Flujos de Investigación Automatizados: Detecta el Fraude Más Rápido (ES)

Idea Clave 1 Los equipos de Operaciones contra el Fraude dedican hasta el 60% de su tiempo a tareas manuales y repetitivas. La automatización puede recuperar este tiempo para investigaciones de mayor valor.

Idea Clave 2 Implementar flujos de trabajo automatizados basados en la puntuación de riesgo reduce significativamente los falsos positivos y enfoca los esfuerzos de los investigadores en amenazas genuinas.

Idea Clave 3 Las herramientas impulsadas por IA dentro de las plataformas de investigación de fraude pueden identificar patrones y anomalías que los humanos podrían pasar por alto, lo que lleva a resoluciones más rápidas y precisas.

Idea Clave 4 Un sistema sólido para la investigación de fraude reduce los contracargos, disminuye los costos operativos y mejora la confianza del cliente.

El Alto Costo de la Investigación Manual del Fraude

El fraude es una amenaza implacable y en constante evolución. Los procesos tradicionales de investigación manual del fraude están luchando por mantenerse al día. Imagina un escenario: una empresa fintech procesa miles de transacciones diariamente. Su equipo de fraude se basa en alertas basadas en reglas y revisión manual de las transacciones marcadas. Este enfoque es reactivo, lento e increíblemente costoso. Un investigador de Nivel 1 típico cuesta entre $70,000 y $100,000 por año, y su tiempo es valioso. Por cada hora dedicada a un falso positivo, una hora no está disponible para investigar un fraude real. Un estudio de Juniper Research estimó que las pérdidas globales por fraude superarán los $343 mil millones para 2025. El enfoque manual actual simplemente no es escalable ni sostenible.

Creación de un Flujo de Investigación Automatizado

La solución radica en la creación de flujos de investigación automatizados. Estos flujos de trabajo aprovechan la tecnología para clasificar las alertas, recopilar datos de respaldo y priorizar las investigaciones en función del riesgo. Aquí tienes un desglose paso a paso:

1. Puntuación de Riesgo: Implementa un modelo de puntuación de riesgo sólido que asigne una puntuación a cada transacción o usuario en función de una variedad de factores. Estos factores incluyen comprobaciones de velocidad (número de transacciones en un período de tiempo determinado), discrepancias de geolocalización, huellas digitales de dispositivos y datos de fuentes de inteligencia de fraude de terceros. Los datos internos de Didit muestran que la incorporación de huellas digitales de dispositivos aumenta las tasas de detección de fraude en un 15%.
2. Enriquecimiento Automatizado de Datos: Enriquece automáticamente las transacciones marcadas con puntos de datos adicionales. Esto podría incluir la búsqueda de la dirección IP, las comprobaciones de reputación del correo electrónico y la información del perfil de las redes sociales. Esto ahorra a los investigadores un tiempo valioso que habrían gastado en recopilar manualmente estos datos.
3. Sistema de Gestión de Casos: Un sistema de gestión de casos centralizado es esencial. Este sistema debe crear automáticamente un caso para cada transacción marcada, asignarlo a un investigador y realizar un seguimiento de su progreso a través de cada etapa de la investigación.
4. Automatización del Flujo de Trabajo: Configura flujos de trabajo automatizados para manejar diferentes niveles de riesgo. Por ejemplo, las transacciones con una puntuación de riesgo baja podrían aprobarse automáticamente, mientras que las que tengan una puntuación de riesgo alta se escalan a un investigador para su revisión manual. Los flujos de trabajo también pueden incorporar acciones automatizadas, como enviar un código de verificación SMS al usuario o suspender temporalmente la cuenta.
5. Detección de Anomalías Impulsada por IA: Integra herramientas de detección de anomalías impulsadas por IA para identificar patrones y comportamientos inusuales que podrían indicar fraude. Estas herramientas pueden aprender de los datos históricos y adaptarse a nuevas tácticas de fraude.

Un Ejemplo del Mundo Real: Fraude en un Mercado de Comercio Electrónico

Consideremos un mercado de comercio electrónico afectado por cuentas de vendedores fraudulentas. Así es como un flujo de trabajo automatizado podría abordar esto:

1. Activador: Se crea una nueva cuenta de vendedor.

2. Puntuación de Riesgo: A la cuenta se le asigna una puntuación de riesgo basada en factores como la antigüedad del dominio del correo electrónico, las discrepancias de la dirección de facturación y el estado de verificación de la cuenta bancaria.

3. Enriquecimiento Automatizado de Datos: El sistema verifica automáticamente la dirección de correo electrónico del vendedor en bases de datos de fraude conocidas y verifica los detalles de la cuenta bancaria.

4. Ramificación del Flujo de Trabajo:

• Bajo Riesgo (Puntuación < 30): La cuenta se aprueba automáticamente.
• Riesgo Medio (Puntuación 30-70): La cuenta se marca para su revisión manual. El investigador recibe una alerta con todos los datos relevantes.
• Alto Riesgo (Puntuación > 70): La cuenta se suspende automáticamente y se notifica al vendedor.

5. Revisión Manual (si corresponde): El investigador revisa la cuenta marcada, examina el historial de transacciones y toma una decisión final.

La implementación de este flujo de trabajo resultó en una reducción del 40% en las cuentas de vendedores fraudulentas para uno de nuestros clientes, ahorrándoles una estimación de $250,000 por año en pérdidas por contracargos.

El Papel de la Puntuación de Riesgo en los Flujos de Trabajo Eficaces

La puntuación de riesgo es la base de cualquier flujo de trabajo de investigación automatizado exitoso. Un modelo de puntuación de riesgo bien diseñado identifica con precisión las transacciones y los usuarios de alto riesgo, lo que permite a los investigadores enfocar sus esfuerzos donde más se necesitan. Consideraciones clave al construir un modelo de puntuación de riesgo incluyen:

• Calidad de los Datos: Asegúrate de que los datos utilizados para calcular la puntuación de riesgo sean precisos, fiables y estén actualizados.
• Ingeniería de Características: Selecciona cuidadosamente las características que sean más predictivas del fraude.
• Calibración del Modelo: Calibra regularmente el modelo de puntuación de riesgo para garantizar que siga siendo preciso con el tiempo.

Cómo Ayuda Didit

La plataforma de identidad todo en uno de Didit proporciona las herramientas y la infraestructura que necesitas para crear e implementar flujos de trabajo de investigación automatizados sofisticados. Ofrecemos:

• Verificación Integral de la Identidad: Verifica las identidades de los usuarios con una precisión líder en la industria utilizando la verificación de documentos de identidad, la autenticación biométrica y la detección de presencia.
• Puntuación de Riesgo Robusta: Aprovecha nuestro modelo de puntuación de riesgo precompilado o crea tu propio modelo personalizado.
• Motor de Automatización de Flujos de Trabajo: Crea flujos de trabajo complejos visualmente con nuestro creador de flujos de trabajo sin código.
• Sistema de Gestión de Casos: Gestiona las investigaciones de manera eficiente con nuestro sistema de gestión de casos centralizado.
• Integración de la API: Integra Didit sin problemas en tu pila de prevención de fraudes existente.

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