Los períodos de negociación a gran escala son una ventana de ingresos clave. Pero también son los principales objetivos de los estafadores que explotan sistemas abrumadores y equipos con poco personal. ¿desafío? Equilibrar estrategias de pago a través de fraude y defensas precisas e inteligentes al tiempo que equilibra los pagos sin problemas.
Los sistemas tradicionales a menudo están aislados con interoperabilidad limitada, incapaz de compartir inteligencia, depender de las reglas y una gran revisión manual. Estos sistemas se pueden fijar bajo presión estacional. El aumento de la amenaza impulsada por la IA para la mezcla resultó en una toma de decisiones demasiado estricta, una mayor intervención manual y un aumento de los falsos positivos. Según el Comité de Riesgo Merchant, casi la mitad de los empresarios ahora están priorizando la mejora de la precisión y automatización de AI y aprendizaje automático (ML) para combatir el fraude de manera más efectiva.
Sin embargo, incluso si su KPI sugiere una baja tasa de fraude, su sistema puede estar disminuyendo las transacciones legales. Esto perjudica los ingresos y la confianza del cliente.
¿Sabes la diferencia entre fraude y estafa? Vea nuestra lista completa de estafas, fraudes y delitos financieros en nuestra lista completa ABC para glosario de fraude.
Cuatro estrategias Hombre de negocios que previene el fraude a la hora pico
Estamos en una nueva era donde la IA ha cambiado la forma en que los empresarios manejan el fraude. Al aprovechar las herramientas de IA, las VPN y los estafadores con grandes cantidades de datos personales, la detección de fraude ya no es solo encontrar inconsistencias de datos. Se trata de determinar el acto de imitar el fraude.
Para mantener una ventaja competitiva en medio de las fluctuaciones estacionales, los comerciantes necesitan información comercial integral y análisis predictivos avanzados para mejorar los modelos de IA para permitir una toma de decisiones más precisa y oportuna. Esto puede detectar anormalidades, inconsistencias en el comportamiento o actividad robótica antes de afectar sus ingresos o reputación.
Aquí hay cuatro estrategias que fortalecen su defensa sin abrumar a su equipo interno:
- Implementar tecnología biométrica conductual: Monitorear los cambios en la información de contacto, los dispositivos, las velocidades de escritura o el movimiento del mouse pueden ayudar a detectar fraudes potenciales antes de que los consumidores se retiren.
- Habilitar el reconocimiento del modo: Detectar patrones de fraude en los datos de transacciones. Por ejemplo, el uso de varias credenciales de varias ubicaciones durante un corto período de tiempo para identificar intentos de realizar transacciones al momento de pagar indica una cuenta negociada.
- Integrar el intercambio de inteligencia global: Utilice la inteligencia segura de múltiples fuentes e identifique las amenazas que pueden no ser evidentes a partir de un solo ecosistema de pago, por ejemplo, si varios comerciantes o bancos han informado una actividad fraudulenta similar. Esta visión compartida es esencial para evitar que los estafadores afecten su confianza financiera y del consumidor.
- Realizar la capacidad de autoaprendizaje: Mejore su modelo ML con inteligencia compartida en tiempo real en todas las industrias. El verdadero poder de la IA es su capacidad para automatizar la detección de amenazas, reducir la revisión manual y adaptarse a las amenazas emergentes, mantener sus defensas agudas y escalables.
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En el entorno de pago de mañana, el éxito de la temporada alta no proviene de reacciones sino de predicciones. Con el cambio en las estrategias de pago, se forma un viaje hiperpersonalizado de centrado en el consumidor, por lo que no permita que el fraude quite el placer de completar las compras para los consumidores reales de confianza.
La inteligencia de pago impulsada por la IA de ACI Worldwide respalda las decisiones de pago precisas, reduce la demanda de equipos internos y se expande y se adapta a nuevas amenazas en tiempo real.
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