Cómo la IA está transformando la prevención del fraude en el comercio electrónico
Únase a altos ejecutivos en San Francisco los días 11 y 12 de julio para conocer cómo los líderes están integrando y optimizando las inversiones en IA para lograr el éxito. Más información
La inteligencia artificial (IA) está transformando casi todas las industrias y el comercio electrónico no es una excepción. Una de las áreas en las que las empresas en línea inteligentes utilizan IA para optimizar sus operaciones es la detección de fraudes. Donde antes los comerciantes empleaban legiones de personal dedicado a revisar transacciones, ahora los algoritmos pueden analizar millones de puntos de datos para señalar irregularidades y comportamientos fraudulentos.
La detección exitosa del fraude requiere un equilibrio delicado y precisión milimétrica. Por un lado, los comerciantes deben rechazar las transacciones fraudulentas, que pueden resultar extremadamente costosas. Por otro lado, no pueden denegar transacciones legítimas, lo que causa abandono y daño a la reputación.
Y, por supuesto, no hay una manera fácil de distinguir el bien del mal. Como resultado, se perdieron aproximadamente $600 mil millones en ingresos de comercio electrónico global debido a la caída de pagos en 2020. La investigación realizada por Riskified también encontró que el 28% de los clientes abandonarán por completo una compra después de experimentar una caída de pago y el 14% comprará de un competidor en su lugar. .
Lograr este equilibrio requiere una IA cuidadosamente calibrada que pueda predecir el comportamiento cada vez más complejo de una base de consumidores global.
EventoTransformar 2023
Únase a nosotros en San Francisco los días 11 y 12 de julio, donde los altos ejecutivos hablarán sobre cómo han integrado y optimizado las inversiones en IA para lograr el éxito y cómo evitar errores comunes.
Regístrate ahora Lucha contra el fraude en los pagosEl fraude en los pagos en línea va en aumento. Un estudio reciente realizado por Juniper Research encontró que las pérdidas comerciales acumuladas por el fraude de pagos en línea superarán los $ 343 mil millones en todo el mundo para 2027.
Los métodos tradicionales de detección de fraudes, a menudo basados en reglas creadas por humanos que determinaban qué desencadenaría una transacción rechazada, están dando paso a una detección de fraudes basada en IA más eficiente. La detección de fraude basada en reglas se basa en políticas que deben predecir prospectivamente el comportamiento inadmisible del cliente. Es engorroso, inflexible y, a menudo, impreciso.
La IA de detección de fraude, por otro lado, se basa con mayor frecuencia en modelos de aprendizaje no supervisados, en los que un algoritmo analiza grandes cantidades de datos de múltiples proveedores y millones de transacciones. El algoritmo no aprende qué buscar de antemano; más bien, el sistema encuentra patrones basados en patrones de comportamiento en los datos. AI agrega flexibilidad a la prevención del fraude y puede detectar anomalías y comportamientos sospechosos sin usar reglas preestablecidas. AI también puede proporcionar decisiones al instante.
De esta manera, las tecnologías de detección de fraude de terceros también permiten que más comerciantes compitan con mercados masivos como Amazon y Alibaba. Las tecnologías de detección de fraude agregan datos de miles de comerciantes y millones de transacciones, poniendo a todos en igualdad de condiciones con el mercado gigante...
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La inteligencia artificial (IA) está transformando casi todas las industrias y el comercio electrónico no es una excepción. Una de las áreas en las que las empresas en línea inteligentes utilizan IA para optimizar sus operaciones es la detección de fraudes. Donde antes los comerciantes empleaban legiones de personal dedicado a revisar transacciones, ahora los algoritmos pueden analizar millones de puntos de datos para señalar irregularidades y comportamientos fraudulentos.
La detección exitosa del fraude requiere un equilibrio delicado y precisión milimétrica. Por un lado, los comerciantes deben rechazar las transacciones fraudulentas, que pueden resultar extremadamente costosas. Por otro lado, no pueden denegar transacciones legítimas, lo que causa abandono y daño a la reputación.
Y, por supuesto, no hay una manera fácil de distinguir el bien del mal. Como resultado, se perdieron aproximadamente $600 mil millones en ingresos de comercio electrónico global debido a la caída de pagos en 2020. La investigación realizada por Riskified también encontró que el 28% de los clientes abandonarán por completo una compra después de experimentar una caída de pago y el 14% comprará de un competidor en su lugar. .
Lograr este equilibrio requiere una IA cuidadosamente calibrada que pueda predecir el comportamiento cada vez más complejo de una base de consumidores global.
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Regístrate ahora Lucha contra el fraude en los pagosEl fraude en los pagos en línea va en aumento. Un estudio reciente realizado por Juniper Research encontró que las pérdidas comerciales acumuladas por el fraude de pagos en línea superarán los $ 343 mil millones en todo el mundo para 2027.
Los métodos tradicionales de detección de fraudes, a menudo basados en reglas creadas por humanos que determinaban qué desencadenaría una transacción rechazada, están dando paso a una detección de fraudes basada en IA más eficiente. La detección de fraude basada en reglas se basa en políticas que deben predecir prospectivamente el comportamiento inadmisible del cliente. Es engorroso, inflexible y, a menudo, impreciso.
La IA de detección de fraude, por otro lado, se basa con mayor frecuencia en modelos de aprendizaje no supervisados, en los que un algoritmo analiza grandes cantidades de datos de múltiples proveedores y millones de transacciones. El algoritmo no aprende qué buscar de antemano; más bien, el sistema encuentra patrones basados en patrones de comportamiento en los datos. AI agrega flexibilidad a la prevención del fraude y puede detectar anomalías y comportamientos sospechosos sin usar reglas preestablecidas. AI también puede proporcionar decisiones al instante.
De esta manera, las tecnologías de detección de fraude de terceros también permiten que más comerciantes compitan con mercados masivos como Amazon y Alibaba. Las tecnologías de detección de fraude agregan datos de miles de comerciantes y millones de transacciones, poniendo a todos en igualdad de condiciones con el mercado gigante...
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