Reforzar tu protección contra el fraude con el aprendizaje automático

El e-commerce está creciendo rápidamente. Si bien representa una inmensa oportunidad para los comerciantes, también conlleva algunos desafíos. A medida que las compras online se generalizan, los estafadores se sofistican y el problema de los pagos fraudulentos se agrava. De hecho, se estima que las pérdidas empresariales por fraude online alcanzaron los 20 mil millones de dólares en 2021.

Los desafíos que enfrentan las empresas para luchar contra el fraude no son fáciles de resolver pero PrestaShop les brinda una gran protección. A través de la colaboración de PrestaShop con Stripe, un líder global en infraestructura de pagos, tienes acceso al potente sistema de prevención de fraude de Stripe, Radar. Las herramientas de Stripe mantienen a las empresas más seguras, reducen los riesgos y costes asociados con la actividad fraudulenta, y eliminan la fricción que puede ahuyentar a los clientes.

Cómo ocurre el fraude

Antes de profundizar en los detalles, es útil dar un paso atrás y revisar qué significa exactamente el fraude en el contexto de los pagos online. Primero, recuerda que el fraude se refiere esencialmente a un estafador que utiliza el número de tarjeta de crédito o las credenciales de otra persona para hacer compras no autorizadas. Cuando el titular real de la cuenta descubre la transacción fraudulenta, iniciará una disputa con su banco, lo que se conoce como "chargeback" (contracargo).

Cuando un banco decide que la transacción señalada fue de hecho fraudulenta, se anula el cargo del titular de la cuenta. ¿El resultado? El titular de la cuenta no paga nada, y el negocio es responsable del importe de la transacción. Además, el negocio también es responsable de cualquier cargo adicional asociado con la disputa. Si tu negocio ha sido blanco de estafadores, sabes lo rápido que estos costes pueden acumularse.

Este tipo de fraude también es conocido como "falso negativo", que es un fraude que pasa desapercibido antes de que se complete y antes de que ocurra una disputa. Probablemente, este sea el tipo de fraude que viene a la mente de la mayoría de los comerciantes cuando piensan en el tema. Pero hay otra consecuencia de la detección de fraude que también puede tener un impacto serio en tu balance.

Este segundo problema es conocido como "falso positivo". Estas transiciones son legítimas, pero son bloqueadas por la detección de fraude. Cuando un cliente intenta comprar algo, pero un sistema de detección de fraude detiene la transacción, el negocio pierde una venta y sufre un daño a su reputación.

En última instancia, tanto los falsos negativos como los falsos positivos son costosos. Por eso es tan importante tener el sistema adecuado para ayudar a prevenir que los estafadores causen un daño grave, y para asegurar que los clientes legítimos tengan una excelente experiencia de usuario.

Entender el funcionamiento de Radar

La perspectiva de luchar contra el fraude puede ser aterradora y confusa para las empresas, pero con PrestaShop y Stripe, puedes aprovechar la tecnología de Radar para:

• Prevenir pérdidas por fraude: la escala sin precedentes de Stripe es una ventaja importante para las empresas. Permite a Stripe detectar el fraude con precisión y entrenar modelos avanzados de machine learning. Stripe utiliza estos modelos para bloquear automáticamente el fraude real, lo que a su vez te ayuda a ahorrar dinero.
• Aumentar los ingresos: la experiencia de Stripe en machine learning y su vasto conjunto de datos le permiten aislar transacciones de alto riesgo y reducir los falsos positivos, lo que ayuda a impulsar tus ingresos.
• Ahorrar tiempo: Radar está integrado automáticamente en Stripe y no requiere ni una sola línea de código, lo que hace posible empezar a usarlo al instante. Radar también ayuda a ahorrar tiempo operativo al proporcionar una única plataforma para que monitorices  tu rendimiento de fraude, escribas reglas y más, todo con una sola solución.

También puedes esperar un coste operativo reducido, un menor coste general del fraude y tasas de disputa más bajas. De hecho, Stripe ha reducido las disputas en un 26% para los negocios que usan Radar.

Entonces, ¿cómo funciona exactamente Radar? Empecemos desde el principio.

Cada vez que los clientes hacen una compra online, dejan pistas sobre su fiabilidad. Impulsados por el machine learning adaptativo, los algoritmos de Radar evalúan la probabilidad de que un cargo sea fraudulento sopesando cientos de pistas diferentes, tales como:

• Señales de cargo: detalles como la hora del día en que ocurrió el cargo, el tipo de tarjeta y la distancia entre la tarjeta y la dirección IP.
• Señales de comportamiento: detalles como el tiempo de navegación y el número de páginas visitadas.
• Señales de dispositivo: características como el tamaño de la pantalla, el tipo de fuente y el uso de un proxy.
• Señales agregadas: datos históricos de una tarjeta, número de países vinculados a la tarjeta, coincidencia de correo electrónico y titular de la tarjeta, cliente u otros factores, y el número de rechazos asociados a la tarjeta en el último día.

Respaldado por la ciencia de datos y años de trabajo en infraestructura por parte de los equipos de machine learning de Stripe, Radar es capaz de extraer estos detalles y hacer evaluaciones de riesgo inteligentes para generar una puntuación de riesgo. Basado en esa puntuación, el cargo es automáticamente permitido o bloqueado, o se envía para revisión, dependiendo de las opciones que selecciones. Todo esto sucede en tiempo real, sin impacto en la experiencia del cliente o trabajo por parte de tu equipo.

El poder del machine learning de Radar reside en la calidad de sus datos. Stripe procesa cientos de miles de millones en pagos de millones de empresas y trabaja con miles de bancos asociados cada año. Dado el tamaño sin precedentes de la red de Stripe, hay un 89% de probabilidad de que Stripe haya visto una tarjeta antes. Esos encuentros previos generan toneladas de datos que informan las evaluaciones de Radar. Stripe también está integrado directamente con las redes de tarjetas, lo que ayuda a Stripe a entender cuán precisas son las puntuaciones de riesgo en tiempo real. Luego, Stripe utiliza ese feedback para mejorar continuamente sus modelos.

Perspectivas más profundas para soluciones personalizadas

Para la mayoría de los negocios, la evaluación de riesgos y el bloqueo de transacciones de alto riesgo de Radar es toda la protección que necesitan. Pero otros pueden preferir tomar un papel más activo en la prevención del fraude. Esto puede ser especialmente importante para lograr el equilibrio correcto entre defenderse de los estafadores y permitir que las transacciones legítimas se realicen. Para ayudar a las empresas a aprender más sobre la prevención del fraude y a mejorar sus propias defensas, Stripe construyó una nueva interfaz en el Panel de Control llamada Perspectivas de Riesgo.

Perspectivas de Riesgo es parte de la oferta opcional Radar for Fraud Teams de Stripe, y te muestra una porción de las señales detrás de la puntuación de riesgo de cada transacción para que tu equipo de fraude pueda tener una idea de si una transacción podría ser arriesgada o no. Estos detalles de las señales pueden ayudarte a identificar nuevas reglas de negocio para complementar el machine learning de Radar.

Hay varias reglas diferentes que las empresas pueden implementar para hacer que Radar sea aún más efectivo, pero las reglas que podrías necesitar dependen de tus objetivos de negocio específicos. Veamos dos ejemplos: una empresa de camisetas versus una empresa de software.

Para una empresa de bajo margen que vende camisetas, el fraude suele ser realmente costoso, por lo que podría querer bloquear más transacciones incluso si eso significa bloquear ocasionalmente a un buen cliente. Por otro lado, para un negocio de software de alto margen, el margen de beneficio en un buen cargo puede superar con creces el coste de una transacción fraudulenta, por lo que podría querer optimizar para la conversión. En el caso de cada empresa, las reglas personalizadas pueden ayudar al negocio a cumplir mejor sus objetivos particulares.

Radar da a las empresas el control, para que puedas usar Radar para ajustarlo a tu umbral de riesgo específico. Para ayudar a las empresas a elegir el umbral de riesgo correcto, Radar estima qué impacto tendrá un cambio de regla en tu negocio, mostrándote en tiempo real cómo se desempeñará una regla basada en tu propio historial de transacciones.

Una vez que empieces a usar Radar, nunca estarás a oscuras sobre si está funcionando como quieres. Radar ofrece un nuevo informe de análisis, que da a las empresas una visibilidad mayor que nunca sobre cómo se está desempeñando Radar para ellas, incluyendo el volumen total de pagos bloqueados y las tasas de falsos positivos. Esa información puede ayudarte a afinar tu protección.

Si surgen disputas, Radar también te ayuda a priorizar mejor cuáles combatir, dado el tiempo y los recursos limitados. Radar usa un modelo de machine learning que predice cuán probable es que ganes cada disputa y muestra esas perspectivas directamente en tu Panel de Control.

Los partners adecuados te respaldan

El fraude está en constante evolución, y es un riesgo siempre presente para los negocios online. Tener las herramientas adecuadas para luchar contra el fraude es esencial: para defenderse de ataques costosos, minimizar las posibilidades de bloquear a buenos clientes, proteger tu reputación y asegurar una experiencia de pago fluida.

PrestaShop y Stripe son partners  para los negocios ambiciosos que buscan proteger sus ganancias mientras cumplen las expectativas de los clientes. Juntos, ayudamos a los negocios a crecer y escalar su comercio online con confianza.