Mientras nos maravillamos de la capacidad de las nuevas tecnologías para cambiar nuestra forma de trabajar y hacer negocios, a veces pasamos por alto uno de los efectos más fundamentales de los avances tecnológicos. A menudo cambian nuestra forma de pensar.
Considere uno de los problemas más molestos para los comercios en línea: el costoso problema de los falsos rechazos, también llamados “falsos positivos”. Los falsos positivos son el resultado directo del miedo al fraude. Los sistemas de prevención de fraude heredados a menudo generan señales de alerta en pedidos inusuales y, por precaución, un comercio en línea retendrá el pedido, incluso en los casos en que el pedido era legítimo.
El pedido rechazado le cuesta al comercio una venta, distorsiona lo que el comercio sabe sobre el rendimiento de conversión del artículo y deja al consumidor insultado y poco inclinado a darle al comercio otra oportunidad.
Sin embargo, el campo rápidamente emergente de la protección contra el fraude garantizado ha cambiado el juego drásticamente en lo que respecta a los falsos positivos, como señaló recientemente el jefe de marketing de Signifyd, Stefan Nandzik, en un artículo para la publicación de pagos The Paypers.
Dar un poco de amor a los falsos positivos
Nandzik explicó en su artículo que era hora de dar a los falsos positivos un poco de amor, que la última interrupción en el espacio de fraude deja claro que el objetivo de la protección contra el fraude no es prevenir cada incidencia de fraude.
“De hecho”, escribió Nandzik, “para lograr una verdadera protección contra el fraude, los comercios o sus proveedores de fraude deben estar dispuestos a enviar pedidos que estén convencidos de que son fraudulentos. Necesitan poner a prueba los límites de lo que es fraudulento y lo que es legítimo. Necesitan llegar a la línea que representa el fraude y luego pasar por encima de ella”.
¿Como puede ser? ¿Cómo pueden los comercios permitirse enviar pedidos fraudulentos? ¿Cómo explican los gerentes de fraude a sus jefes que están enviando pedidos incorrectos intencionalmente? ¿Cómo se lo explican sus jefes a los miembros de la junta y a los inversores?
Todo se reduce a la protección contra el fraude garantizada, una innovación que se basa en big data, aprendizaje automático y experiencia humana para trasladar la responsabilidad de los comercios a los proveedores de prevención del fraude. Bajo el modelo de garantía, los proveedores de protección contra el fraude acuerdan pagar las devoluciones de cargo y otros costos de fraude en cualquier orden que aprueben y que luego resulte ser fraudulenta.
Idealmente, los proveedores de prevención de fraude ven las transacciones de miles de comercios y tienen un conjunto de datos rico y en evolución que les permite detectar pedidos fraudulentos, y también pedidos legítimos que pueden tener algunos signos preocupantes. Signifyd, por ejemplo, probablemente ha visto al 60 por ciento de los clientes de un comercio antes de realizar su primera transacción con ese comercio. En otras palabras, el cliente ha realizado compras en otros comercios en la red de 5,000 comercios de Signifyd.
Pero el fraude no es estático. Los defraudadores cambian de táctica a un ritmo alarmante, tratando de burlar incluso a las máquinas inteligentes que brindan protección en la actualidad. Por lo tanto, los sistemas de protección contra el fraude garantizados deben enviar ocasionalmente pedidos incorrectos para mantenerse al día con los métodos siniestros de las redes de fraude sofisticadas.
“¿Cómo van a aprender las máquinas inteligentes todas las permutaciones del fraude, o todos los diferentes aspectos que puede mostrar una orden legítima?” escribió Nandzik en The Paypers. “Piense en la táctica como el equivalente de la prevención del fraude a una vacuna para prevenir la enfermedad. Una vacuna contiene el mismo antígeno que causa la enfermedad. Así es como el cuerpo aprende a combatirla.”
Piénselo: si es un comercio en línea y nunca ve un contracargo, sin duda es demasiado restrictivo en los pedidos que envía. ¿Cuántos de esos pedidos rechazados fueron en realidad falsos positivos? Aquí hay una pista: Business Insider informó sobre el valor de un año de pedidos rechazados en toda la industria, y concluyó que los comercios de comercio electrónico de EE. UU. Perdieron $ 8,6 mil millones por falsos rechazos en 2016. Las transacciones digitales siguieron con un informe que citaba datos de LexisNexis que mostraban que los falsos positivos aumentaron a 35 por ciento de pedidos rechazados a principios de 2016, frente al 25 por ciento durante el mismo período del año anterior.
El envío de pedidos sospechosos es una forma de R&D
Entonces, en términos comerciales, los comercios deberían pensar en el envío de pedidos sospechosos como una forma de investigación y desarrollo, al menos si han implementado una protección contra el fraude garantizada. Cada pedido le enseña a la máquina lecciones valiosas, ninguna más valiosa que la apariencia de un pedido fraudulento. Si un sistema retiene todos los pedidos cuestionables, el sistema se verá constantemente empujado en la dirección de volverse más conservador. Cada punto de datos significativo introducido en el modelo de fraude será el resultado de un pedido incorrecto, lo que restringe el flujo de pedidos salientes.
Si no se comprueban las órdenes aparentemente fraudulentas, el sistema nunca recibe una señal de que, “Oye, lo que parecía una orden dudosa era en realidad legítima. Estas órdenes deberían pasar.”
Los sistemas de protección contra el fraude garantizados de alta calidad prueban constantemente los límites entre lo fraudulento y lo legítimo. Es una práctica, como escribió Nandzik, que permite a los comercios descubrir lo positivo en falsos positivos.
Foto de iStock.
Contacta con Mike Cassidy en mike.cassidy@signifyd.com; síguelo en Twitter en @mikecassidy.
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