Las 5 mejores estrategias para evitar fraude amigable

El abuso de reembolso, el abuso de retorno y la manipulación de políticas constituyen fraude de primera parte, y el cliente engaña deliberadamente el negocio para obtener ganancias personales. En estos casos, los clientes pueden hacer reembolsos bajo pretextos falsos. Esto puede incluir productos devueltos que están dañados, forjados o incluso asociados con compras originales (como el embalaje vacío). Además, los clientes pueden usar brechas o ambigüedades en las políticas de la empresa para eludir las políticas establecidas de rendimientos y, por lo tanto, utilizar efectivamente el sistema. Esta práctica socava la integridad del negocio minorista y causa pérdidas financieras significativas para la empresa.

Impacto hostil
Estos tipos de minoristas de fraude cuestan $ 100 mil millones al año debido a una intervención manual y reclamos falsos. Si bien los rendimientos a menudo se consideran reembolsos típicos, es importante resaltar los retornos asociados con falsos rendimientos y reclamos.

Las 5 mejores estrategias para evitar fraude amigable
Reducir los riesgos al tiempo que proporciona métodos de pago populares y una pago perfecta es crucial para mantener competitivo en el mercado actual. Aquí hay cinco consejos para que resolvamos esta costosa tendencia de fraude:

1. Autoestudio: Utilice algoritmos de autoaprendizaje avanzados para mejorar la precisión de los rendimientos predichos y el abuso de reembolso. Al aprovechar la inteligencia integral y procesable en bases de datos seguras, puede identificar casos de fraude amistoso con una precisión significativa, reduciendo efectivamente los riesgos al tiempo que satisface la creciente demanda de seguridad del consumidor.
2. Identidad y análisis digital: Mejore su proceso de toma de decisiones aprovechando información integral de identidad para facilitar el análisis avanzado y la detección en tiempo real de transacciones fraudulentas. Promueva la confianza en las transacciones legítimas aprovechando miles de puntos de datos, incluidos los patrones de comportamiento, el historial de transacciones y la información del dispositivo. Esta comprensión matizada mejora sus medidas de seguridad y simplifica su eficiencia operativa al minimizar los falsos positivos. Al integrar estas ideas sobre su marco de evaluación de riesgos, puede construir una fuerte infraestructura de seguridad para mitigar los riesgos al tiempo que promueve una experiencia de usuario perfecta.
3. Tecnología segura de intercambio de datos: La tecnología integrada puede compartir de forma segura la inteligencia para enriquecer sus decisiones de pago mientras comprende las amenazas nuevas y emergentes. Al aprovechar la tecnología segura para compartir datos, las empresas pueden acceder a una gran cantidad de puntos de datos en tiempo real anónimos, lo que resulta en una comprensión profunda de los patrones de transacción y las posibles métricas de fraude. Los comerciantes pueden integrar sin problemas estas tecnologías en sus sistemas existentes, lo que hace que la detección y prevención del fraude sea un enfoque más dinámico y receptivo. Además, la red extendida amplía la cobertura y la relevancia de la inteligencia compartida, traducida en ideas procesables para mejorar la precisión de la toma de decisiones. Estas tecnologías mejoran los protocolos de seguridad y facilitan la colaboración entre las partes interesadas para un sector financiero más seguro.
4. Acciones contra el devolución/reembolso de los abusadores y los manipuladores de políticas: Al aprovechar el análisis extenso de datos, las tecnologías de IA de vanguardia y la visión humana estratégica, implementando un enfoque multifacético para el fraude de combate. Esta estrategia integral permite a los empresarios desarrollar políticas efectivas para minimizar efectivamente la fricción entre los clientes reales, reducir los falsos positivos y reducir significativamente las pérdidas financieras asociadas con el fraude.
5. Evidencia de construcción: Habilitar la tecnología avanzada que recopila y analiza cuidadosamente múltiples puntos de datos, estableciendo casos convincentes para oponerse a reclamos falsos, mejorando en gran medida la capacidad de reembolsar y recuperar los ingresos perdidos. Además, el procesamiento de datos en tiempo real y las capacidades de aprendizaje automático aseguran que los comerciantes se mantengan un paso adelante en la evolución de las estrategias de fraude, salvaguardar sus intereses financieros y mantener la integridad de las operaciones.

¿Cómo mitigan ACI el regreso y el abuso de reembolso?
Al aprovechar la tecnología de AI y los servicios de identidad digital impulsados ​​por AI, los comerciantes pueden gestionar los umbrales de riesgo de fraude con evidencia precisa basada en datos, cuestionar reclamos falsos y proteger los márgenes de beneficio.

¹ Fraude de devolución: problemas de $ 100 mil millones que enfrentan los minoristas

Gerente de producto

Un gerente de producto dedicado e impulsado por los resultados con casi 15 años de experiencia especializada en análisis de riesgos y prevención de fraude. Con una base sólida como analista de riesgos, OLGA posee excelentes habilidades y está ansioso por identificar y mitigar los riesgos para los empresarios globales. Como profesional de fraude certificado, aporta una gran cantidad de conocimiento y experiencia para garantizar los más altos estándares de integridad y seguridad en el desarrollo de productos.