Por: Lucas Allen – CEO de LiquidNexxus
En el primer semestre del 2017, los fraudes cibernéticos crecieron 89% respecto del mismo periodo del 2016 y representan cada año una mayor proporción (del 13% al 47%).
El monto de los fraudes cibernéticos ascendió a $2,520 mdp; se bonificó sólo el 57% del monto reclamado y 93 de cada 100 fraudes cibernéticos se resolvieron a favor del usuario.
Durante el 2016 se realizaron más de 2,469 millones de pagos con tarjetas en comercios tradicionales y en comercios electrónicos. Los pagos en comercios electrónicos representaron el 3.37% del total de pagos.
Del total de compras autorizadas en comercios electrónicos, el 48% corresponde a tarjetas de crédito y el 52% a tarjetas de débito.
Es necesario que las instituciones financieras tomen más medidas incluida la detección, disuasión y prevención del fraude.
No cabe duda alguna de que la detección del fraude es una de las máximas prioridades para compañías especialmente sensibles y expuestas a actividades fraudulentas, la detección de fraudes es un asunto que concierne a la mayoría de organizaciones, especialmente aquellas involucradas en el comercio electrónico.
La analítica predictiva va mucho más allá que los métodos de inteligencia de negocios tradicionales y permite no solo conocer el estado actual o pasado de la organización, sino predecir y anticipar escenarios posibles a partir del análisis de data de diversas fuentes, cuantas más fuentes, mayor el poder de analítica. Esta data se puede emplear en tiempo real para predecir oportunidades de negocio, posibles fraudes y una multitud de información de suma utilidad para el negocio.
En lo referente a la detección del fraude la analítica predictiva permite cruzar datos procedentes de una gran variedad de fuentes, garantizando la máxima seguridad, calidad y fiabilidad de los mismos para detectar a tiempo posibles operaciones fraudulentas, tanto por parte de clientes y usuarios, como de proveedores, inversores y otros posibles stakeholders.
La clave está en el poder de las herramientas de análisis las cuales proporcionan monitoreo constante, la automatización de la identificación de comportamientos sospechosos y amenazas, así como control y supervisión de resultados para establecer indicadores relativos.
El curso de prevención de fraude en tarjetas, además de ofrecer un análisis exhaustivo de todo tipo de fraude en este ámbito, también repasa en detalle cómo crear modelos predictivos y prescriptivos que se pueden emplear en tiempo real para reducir el fraude (además de en otros ámbitos como en la identificación de oportunidades de negocio).
PREVENCIÓN DE FRAUDE EN TARJETAS
Martes 13 – Miércoles 14 Marzo 2018 – México DF, México
https://ln2x.com/event/1803PrevenciondeFraudedeTarjetanoPresenteMexico/
