Falsos descensos

¿Qué es un falso declive?

UN falso declive es una decisión errónea tomada por un sistema de detección de fraudes que identifica incorrectamente como fraudulenta una transacción legítima, un intento de inicio de sesión o una acción de la cuenta. Estas denegaciones suelen ser el resultado de medidas de prevención del fraude demasiado agresivas, de normas anticuadas o de una interpretación errónea de los datos.

Los falsos rechazos pueden afectar significativamente a las empresas al provocar pérdidas financieras, dañar las relaciones con los clientes y disuadir las compras repetidas.

¿Qué tan comunes son los descensos falsos?

Los falsos rechazos son más comunes de lo que la mayoría de las empresas creen, especialmente en industrias con grandes volúmenes de transacciones, como el comercio electrónico o la banca. El Informe mundial sobre pagos y fraudes en el comercio electrónico de 2024 del Merchant Risk Council descubrió que los comerciantes rechazan el 6% de todos los pedidos de comercio electrónico, y que entre el 2 y el 10% de esos pedidos son transacciones legítimas rechazadas por error.

Los falsos descensos representan una preocupación creciente para las empresas, ya que provocan una pérdida inmediata de ingresos y una erosión a largo plazo de la confianza de los clientes.

¿Los falsos descensos son lo mismo que los falsos positivos?

No, los falsos descensos y los falsos positivos son conceptos distintos, aunque relacionados. Los falsos positivos marcan incorrectamente las transacciones legítimas como fraudulentas, pero les permiten continuar. Sin embargo, los rechazos falsos rechazan incorrectamente las acciones legítimas e impiden que se complete la transacción.

¿Qué causa los falsos descensos?

Los rechazos falsos suelen ser el resultado de sistemas demasiado estrictos, que marcan las transacciones en función de patrones o características específicos sin tener en cuenta el contexto completo de la transacción.

1. Reglas demasiado agresivas

Los sistemas que marcan las transacciones desde ubicaciones, dispositivos o cantidades de alto valor específicos pueden bloquear las transacciones legítimas.

2. Falta de contexto

Los datos insuficientes o inexactos pueden hacer que los sistemas de fraude malinterpreten el comportamiento normal de los clientes como sospechoso. Por ejemplo:

• Un cliente legítimo que usa un dispositivo nuevo o compra desde una ubicación diferente.
• Un importe de compra significativamente superior al habitual para un cliente.
  
  

3. Errores del modelo de aprendizaje automático

Los modelos de detección de fraude pueden clasificar incorrectamente una transacción como fraudulenta debido a la limitación de los datos de entrenamiento o a los algoritmos sesgados, especialmente en el caso de comportamientos únicos o poco frecuentes de los clientes.

4. Activadores basados en la velocidad

Los sistemas que supervisan la velocidad de las transacciones pueden impedir de forma incorrecta que un cliente legítimo realice varias acciones en rápida sucesión (por ejemplo, volver a intentar pagar o realizar varias compras).

Cómo evitar falsas declinaciones

Para minimizar los falsos rechazos, las empresas deben adoptar estas mejores prácticas:

1. Refina los algoritmos de detección de fraudes: Actualice los modelos con regularidad incorporando información de aprendizaje automático para anticiparse a la evolución de los patrones de fraude y, al mismo tiempo, reducir las falsas denegaciones.
2. Mejore la calidad de los datos: Recopile datos transaccionales detallados, incluida la ubicación del cliente, información del dispositivo, e información sobre el comportamiento para diferenciar mejor entre transacciones fraudulentas y legítimas.
3. Supervise el comportamiento del cliente: Utilizar análisis de comportamiento para rastrear las desviaciones de los patrones normales, lo que le permite marcar actividades sospechosas sin bloquear las transacciones legítimas.
4. Ofrecer soporte al cliente: Brinde un soporte claro y accesible a los clientes que se enfrentan a rechazos falsos para resolver rápidamente los problemas y completar las transacciones.

5 formas de prevenir falsos descensos

1. Ajustar la configuración de detección: Evite reglas demasiado estrictas que señalen situaciones comunes, como direcciones de facturación y envío que no coinciden. Utilice aprendizaje automático para mejorar la precisión de la detección.
2. Implemente la autenticación multifactorial: En lugar de rechazar rotundamente las transacciones sospechosas, exige una verificación adicional mediante contraseñas de un solo uso (OTP) para mayor seguridad.
3. Revisa las transacciones rechazadas: Analice periódicamente los patrones de las transacciones rechazadas para identificar posibles falsos positivos. Ajustar herramientas de prevención de contracargos sobre la base de estas ideas.
4. Aproveche el aprendizaje automático: Analice los datos históricos de las transacciones para optimizar reglas de detección de fraudes y distinguir mejor entre actividades legítimas y fraudulentas.
5. Utilice herramientas impulsadas por IA: Implemente sistemas avanzados de detección de fraudes que procesen múltiples señales de datos en tiempo real para obtener predicciones de fraude más precisas, mejorando tanto la seguridad como la experiencia del cliente.

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Casos de uso

Aplicaciones legítimas

• Plataformas de comercio electrónico: Marcar una transacción de alto valor que coincide con los patrones de fraude comunes, incluso si es legítima.

• Banca y pagos: Bloquear transacciones internacionales o retiros de nuevas ubicaciones por motivos de seguridad.

• Servicios de suscripción: Rechazar los intentos de pago recurrentes debido a pequeñas discrepancias en los detalles del titular de la tarjeta.

Escenarios fraudulentos (relacionados indirectamente)

• Explotación fraudulenta de rechazos falsos: Los estafadores activan intencionalmente falsas denegaciones para estudiar el comportamiento del sistema, como encontrar umbrales para activar alertas de fraude.

• Aprovechar a los clientes frustrados: Los clientes que se enfrentan a repetidos rechazos falsos pueden reducir su configuración de seguridad, lo que los hace más vulnerables al fraude real.

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Impactos en las empresas

Pérdidas financieras

• Pérdida de ingresos: Los falsos rechazos provocan la pérdida de oportunidades de venta, ya que los clientes abandonan sus compras tras un rechazo.

• Desgaste de clientes: Los clientes frustrados pueden cambiar a competidores con sistemas de fraude menos intrusivos.

Daño reputacional

• Insatisfacción del cliente: Los rechazos falsos frecuentes dañan la confianza y hacen que sea menos probable que los clientes regresen o recomienden la empresa.

• Percepción de la marca: Las empresas con altas tasas de falsas caídas pueden percibirse como poco confiables o demasiado restrictivas.

Desafíos operativos

• Mayores costos de soporte: La resolución de las quejas y disputas de los clientes por rechazos falsos requiere recursos adicionales de atención al cliente.

• Equilibrar las tasas de fraude y aprobación: Las empresas deben perfeccionar sus sistemas de prevención del fraude para evitar reglas demasiado agresivas y, al mismo tiempo, mantener la seguridad.

Impactos positivos (si se gestionan correctamente)

• Sistemas de fraude mejorados: El análisis de las falsas tendencias de disminución puede ayudar a las empresas a mejorar la precisión de la detección del fraude y a optimizar la experiencia del cliente.

• Mejor información sobre los clientes: Comprender los motivos de los falsos rechazos permite a las empresas refinar los perfiles de riesgo y personalizar las experiencias de los usuarios.

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