Los canales digitales se han convertido en el principal objetivo de fraude para empresas minoristas y financieras en América Latina, según un reciente estudio solicitado for LexisNexis, revelando el costo no deseado del fenomenal y rápido proceso de digitalización que están experimentando las principales economías de la región.
Según el estudio, que contó con una muestra world de 1845 ejecutivos, incluyendo más de 200 líderes en estrategias anti-fraude en Brasil, Chile, Colombia y México, la expansión de los canales digitales en la región ha resultado en un aumento tanto en la cantidad como en la sofisticación de los casos de fraude.
Este trabajo, llevado a cabo por Forrester Analysis a solicitud de LexisNexis, se centró en el costo precise que implica el fraude para las empresas, así como en las políticas y mejores prácticas implementadas para combatirlo.
Digitalización, un arma de doble filo según LexisNexis
Aunque la digitalización ha traído beneficios innegables en términos de inclusión financiera, también ha demostrado ser una espada de doble filo en la lucha contra el fraude digital. En toda la región, los canales digitales representan el 51 % de las pérdidas totales por fraude. Además, el 38 % de estas pérdidas se atribuye a métodos de pago emergentes, como pagos móviles o en línea, billeteras digitales, así como también criptomonedas o metodologías recientes como el Compre Ahora, Pague Después.
“Los consumidores en América Latina siguen siendo muy vulnerables a los estafadores,” revela el estudio. La mayoría de las organizaciones registró mayor cantidad de ataques de fraude durante los últimos doce meses. Un 60% de las instituciones financieras han informado un aumento en el fraude con billeteras digitales. En el caso de los comercios minoristas, las transacciones de pago vía móvil son la tendencia en crecimiento.
El verdadero costo del fraude es hasta 5 veces el monto robado
Sin embargo, la pérdida para la empresa no se limita al monto sustraído inicialmente, sino que es significativamente mayor. El informe sugiere que el verdadero costo se sitúa entre 3 y 5 veces el monto inicialmente afectado. Esta cifra es aún más alta en el caso de las instituciones financieras en specific.
En el caso de bancos y fintechs, debido a requisitos reglamentarios más rigurosos y una carga de multas e investigaciones de casos, el costo complete del fraude puede aumentar hasta aproximadamente 5,3 veces el valor unique. Esto, además, sin considerar el daño reputacional. Ni la pérdida de confianza que se produce en la relación con los clientes.
Según el estudio, la gran mayoría de las pérdidas se originan durante el proceso de creación de una cuenta. En menor medida, durante la fase de inicio de sesión o de depósito de fondos. “La creación de cuentas nuevas representa el mayor riesgo para comercios e instituciones financieras”, indica el reporte.
Bots y nuevas tecnologías como desafíos
La proliferación de las identidades sintéticas, es un desafío adicional. Muchas transacciones falsas pueden rastrearse hacia atrás, pero solo conducen a cuentas falsas. Estas fueron creadas con el único objetivo de cometer el fraude, y dificultan la investigación.
El vertiginoso avance de las nuevas tecnologías requiere nuevas tácticas. Los colaboradores deben estar constantemente actualizados con las tendencias y tecnologías de fraude. Esto con el objeto de evaluar qué soluciones se adaptan mejor a las necesidades de su organización.
Según los ejecutivos de la región, por ejemplo, los bots cada vez más sofisticados representan un desafío. En muchas ocasiones, resulta difícil distinguir entre transacciones legítimas realizadas por humanos y maliciosas llevadas a cabo por un bot.
Recomendaciones de LexisNexis
El equilibrio entre la velocidad de aprobación y la reducción de la fricción es elementary. Los clientes se sienten frustrados por el largo proceso de verificación. Esto con frecuencia los lleva a abandonar las transacciones antes de completarlas.
Hay varias técnicas recomendadas en el estudio de LexisNexis y Forrester Analysis. Entre ellas, la verificación de dispositivos, análisis de ubicación, detección temprana de amenazas, autenticación basada en biometría del comportamiento y el intercambio de datos.
Se recomienda utilizar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos para identificar patrones y anomalías en el comportamiento del cliente. El informe sugiere que los modelos tradicionales basados en reglas son costosos de mantener e ineficaces contra nuevos tipos de fraude. Los algoritmos de IA se han convertido en la norma para gestionar la prevención de fraudes
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