Fluxos de Treball Automatitzats per a la Investigació: Atura el Frau Més Ràpid (CA)

Conclusió Clau 1 Els equips d'Operacions de Frau dediquen fins a un 60% del seu temps a tasques manuals i repetitives. L'automatització pot recuperar aquest temps per a investigacions de més valor.

Conclusió Clau 2 Implementar fluxos de treball automatitzats basats en la puntuació de risc redueix significativament els falsos positius i concentra els esforços dels investigadors en amenaces reals.

Conclusió Clau 3 Les eines impulsades per la IA dins de les plataformes d'investigació de frau poden identificar patrons i anomalies que els humans podrien passar per alt, conduint a resolucions més ràpides i precises.

Conclusió Clau 4 Un sistema robust per a la investigació de frau redueix les devolucions de càrrec, disminueix els costos operatius i millora la confiança del client.

L'Alt Cost de la Investigació Manual de Fraus

El frau és una amenaça implacable i en evolució. Els processos tradicionals i manuals d'investigació de frau tenen dificultats per mantenir el ritme. Imagina un escenari: una empresa fintech processa milers de transaccions diàriament. El seu equip de frau es basa en alertes basades en regles i la revisió manual de les transaccions marcades. Aquest enfocament és reactiu, lent i increïblement car. Un investigador de nivell 1 típic costa entre 70.000 i 100.000 dòlars per any, i el seu temps és valuós. Per cada hora dedicada a un fals positiu, una hora no està disponible per investigar un frau real. Un estudi de Juniper Research va estimar que les pèrdues globals per frau superaran els 343.000 milions de dòlars el 2025. L'enfocament manual actual simplement no és escalable ni sostenible.

Construint un Flux de Treball d'Investigació Automatitzat

La solució rau en la construcció de fluxos de treball d'investigació automatitzats. Aquests fluxos de treball aprofiten la tecnologia per classificar les alertes, recopilar dades de suport i prioritzar les investigacions en funció del risc. Aquí tens un desglossament pas a pas:

1. Puntuació de Risc: Implementa un model de puntuació de risc sòlid que assigni una puntuació a cada transacció o usuari en funció d'una varietat de factors. Aquests factors inclouen comprovacions de velocitat (nombre de transaccions en un període de temps determinat), discrepàncies de geolocalització, impressió digital del dispositiu i dades de fonts d'intel·ligència de frau de tercers. Les dades internes de Didit mostren que incorporar la impressió digital del dispositiu augmenta les taxes de detecció de frau en un 15%.
2. Enriquiment Automàtic de Dades: Enriquir automàticament les transaccions marcades amb punts de dades addicionals. Això podria incloure la cerca de l'adreça IP, la comprovació de la reputació del correu electrònic i la informació del perfil de xarxes socials. Això estalvia als investigadors un temps valuós que haurien passat recopilant manualment aquestes dades.
3. Sistema de Gestió de Casos: Un sistema centralitzat de gestió de casos és essencial. Aquest sistema hauria de crear automàticament un cas per a cada transacció marcada, assignar-lo a un investigador i fer el seguiment del seu progrés a cada etapa de la investigació.
4. Automatització del Flux de Treball: Configura fluxos de treball automatitzats per gestionar diferents nivells de risc. Per exemple, les transaccions amb una puntuació de risc baixa es podrien aprovar automàticament, mentre que les que tinguin una puntuació de risc alta s'escalen a un investigador per a una revisió manual. Els fluxos de treball també poden incorporar accions automatitzades, com ara enviar un codi de verificació per SMS a l'usuari o suspendre temporalment el compte.
5. Detecció d'Anomalies Impulsada per la IA: Integra eines de detecció d'anomalies impulsades per la IA per identificar patrons i comportaments inusuals que puguin indicar un frau. Aquestes eines poden aprendre de les dades històriques i adaptar-se a noves tàctiques de frau.

Un Exemple del Món Real: Frau en un Mercat de Comerç Electrònic

Considerem un mercat de comerç electrònic afectat per comptes de venedors fraudulents. Aquesta és la manera com un flux de treball automatitzat podria abordar-ho:

1. Activador: Es crea un nou compte de venedor.

2. Puntuació de Risc: Al compte se li assigna una puntuació de risc en funció de factors com l'edat del domini de correu electrònic, les discrepàncies de l'adreça de facturació i l'estat de verificació del compte bancari.

3. Enriquiment Automàtic de Dades: El sistema comprova automàticament l'adreça de correu electrònic del venedor amb les bases de dades de frau conegudes i verifica els detalls del compte bancari.

4. Ramificació del Flux de Treball:

• Risc Baix (Puntuació < 30): El compte s'aprova automàticament.
• Risc Mitjà (Puntuació 30-70): El compte es marca per a una revisió manual. L'investigador rep una alerta amb totes les dades rellevants.
• Risc Alt (Puntuació > 70): El compte es suspèn automàticament i se'n notifica al venedor.

5. Revisió Manual (si escau): L'investigador revisa el compte marcat, examina l'historial de transaccions i pren una decisió final.

L'implementació d'aquest flux de treball va donar lloc a una reducció del 40% en els comptes de venedors fraudulents per a un dels nostres clients, estalviant-los uns 250.000 dòlars per any en pèrdues per devolucions de càrrec.

El Paper de la Puntuació de Risc en Fluxos de Treball Eficaços

La puntuació de risc és la base de qualsevol flux de treball d'investigació automatitzat reeixit. Un model de puntuació de risc ben dissenyat identifica amb precisió les transaccions i els usuaris d'alt risc, permetent als investigadors centrar els seus esforços on més es necessiten. Les consideracions clau a l'hora de construir un model de puntuació de risc inclouen:

• Qualitat de les Dades: Assegura't que les dades utilitzades per calcular la puntuació de risc siguin precises, fiables i actualitzades.
• Enginyeria de Característiques: Selecciona acuradament les característiques que siguin més predictives del frau.
• Calibració del Model: Calibra regularment el model de puntuació de risc per assegurar-te que segueixi sent precís al llarg del temps.

Com Pot Ayudar Didit

La plataforma d'identitat tot en un de Didit proporciona les eines i la infraestructura que necessites per construir i desplegar fluxos de treball d'investigació automatitzats sofisticats. Oferim:

• Verificació d'Identitat Integral: Verifica les identitats dels usuaris amb una precisió líder en el sector mitjançant la verificació de documents d'identitat, l'autenticació biomètrica i la detecció de presència.
• Puntuació de Risc Robusta: Aprofita el nostre model de puntuació de risc precompilat o crea el teu propi model personalitzat.
• Motor d'Automatització de Fluxos de Treball: Construeix fluxos de treball complexos visualment amb el nostre creador de fluxos de treball sense codi.
• Sistema de Gestió de Casos: Gestiona les investigacions de manera eficient amb el nostre sistema centralitzat de gestió de casos.
• Integració de l'API: Integra Didit perfectament amb el teu stack de prevenció de frau existent.

Estàs Preparat per Començar?

No deixis que els processos manuals d'investigació de frau t'ho impedeixin. Sol·licita una demostració avui mateix per veure com Didit pot ajudar-te a automatitzar els teus fluxos de treball, reduir les pèrdues per frau i millorar l'eficiència del teu equip. Explora la nostra tarifació o posa't en contacte amb nosaltres per obtenir una solució personalitzada!