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'La IA y el aprendizaje automático han encontrado su lugar en la lucha contra el fraude'

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Attila Dogan

Hablamos con Attila Dogan, experto en fraude en Adyen, donde lidera la tecnología Revenue Protect que utiliza la compañía para la detección y gestión de transacciones fraudulentas.

Mucho se ha escrito sobre el comercio unificado, la omnicanalidad, que requiere utilizar una plataforma tecnológica para combinar negocios dentro de la tienda, móviles y de comercio electrónico. De hecho, para sobrevivir, parece que los minoristas ahora deben ofrecer lo mejor de ambos mundos: una experiencia eficiente en la tienda, junto con una experiencia digital transparente que además será independiente de la ubicación del comprador, el método de pago o dispositivo disponible. ¿Comprar online, recoger en la tienda? ¿Comprar en la tienda, recibir los productos en casa? ¿Comprar en la aplicación, volver a la tienda? Las posibilidades son vertiginosas.

Los minoristas que triunfan harán todo lo posible para ofrecer a los clientes amplias opciones sobre cómo comprar y también cómo pagar. La pregunta sigue siendo: con tantos tipos de transacciones, ¿cuál es la mejor forma de luchar contra el fraude? Esta y otras cuestiones son las que hemos planteado a Attila Dogan, responsable de RevenueProtect en Adyen, donde supervisa el desarrollo de productos de la solución de gestión de fraude.

¿Cómo se puede controlar el fraude cuando hay cada vez más infracciones de seguridad?

La frecuencia cada vez mayor de brechas de seguridad subraya la necesidad de una gestión eficaz del fraude. Durante años, los delincuentes han tenido un acceso bastante fácil a los datos de pagos. Pero las brechas de seguridad recientes parecen apuntar a datos privados como la fecha de nacimiento, el número de seguro social e incluso el apellido de soltera de la madre. A medida que los delincuentes lanzan ataques más sofisticados, se requieren soluciones más avanzadas para mantener seguras a las empresas y los consumidores.

¿Qué impacto tienen las tecnologías contra el fraude en la experiencia del usuario?

Una buena solución de administración de fraude detecta y bloquea el fraude al mismo tiempo que minimiza el impacto en los clientes leales. Solo debe introducir la fricción como último recurso. Desafiar a los compradores potencialmente leales es una preocupación real, y la gestión eficiente del fraude debería ser responsable de esto.

¿Qué responsabilidad tienen los usuarios en un caso de fraude? ¿Qué papel juega la formación? ¿Cree que llegará un momento en que los bancos, entidades o empresas pidan responsabilidades a los usuarios?

Los consumidores siempre deben estar atentos, mantener su información personal segura, y solo compartir datos cuando sea absolutamente necesario. Pero, como sociedad, tenemos la responsabilidad de informar a la gente sobre los esquemas fraudulentos como los ataques de phishing y el robo de identidad. Estos son los desafíos del siglo XXI. El crimen siempre existirá, solo adquiere nuevas apariencias.

¿Cuál es el grado de adopción de tecnologías de autenticación biométrica en la detección de fraude?

La autenticación biométrica está ganando importancia, particularmente con 3D Secure 2.0. Los responsables de tarjetas promueven activamente el uso de datos biométricos y la emisión de bancos y métodos de pago como Apple Pay ayudarán a aumentar la velocidad de adopción. Además de eso, la creciente disponibilidad de teléfonos inteligentes con tecnología de reconocimiento facial y de huellas dactilares ayudará a impulsarlo aún más.

El aprendizaje automático parece ser el componente ideal para todo, ¿también en la lucha contra el fraude?

Absolutamente. La IA y el aprendizaje automático ciertamente han encontrado su lugar en la comunidad de lucha contra el fraude. Pero, al igual que con todas las nuevas tecnologías, llevará unos años perfeccionarse. El aprendizaje automático todavía depende en gran medida de soluciones de caja negra, lo que impide una adopción más rápida porque las empresas requieren transparencia y responsabilidad. Sin embargo, no cabe duda de que el aprendizaje automático será la piedra angular de una sólida gestión del fraude en los próximos años.

¿Las propuestas multicanal mejoran la prevención del fraude?

Las soluciones de fraude eficientes dependen de la calidad y la cantidad de datos a los que pueden acceder. Las empresas que operan en un entorno omnicanal son más eficaces cuando los silos de información (en línea y fuera de línea) se dividen y los datos se comparten en todos los canales.

¿Cuál es el perfil de cliente de Adyen RevenueProtect?

Adyen tiene la suerte de trabajar con las empresas más grandes e innovadoras del mundo. Nuestros clientes operan tanto en línea como en la tienda, brindan contenido digital y servicios tales como viajes en bicicleta, transporte y hospitalidad.

¿Cómo funciona Adyen, RevenueProtect?

RevenueProtect es una solución full-stack integrada en la plataforma Adyen. Es un motor basado en reglas con un componente de puntuación configurable soportado por algoritmos de vinculación de transacciones y aprendizaje automático. Detecta sofisticados intentos de fraude en tiempo real, incluidas tarjetas robadas, pruebas de tarjetas, reembolsos alternativos y datos de pagos comprometidos.

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