El comercio electrónico ha mejorado la tecnología y la comodidad para los consumidores a nivel mundial. El fraude es un problema en el comercio electrónico. Los comerciantes y las plataformas luchan contra el fraude para proteger a sus empresas y clientes. La detección de anomalías es una herramienta poderosa para identificar patrones irregulares y posibles fraudes. Este artículo explora cómo se utiliza la detección de anomalías en la detección de fraudes para el comercio electrónico y analiza diferentes enfoques para implementar esta tecnología.
Las empresas de comercio electrónico tienen la responsabilidad de proteger a sus clientes de actividades fraudulentas asegurando sus plataformas. Los ciberdelincuentes explotan las vulnerabilidades en línea, lo que representa una amenaza para las empresas y los clientes.
¿Qué es el fraude en el comercio electrónico?
El fraude en el comercio electrónico es un engaño en línea que implica el robo de información, compras no autorizadas o afirmaciones falsas. Los perpetradores centran sus esfuerzos en minoristas en línea, sistemas de pago y clientes, lo que genera pérdidas financieras, daños a la reputación y una erosión de la confianza en las empresas afectadas.
Tipos de fraude en el comercio electrónico
El fraude en el comercio en línea puede ocurrir de diversas formas, dependiendo de la estrategia que utilicen los perpetradores del fraude para atacar a empresas y clientes.
Las siguientes son las variedades más comunes:
El robo de identidad: El robo de identidad ocurre cuando los delincuentes obtienen información personal para realizar compras en línea no autorizadas y causar que las víctimas sufran pérdidas monetarias.
Fraude de tarjeta de credito: El fraude con tarjetas de crédito ocurre cuando los estafadores obtienen información del titular de la tarjeta y luego la utilizan para realizar transacciones no autorizadas, lo que resulta en pérdidas monetarias tanto para los titulares de la tarjeta como para las empresas a las que se dirigen.
Fraude de devolución de cargo: Las devoluciones de cargos fraudulentas ocurren cuando los clientes cuestionan la legitimidad de sus transacciones, lo que genera daños monetarios a las empresas.
Fraude de apropiación de cuenta: El fraude cometido al apropiarse de la cuenta de una víctima se conoce como fraude de apropiación de cuenta. Los usuarios no autorizados acceden a la cuenta de la víctima y cometen fraude o roban información personal.
Fraude de reembolso: Las personas cometen fraude de reembolso al hacer afirmaciones falsas sobre la no recepción de bienes o el daño de los mismos para obtener reembolsos o reemplazos que no son merecidos.
Fraude de afiliados: El fraude cometido por afiliados ocurre cuando afiliados deshonestos intentan manipular las estructuras de comisiones fabricando clientes potenciales, ventas o clics para recibir pagos no autorizados.
Productos falsificados: Los vendedores engañan a los clientes con artículos falsos o de baja calidad, perjudicando a las marcas.
Fraude de envío directo: Los dropshippers engañosos aceptan pagos pero no envían artículos ni utilizan tarjetas de crédito robadas para comprar y enviar artículos a las víctimas.
Cuando se trata de transacciones digitales y compras en línea, una de las preocupaciones más apremiantes es el fraude en el comercio electrónico. Las empresas tienen la responsabilidad ante sus clientes y consigo mismas de protegerse a sí mismas y a sus clientes del riesgo de fraude invirtiendo en precauciones de seguridad, sistemas de detección de fraude y capacitación de los empleados. Las tácticas comerciales varían tanto como los tipos de fraude en el comercio electrónico.
Comprender la detección de anomalías
La detección de anomalías consiste en encontrar patrones o puntos de datos que se desvíen de la mayoría. Las anomalías del comercio electrónico pueden incluir montos de transacciones inusuales, comportamientos de compra irregulares o actividades sospechosas en las cuentas. Detectar anomalías es importante ya que podrían indicar fraude, como robo de identidad o fraude con tarjetas de crédito.
Integración de la detección de anomalías en la detección de fraude en el comercio electrónico
La detección de anomalías es importante para la detección de fraude en el comercio electrónico. La integración mejora la detección y la respuesta a actividades sospechosas. La detección de anomalías se utiliza en la detección de fraudes para el comercio electrónico.
Monitoreo y alertas en tiempo real
La detección de anomalías monitorea las transacciones de comercio electrónico y el comportamiento de los usuarios en tiempo real. Los patrones inusuales activan alertas para su investigación. Este enfoque previene el fraude antes de que cause daño. Los sistemas de detección de anomalías pueden detectar inmediatamente transacciones sospechosas, lo que permite a las empresas prevenir el fraude y optimizar las estrategias de marketing digital.
Identificación de amenazas desconocidas
La detección de anomalías encuentra nuevos patrones o fraudes que los sistemas basados en reglas no detectan. Los modelos de detección de anomalías analizan datos para aprender y adaptarse a nuevas tácticas fraudulentas, mejorando la detección del fraude.
Reducción de falsos positivos
La detección de anomalías reduce los falsos positivos en la detección de fraude. Al identificar anomalías, el sistema puede diferenciar entre el comportamiento del cliente y las actividades sospechosas, minimizando las interrupciones en las transacciones.
Analisis de comportamiento
La detección de anomalías analiza el comportamiento del usuario mediante la creación de perfiles y la comprensión de patrones normales. Cualquier desviación puede ser investigada. Este enfoque es bueno para detectar apropiaciones de cuentas cuando el comportamiento del usuario cambia mucho.
Prevención y detección de fraude en el comercio electrónico
Las empresas utilizan métodos de prevención, detección y respuesta al fraude en el comercio electrónico para protegerse a sí mismas y a sus clientes de las amenazas. Algunos métodos incluyen:
1. Autenticación multifactor (MFA)
La autenticación multifactor, también conocida como 2FA o verificación de dos pasos, es un proceso de seguridad que requiere que los usuarios proporcionen dos formas de identificación para verificar su identidad al iniciar sesión o completar una transacción confidencial. Incluso si un intruso logra robar una forma de identificación, la autenticación multifactor (MFA) le dificulta mucho el acceso a cuentas o sistemas y, por lo tanto, aumenta la seguridad.
Las siguientes son las tres clasificaciones principales en las que se pueden ubicar los factores de autenticación:
Algo que sabes: Incluye contraseñas, PIN o preguntas de seguridad para verificación de identidad.
Algo que tienes: Ejemplos de ello son las tarjetas inteligentes, los tokens de hardware y los teléfonos inteligentes con aplicaciones de autenticación.
Calidad que tienes: Esto incluye identificadores humanos únicos como huellas dactilares, reconocimiento facial y patrones de voz.
Se necesitan dos factores para la MFA. Los usuarios ingresan una contraseña y un código de un solo uso desde una aplicación de autenticación móvil. Los atacantes deben comprometer más factores de autenticación para obtener acceso no autorizado, lo que lo hace más difícil.
2. Aprendizaje automático e inteligencia artificial
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se utilizan para prevenir y detectar fraudes en el comercio electrónico mediante el análisis de datos, la identificación de patrones y la adaptación a las tendencias. Estas tecnologías reducen la revisión manual y los sistemas basados en reglas al mejorar la precisión y eficiencia de la detección de fraude.
A continuación se muestran algunas formas en que se pueden aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a la prevención y detección del fraude en el comercio electrónico:
Detección de anomalías: Los algoritmos de ML detectan anomalías en los datos transaccionales. Marcar anomalías para su investigación.
Riesgos de puntuación: Los sistemas de inteligencia artificial (IA) asignan puntuaciones de riesgo a las transacciones en función de factores como el historial de transacciones, el comportamiento del usuario, la geolocalización y la información del dispositivo. Las transacciones que impliquen un alto nivel de riesgo pueden estar sujetas a una revisión manual o autenticación adicional.
Análisis predictivo: El análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir el fraude y ayudar a las empresas a reducir los riesgos.
Análisis de comportamiento: Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar el comportamiento del usuario para identificar actividades fraudulentas o intentos de apoderarse de una cuenta existente.
Monitoreo en tiempo real: El aprendizaje automático y la inteligencia artificial hacen posible el monitoreo en tiempo real, lo que permite la detección y respuesta inmediata a amenazas.
Aprendizaje adaptativo: Un aprendizaje adaptable significa que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden adaptarse a las nuevas tendencias y estrategias utilizadas por los estafadores. La eficacia de los sistemas de detección de fraude se puede mantener mediante el aprendizaje continuo.
Reducir los falsos positivos: Reducir el número de falsos positivos Los métodos tradicionales de detección de fraude producen un gran número de falsos positivos, lo que genera clientes insatisfechos y oportunidades de ventas perdidas. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial mejoran la precisión de la detección de fraude porque tienen en cuenta más factores y pueden adaptarse a nueva información.
Tiendas online y fraude en transacciones
Analizar datos de grandes transacciones es un desafío. Los administradores de fraude utilizan el aprendizaje automático para investigar las razones por las cuales ciertas transacciones no fueron marcadas como potencialmente fraudulentas. Juniper Research predice que los minoristas en línea perderán 50.5 millones de dólares por fraude para 2024.
Después de ejecutar su sistema de aprendizaje automático, puede saber qué artículos son el objetivo de los estafadores, información de envío riesgosa y qué pagos con tarjeta bloquear para evitar altas tasas de contracargos.
Enfoques clave para la detección de anomalías
La detección eficaz de anomalías requiere enfoques sólidos. Enfoques comunes de detección de fraude para el comercio electrónico:
Métodos estadísticos
Los métodos estadísticos utilizan matemáticas y estadísticas para modelar el comportamiento y encontrar desviaciones. Los métodos incluyen puntuación Z, distribución gaussiana y algoritmos de agrupación.
Aprendizaje automático
Las técnicas de aprendizaje automático son herramientas poderosas en la detección de anomalías. Los algoritmos aprenden de los datos para detectar patrones y anomalías.
Aprendizaje sin supervisión
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados detectan anomalías sin datos etiquetados. Aprenden de datos normales para identificar valores atípicos.
Enfoques híbridos
Los enfoques híbridos combinan múltiples métodos, a menudo utilizando estadísticas y aprendizaje automático. Este método combina diferentes enfoques para mejorar la precisión de la detección de anomalías.
Conclusión
En el paisaje en constante evolución de valor del comercio electrónico billones y en el dinámico mundo del marketing digital, estar un paso por delante de los estafadores es un desafío constante. La detección de anomalías es crucial para la detección de fraudes en el comercio electrónico. Su adaptabilidad y su información en tiempo real lo hacen esencial para la detección de fraude. Las plataformas de comercio electrónico pueden mejorar la prevención del fraude y la seguridad mediante el uso de detección de anomalías y enfoques clave.
La detección de fraude mediante IA es útil para que las empresas de comercio electrónico prevengan el fraude. Los algoritmos de IA analizan datos para detectar fraudes, lo que beneficia a las empresas al reducir las pérdidas, mejorar la eficiencia y mejorar la confianza de los clientes. La implementación de estos sistemas puede ser un desafío debido a problemas de calidad de los datos, falsos positivos, sesgos de modelo, experiencia técnica y ataques adversarios. Las empresas pueden implementar sistemas de detección y prevención de fraude basados en inteligencia artificial abordando desafíos y asociándose con profesionales experimentados.
