Por Christian León Trueba

Sin duda, 2021 fue un año de crecimiento y aprendizajes para el comercio electrónico mexicano. Y, desafortunadamente, también para los defraudadores. Los comercios en México recibieron 207% más de intentos de fraude el año pasado, según un análisis de los datos de transacciones de comercio electrónico de Signifyd.

Los defraudadores no están apuntando a un solo paso del proceso de compra, sino que han ampliado su plan de ataque, desde el momento en que se crea una nueva cuenta para comprar un producto, hasta el momento en que engañan al comercio indicando que el producto no llegó. El fraude de robo de identidad, por ejemplo, creció 239%, mientras que los intentos  de fraude realizados por quioscos de ventas en línea en tiendas aumentaron 149% año tras año.

Una forma de combatir el fraude, que está en constante crecimiento, es acelerar y evolucionar la forma en la que éste se detecta, y esto se logra al generar una comprensión instantánea de la intención y la identidad detrás de cada transacción.

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Estos conocimientos profundos de la persona que está detrás del botón de compra se pueden lograr hoy mediante el análisis de miles de variables  en una transacción, a través de modelos de machine learning, que las combinan para identificar transacciones buenas de transacciones con potencial de fraude. 

¿Qué tipo de variables se toman en consideración? Depende de cada caso. Un modelo, por ejemplo, podría combinar un correo electrónico, el nombre del dueño de la tarjeta de crédito, la dirección de facturación, la dirección IP y el modelo de la computadora con la que se hará la compra para determinar si se trata de un cliente legítimo.  

Lo que se busca son consistencias e inconsistencias en la información. De igual forma, se puede considerar el comportamiento del cliente dentro de la página web o la app del comercio, cuánto tiempo pasó en la página, cuánto tardó en añadir el producto al carrito de compra, el comportamiento biométrico del consumidor (cómo navega y qué tan rápido escribe al buscar un producto en el sitio) y si el patrón de compra es congruente con el patrón histórico de compra del mismo usuario.

Toda esa data se obtiene con el trabajo en equipo y  la información provista por el comercio que quiere combatir los intentos de fraude, los proveedores expertos de plataformas antifraude, los servicios de validación de correos electrónicos y las plataformas de geolocación, entre muchos otros. 

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Con estas variables los  algoritmos detectan patrones de comportamiento de casos similares y predicen, en fracciones de segundo, si se trata de una orden buena o mala, lo que agiliza el trabajo de los equipos antifraude al no depender de la revisión manual de cada caso para tomar una decisión. 

Además, cada vez que se utilizan, los modelos se siguen robusteciendo para arrojar información más acertada. Esto sucede gracias al talento de los equipos de científicos de datos,  que trabajan en la constante evolución de los modelos para estar un paso adelante de los defraudadores.

La buena noticia para el e-commerce en México, es que los comercios ya se están adaptando a las nuevas formas de detectar y detener el fraude: aproximadamente el 30% de los tomadores de decisiones en retail aseguró que invertiría en la protección de su negocio durante 2022.  Es de suma importancia que los comerciantes en línea ajusten y mejoren su estrategia antifraude para cuidar su negocio y no rechazar buenos clientes. Por lo que hemos visto en los últimos años, el comercio electrónico en México seguirá creciendo a doble dígito año con año y continuará siendo un objetivo atractivo para los estafadores.

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Contacto:

Christian León Trueba, director de Signifyd Latam 

Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.

 

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