Revisión manual

¿Qué son las revisiones manuales?

Las revisiones manuales son una parte fundamental de los sistemas de gestión del fraude, en los que se utiliza la intervención humana para revisar las transacciones o actividades que las herramientas automatizadas marcan como sospechosas, pero no pueden clasificarse definitivamente como fraudulentas o legítimas. Los analistas humanos aportan su experiencia, intuición y comprensión contextual para evaluar situaciones complejas que los algoritmos podrían malinterpretar, como los patrones de fraude sutiles o los casos extremos.

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Este proceso complementa los sistemas automatizados al reducir los falsos positivos (transacciones legítimas marcadas como fraude) y minimizar el riesgo de fraude no detectado, lo que mejora la precisión y confiabilidad generales de las iniciativas de detección de fraudes.

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¿Cómo funcionan las revisiones manuales?

Desencadenar eventos

• Los sistemas automatizados de detección de fraudes analizan las transacciones y marcan las actividades potencialmente sospechosas en función de reglas predefinidas, modelos de aprendizaje automático o anomalías en el comportamiento de los usuarios.

• Las transacciones con puntuaciones de riesgo altas o resultados inciertos se envían a una cola de revisión manual.

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Análisis humano

• Los analistas de fraude revisan las actividades marcadas examinando los detalles de las transacciones, los datos de comportamiento, el historial de la cuenta y otra información contextual.

• Buscan patrones como direcciones de envío que no coinciden, volúmenes de transacciones inusuales o comportamientos de compra repetidos de diferentes cuentas en el mismo dispositivo.

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Toma de decisiones

• Los analistas clasifican las transacciones como legítimas o fraudulentas.

• En el caso de las transacciones fraudulentas, se toman las medidas adecuadas, como bloquear la transacción, incluir la cuenta en una lista negra o denunciar a las autoridades.

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Bucle de retroalimentación

• La información de las revisiones manuales se transfiere a los sistemas automatizados para refinar los algoritmos de detección de fraudes y mejorar la precisión futura.

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Casos de uso

Escenarios legítimos

• Pedidos de comercio electrónico: Revisar las transacciones grandes o de alto valor marcadas como sospechosas para garantizar que sean auténticas antes de su tramitación.

• Verificación de la cuenta: Evaluar los intentos de creación de nuevas cuentas que muestran patrones anormales o utilizan ubicaciones de alto riesgo.

• ‍Solicitudes de reembolso o devolución de cargo: Validar las solicitudes de reembolso para identificar envíos abusivos o fraudulentos.

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Escenarios fraudulentos

• Fraude de identidad sintética: Identificar los casos en los que los estafadores crean cuentas falsas con una combinación de información real e inventada.

• Abuso de promociones: Análisis de múltiples transacciones sospechosas que explotan campañas promocionales.

• Métodos de pago robados: Detectar compras realizadas con tarjetas de crédito robadas o cuentas comprometidas.

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Impactos en las empresas

Impactos positivos

• Reducción de falsos positivos: Las revisiones manuales ayudan a aprobar transacciones legítimas marcadas erróneamente por sistemas automatizados, lo que mejora la experiencia del cliente.

• Mayor precisión en la detección de fraudes: Los casos de fraude complejos que las herramientas automatizadas podrían pasar por alto se detectan a través de la experiencia humana.

• Entrenamiento de algoritmos mejorado: La información extraída de las revisiones manuales contribuye a mejorar los modelos de detección automatizada a lo largo del tiempo.

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Impactos negativos

• Aumento de los costos operativos: Las revisiones manuales requieren analistas de fraude capacitados, lo que hace que el proceso consuma muchos recursos y sea caro.

• Retrasos en el procesamiento: Las transacciones que requieren revisiones manuales pueden tardar más en procesarse, lo que podría afectar a la satisfacción del cliente.

• Desafíos de escalabilidad: Las empresas con grandes volúmenes de transacciones pueden tener dificultades para gestionar de manera eficiente la creciente cola de revisiones manuales.

• Errores de los analistas: El juicio humano a veces puede llevar a errores, como pasar por alto patrones de fraude sofisticados o rechazar erróneamente transacciones legítimas.