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Tech, people e machine learning: protección para el comercio electrónico

El estudio Global Merchants’ Guide To Latin America, realizado por EBANX, proyecta una tasa de crecimiento anual sorprendente del 30% en e-commerce LatAm hasta 2025. Los números son prometedores, impulsados por la aceleración del comportamiento de compra digital ocurrido en la última pandemia, todavía surge la preocupación de preparar el retail para enfrentar el aumento de ataques y fraudes electrónicos.

Según datos de Koin, si comparamos 2019 vs 2022 podemos observar que el nivel de los intentos de ataque ha crecido fuertemente en todos los países de Latinoamérica. Brasil, Argentina, Perú y Ecuador han mostrado un incremento sostenido que los hace duplicar el nivel de intentos de fraude que tenían prepandemia. Por otro lado, México y Colombia partiendo de niveles más elevados, tuvieron un menor crecimiento de los intentos de ataque por parte de los fraudadores.

 

PaísIncremento Ataque
Argentina2X
Brasil1.9X
Colombia1.5X
Ecuador2X
México1.2X
Perú1.9X

Fuente: datos internos del Sistema Antifraude de Koin, entre enero de 2019 y septiembre de 2022.

Tanto estudios como análisis refuerzan que el combate al fraude no es un trabajo fácil, y muchas veces frustrante para las empresas que realizan grandes inversiones, pero olvidan el necesario equilibrio entre gente y tecnología. Sí, las personas importan tanto como los algoritmos en este proceso y he aquí por qué.

La inteligencia artificial (A.I.) se volvió una aliada poderosa en los sistemas antifraude. El recurso está directamente relacionado a machine learning el cual, a través de algoritmos, le otorga a las máquinas la capacidad de aprender por medio de behaviour analytics, o comportamiento del consumidor. En suma, cuanto más sea mapeado este comportamiento, menor será el costo del análisis y mayor la agilidad en el procesamiento.

Entretanto, existen algunos segmentos en que el fraude es más específico y las soluciones basadas solo en A.I. terminan siendo limitadas. Es lo que ocurre en un infortunio muy conocido en el mercado, el falso positivo, en transacciones como, por ejemplo, las tarjetas de crédito. Muchas de ellas son rechazadas por la Inteligencia Artificial, algunas veces por comportamientos mínimos considerados sospechosos. Esta conducta es suficiente para comprender que la tecnología debe señalar puntos de atención, pero no debe determinar categóricamente un fraude.

De este modo, es importante resaltar que los algoritmos no trabajan solos. La estrategia precisa ir más allá. Cuanto mayor el volumen de información, más capacidad computacional precisa tener su empresa; y junto con ella las personas con experiencia en trabajar los datos. Una cosa es un hecho: de la misma forma que piensa su defensa, los fraudadores también tienen recursos y herramientas para traspasar bloqueos.

La buena noticia es que las empresas con know-how en antifraude también se han preparado y entienden lo importante que es ese equilibrio entre tecnología y personas capacitadas para realizar análisis manuales especializados. La Inteligencia Artificial es el recurso que le permite a las empresas de e-commerce no desacelerar sus procesos de aprobación y concomitantemente proteger a los comercios del fraude.

Los profesionales calificados, en cambio, optimizan su tiempo y tienen más subsidios para homologaciones y consecuentemente más ventas.

Y por fin, más allá de que no existan recetas, existen estrategias. Estudie su negocio y permanezca siempre atento a los escenarios de ataques ampliamente divulgados por los vehículos de información y sitios especializados, pero no se olvide del consejo más importante: invierta en tecnología, sin dejar de lado la inversión en profesionales preparados y en constante actualización. Ese abordaje multiforme es el que va a traer excelentes resultados para su negocio.