Worldline: Adoptar un enfoque combinado para derrotar aos defraudadores de pagos

A fraude en todo o mundo aumentou exponencialmente a medida que o crecemento do dixital creou moitos novos camiños para que os defraudadores poidan explotar. Aínda que houbo algúns grandes desenvolvementos tecnolóxicos para manter as empresas seguras, se se mantén a traxectoria actual da fraude de pagos, para 2027, as transaccións fraudulentas ascenderán a máis de 38.000 millóns de dólares.

Entón, que se pode facer? Oímos de Panteha pedramo director de operacións de risco e produtos en Worldlinesobre o que ela cría que había que facer. Pedram é responsable de construír e implantar solucións innovadoras de xestión de riscos en Worldline, así como de previr os riscos asociados á fraude, branqueo de capitais e financiamento do terrorismo a nivel operativo. No seu papel, evanxeliza e guía aos equipos multifuncionais para ofrecer produtos e solucións de risco integrados que lles encantarán aos comerciantes de Worldline.

Usando dous sombreiros, tamén xestiona a xestión global do risco de fraude e os equipos de vixilancia ALD/CTF nas entidades adquirentes e PSP de Worldline.

Con máis de 12 anos de experiencia na xestión de diferentes equipos nas diferentes áreas de xestión de riscos, tamén está a cursar o seu doutoramento en xestión de riscos financeiros e fora membro do Consello de Supervisión Europeo de MRC.

Falando con A Fintech VecesPedram explicou como non había un enfoque singular que se puidese adoptar para combater a fraude de pagos, senón un enfoque combinado onde a nova tecnoloxía se atopa con métodos antigos de prevención de fraude.

Panteha Pedram, directora de operacións e produtos de risco de Worldline

Durante os últimos anos, o comercio electrónico floreceu en todo o mundo, pero o fraude de pagos creceu de forma proporcional a medida que os defraudadores buscan métodos cada vez máis sofisticados de “recabro”. De feito, as transaccións fraudulentas globais ascenderán a 38.500 millóns de dólares ao ano para 2027, segundo estatistae a fraude de pagos en liña seguirá sendo un problema significativo e en expansión a longo prazo.

Os comerciantes en liña que buscan implementar prácticas exitosas de prevención da fraude e medidas contra o roubo deben ser conscientes da sofisticación cada vez maior dos seus inimigos fraudulentos. Os retos aos que se enfrontan poden variar enormemente segundo o sector e o territorio e cada comerciante debe traballar en estreita colaboración cun provedor de solucións ou un socio de prevención de fraudes que mellor comprenda as idiosincrasias relevantes do mercado e demostre a experiencia para abordar e superar estas variables. Así mesmo, é imperativo que as prácticas e solucións de xestión da fraude evolucionen antes que as tácticas utilizadas polos defraudadores.

Nos últimos anos, as ferramentas de aprendizaxe automática (ML) comezaron a substituír ás solucións máis tradicionais baseadas en regras estáticas (aínda que cada metodoloxía ten as súas vantaxes, ao unísono teñen unha posibilidade aínda maior de ter éxito no seu propósito).

Para afrontar os retos que presentan os defraudadores avanzados actuais, a solución óptima adoita utilizar un enfoque “híbrido”. Isto ofrece ás mellores empresas de ambos os mundos, o que lles permite manter un certo nivel de control ofrecido a través das solucións de protección contra fraudes máis tradicionais ao tempo que lles permite aproveitar o poder dos datos a través dos avances científicos dos modelos de aprendizaxe automática.

Aínda que conceptos como “híbrido” poden incluír unha ampla gama de características, cando se trata de prevención da fraude, un modelo híbrido exitoso ten a súa propia fórmula.

Un sistema exitoso debería permitir unha fácil configuración para cumprir os requisitos únicos de calquera mercado vertical no que o comerciante opere agora e no futuro. Tamén debería ser máis rendible xa que as capacidades de aprendizaxe automática incorporadas máis avanzadas reducen a necesidade de revisións manuais. Calquera solución híbrida tamén debe superar calquera outra deficiencia común de calquera solución legada. Isto inclúe os que se presentan pola incapacidade dun sistema para funcionar de forma fluida e exitosa en todas as xeografías, ou por ter que ser caro recalibrado para abordar múltiples complicacións rexionais.

A identificación precoz de transaccións fraudulentas é importante e desafiante, especialmente cando se intenta manter o equilibrio correcto entre maximizar as ordes lexítimas e eliminar as outras. Unha solución híbrida debería axudar a proporcionar este delicado equilibrio de detección de patróns de fraude e recoñecemento de bos clientes. O coñecemento dos patróns de fraude asociados a cada mercado vertical e xeográfico, que pode ser un resultado lineal da cobertura do mercado e da diversidade no perfil dun provedor de solucións de pago ou dun socio de prevención de fraude, pode axudar a afinar o sistema para ofrecer iso. delicado equilibrio desde o primeiro día.

Esta solución híbrida ideal tamén requiriría un nivel significativo de sofisticación para poder combinar o mellor de ambas as metodoloxías, é dicir, as regras estáticas e o modelo ML, nunha única entidade. Abarcaría a combinación de datos, coñecemento e ciencia, así como a sofisticación técnica necesaria para garantir que as regras funcionen. A medida que o tempo evolucione, o elemento de ciencia de datos adquirirá unha importancia crecente, garantindo o éxito a longo prazo e a lonxevidade da solución. Así mesmo, calquera solución verdadeiramente valiosa debería ofrecer múltiples modelos que se poidan aplicar e personalizar de forma ubicua ás necesidades moi distintas de cada comerciante, é dicir, non se trata dunha solución “única”, senón dun sistema “a medida do comerciante”.

De xeito crítico, calquera solución viable debe estar preparada para o futuro para garantir que se mantén ao día das innovacións tecnolóxicas e que tamén poida superar os retos que supoñen as metodoloxías avanzadas de fraude.

Unha solución híbrida ofrece un elemento disuasorio moito máis eficaz, xa que se beneficia de poder aprender e adaptarse aos patróns de fraude en constante cambio, así como de adaptarse aos requisitos específicos dunha organización individual. Calquera comerciante de comercio electrónico global, que desexe aumentar o impacto nos ingresos dos seus actuais sistemas de xestión de fraude, beneficiaríase da implementación dunha solución de xestión de fraude híbrida de próxima xeración que combine regras e aprendizaxe automática xunto co conxunto de datos máis completo dispoñible, para aumentar a precisión e eficiencia máis aló do que só poderían conseguir as regras ou a aprendizaxe automática avanzada. Se o teu provedor de solucións de pago ou socio de prevención de fraudes tamén pode ofrecer unha experiencia especializada para facer que un sistema deste tipo se adapte aos teus requisitos exclusivos, parabéns, atopaches o socio ideal.

Author: admin

Leave a Reply

Your email address will not be published.