primera vez que lo vemos nosotros'.
Caso de fraude de ejemplo
Un estafador está decidido a atacar una plataforma específica con valor almacenado. Para este ejemplo, usaremos un banco. El estafador está armado con información típica: datos de pago, identidad y conocimiento del sistema. La mayoría de los estafadores tienen este acceso y despliegan nuevos métodos en cualquier momento. Para este ejercicio, usaremos un método de fraude común en el que el estafador ve que la identidad objetivo tiene cuenta en el 'Banco X'. El estafador accede a la cuenta para hacer tres cosas: transferir fondos a la cuenta desde otras cuentas comprometidas, solicitar una tarjeta para un 'Usuario Autorizado' (el estafador) y transferir fondos a una tercera cuenta comprometida fuera de la plataforma.
Desde el nivel de transacción: iniciar sesión en la cuenta se realiza contactando al servicio al cliente; históricamente desatendido, con gran dependencia de verificaciones basadas en conocimientos (KBV). El estafador está equipado con información de buró y está preparado para satisfacer el proceso de verificación. El estafador restablece la información de acceso y solicita una tarjeta autorizada para un nuevo usuario autorizado de la cuenta. Con demasiada frecuencia, este proceso no recibe el nivel de escrutinio adecuado. El estafador revisa los comportamientos de gasto de la cuenta y replica los montos en dólares para las transferencias hacia y desde la cuenta. Siguiendo el comportamiento histórico visto en los resúmenes de transacciones, el estafador sigue los mismos patrones. Desde el nivel de transacción, el estafador pasa desapercibido y activa verificaciones aisladas que está preparado para superar. El tiempo corre hasta que el titular real de la cuenta contacta al servicio al cliente y presenta una queja. El problema que comenzó en el servicio al cliente finalmente se identifica allí.
Desde una perspectiva de cuenta, este estafador ha mostrado muchos comportamientos sospechosos: llamar al servicio al cliente desde un nuevo número de teléfono, actualizar información de contacto, el tiempo hasta solicitar una tarjeta secundaria, la relación entre el usuario autorizado y el titular de la cuenta, la cronología de transferencias y retiros, y el dispositivo utilizado para interactuar con la plataforma e iniciar estas acciones sospechosas. Cualquiera de estas interacciones puede monitorearse y rastrearse con verificaciones asociadas. Reforzando la idea de precisión, al ver la historia desde esta altitud, la confianza debería ser alta.
Desde una perspectiva de plataforma, es poco probable que esta historia sea la primera de su tipo. Al rastrear estos eventos con automatización, los profesionales identificarán otras ocurrencias y detectarán regiones, IPs, dispositivos y comportamientos que trascienden el rendimiento de una sola cuenta. Esto, a su vez, informa las decisiones posteriores. Todo este proceso toma cuestión de horas en ejecutarse. Como sabemos, los estafadores no operan contra una sola cuenta a la vez. Es probable que muchas otras cuentas estén pasando por el mismo escenario. El tiempo de acción es vital para evitar un impacto financiero profundo. Los indicadores incluyen: la dirección de envío de la 'tarjeta/usuario autorizado', la huella digital del dispositivo, la geolocalización del usuario y de los retiros, los montos en dólares (aunque los estafadores astutos siguen los comportamientos de las cuentas, muchos aumentan gradualmente los montos con el tiempo, lo que es un indicador valioso), las instituciones financieras, y más.
Desde una perspectiva de red, los profesionales pueden automatizar la detección contra puntos de datos sospechosos conocidos, como el número de teléfono que llamó al servicio al cliente, el dispositivo utilizado para interactuar con la plataforma, la dirección de envío de la tarjeta/usuario autorizado, el nombre del usuario autorizado, y más. Al aprovechar la información de la red, los profesionales tienen la oportunidad de utilizar los conocimientos proporcionados por las operaciones de sus pares para tomar una decisión en el momento y aplicar estos hallazgos en toda la plataforma.
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