Identifique las actividades fraudulentas en línea

Evite el fraude en línea a la vez que garantiza una experiencia en línea del cliente sin fricciones

Cada año, se pierden decenas de miles de millones de dólares en todo el mundo a causa del fraude en línea. Tradicionalmente, las compañías han utilizado aplicaciones de detección de fraude basadas en reglas que no son lo suficientemente precisas y se quedan atrás frente a los comportamientos cambiantes de los defraudadores. Gracias a las soluciones de machine learning de detección de fraude de AWS, las compañías pueden detectar y evitar de manera más proactiva y precisa el fraude en línea. Estas soluciones ayudarán a reducir las pérdidas de ingresos, evitar el daño a la marca y brindar una experiencia en línea del cliente sin fricciones a la vez que se adapta a los patrones de amenazas cambiantes.

Beneficios

Entrega de mejores experiencias personalizadas

Detección de fraude según sus condiciones

Las compañías que no cuentan con expertos en machine learning, pueden utilizar Amazon Fraud Detector para agregar capacidades de detección de fraude basadas en ML para sus aplicaciones comerciales en cuestión de minutos, mientras que aquellas empresas con un equipo dedicado de científicos de datos pueden recurrir a Amazon SageMaker para desarrollar soluciones de detección de fraude muy especializadas en cuestión de días.

Aumente la interacción con los clientes

Creado en base a la experiencia de Amazon en detección de fraude

Las soluciones de ML de detección de fraude de Amazon sacan partido de los 20 años de experiencia de Amazon en prevención del fraude y abuso en AWS, Amazon.com y sucursales para enriquecer los modelos que produce con conocimiento de los patrones de fraude.

Personalice cada punto de contacto

Prevención y detección de fraudes en línea en tiempo real

Las soluciones de ML de detección de fraude de Amazon clasifican el riesgo de un evento en tiempo real, lo cual permite a los clientes aplicar al instante medidas de contención o solución diseñadas para bloquear o rechazar a los defraudadores y rastrear con rapidez actividad de riesgo bajo para brindar mejores experiencias del cliente a clientes de confianza.

Personalice cada punto de contacto

Otorgue mayor nivel de control a los equipos de fraude

Al gestionar automáticamente las tareas complejas necesarias para formar, ajustar e implementar un modelo de detección de fraude, las soluciones de ML de detección de fraude de Amazon permiten que los usuarios que no son expertos en machine learning, pero sí están familiarizados con problemas de fraude, participar en el desarrollo y actualización de modelos de alta precisión.

Historias de clientes

Omnyex

SLA Digital

SLA Digital crea nuevas fuentes de ingresos para operadores móviles y comerciantes en línea alrededor del mundo mediante soluciones integrales y de facturación de operadores seguras. SLA Digital brinda una plataforma de facturación para operadores que permite a los comerciantes conectar con facilidad con operadores móviles, además de reducir costos, riesgos operativos y tiempo de comercialización para ambas partes. Como un agregador de pagos, identificar y evitar las transacciones fraudulentas es crucial para el negocio de SLA Digital.

“Hace doce meses, buscábamos una solución de detección de fraude que no requiriera realizar una inversión tan grande en nuestra propia experiencia en machine learning. Gracias al modelo de precios transparente de pago por uso, Amazon Fraud Detector nos ayudó a crear e incorporar con facilidad un nuevo modelo de machine learning efectivo y asequible en nuestra configuración existente”.

Richard Fisher, director de tecnología en SLA Digital

Omnyex

FlightHub Group

FlightHub Group hace que los viajes sean accesibles, lo cual permite a más personas visitar nuevos lugares y descubrir nuevas culturas. Con más 5 millones de clientes atendidos al año, su objetivo es brindar a los viajeros los vuelos más baratos disponibles, junto con los mejores itinerarios y un servicio al cliente excepcional. Una de las principales prioridades para el equipo de prevención de fraude de FlightHub es discernir entre un viajero consciente del valor que busca un billete de avión asequible y defraudadores cuyo objetivo es comprar billetes con tarjetas de crédito robadas.

“Desde que incorporamos Amazon Fraud Detector, nuestra tasa de anulaciones ha caído por debajo del 2 % (en comparación con el 5 % anterior). Además, nuestra tasa de reintegro es menor que nunca desde la creación de la compañía. La empresa puede ahora aceptar más usuarios sin registrar que nuestros modelos anteriores habrían marcado como de riesgo y rechazado. Pero quizá lo mejor es que estamos consiguiendo estos grandes resultados con prácticamente los mismos costos operativos que antes. Todo esto supone un mayor número de reservas e ingresos, junto con una disminución en pérdidas debido a reintegros”.

Drayton Williams, director de investigaciones de fraude de FlightHub

Pulselive

Aella Credit

“La verificación y validación de identidades ha sido un gran desafío en mercados emergentes. La capacidad para identificar usuarios correctamente es un obstáculo clave a la hora de verificar la capacidad crediticia de miles de millones de personas en mercados emergentes. Utilizar Amazon Rekognition para la verificación de identidades en nuestra aplicación para dispositivos móviles redujo errores de verificación de manera significativa y nos dio la oportunidad de aumentar la escala. Ahora podemos detectar y verificar la identidad de un individuo en tiempo real sin intervención humana, lo que permite obtener acceso a nuestros productos con mayor rapidez. Probamos diferentes soluciones populares, pero ninguna de las alternativas más conocidas podía detectar con precisión tonalidades de piel distintas. Amazon Rekognition nos ayudó a reconocer de manera eficiente los rostros de los clientes en nuestros mercados. También nos ayudó con la política conozca a su cliente en relación con la detección de perfiles superpuestos y conjuntos de datos duplicados”.

Wale Akanbi, CTO y Cofundador, Aella Credit

Pulselive

ActiveCampaign

“En los dos primeros trimestres de 2020 sufrimos un repunte de cuentas utilizadas para ataques de phishing. Como resultado, fue necesario complementar nuestra solución propia con datos de transacción y señales más fuertes para identificar antes a agentes malintencionados. Contar con una solución escalable basada en aprendizaje automático era importante para nosotros, puesto que somos una empresa en crecimiento. Amazon Fraud Detector hizo que fuera fácil crear un modelo mediante nuestros propios datos que identificase con precisión registros de cuentas que derivaban en ataques de phishing. Aún más importante, fuimos capaces de obtener estos resultados con una tasa de falsos positivos muy baja, lo que significa no agregar más trabajo a nuestro equipo de operaciones. Amazon Fraud Detector tiene un modelo de precio competitivo y podemos integrar dicho modelo fácilmente en nuestro flujo de trabajo existente”.

Alex Burch, ingeniero sénior de operaciones de correo electrónico - ActiveCampaign

Lotte Mart

Qantas Loyalty

“Amazon Fraud Detector ha sido una gran adición a nuestra capacidad de detección y mitigación de fraudes. La capacidad de escribir reglas personalizadas que se apliquen a nuestra situación única, entrenar modelos de ML en diferido y la perfecta integración con otros servicios de AWS nos ha permitido tomar decisiones de forma rápida e inteligente a la vez que mantenemos el control total de la plataforma. AWS fue de gran ayuda durante la fase de prueba de concepto y ha ido agregando nuevas características a la plataforma en línea con las tendencias de fraude”.

Mary Criniti, CTO - Qantas Loyalty

Lotte Mart

CDKeys

“Con Amazon Fraud Detector, hemos reducido las transacciones fraudulentas en un 6 %. Al mismo tiempo, hemos sido capaces de automatizar el proceso de pago en más del 90 % de las transacciones que antes se tendrían que haber revisado manualmente. Ahora, revisamos manualmente menos del 1 % de nuestras transacciones, en comparación con el 10 % que teníamos que revisar antes. Desde que implementamos este servicio, hemos visto una mejora significativa en nuestra puntuación de Trustpilot. Sabemos que es el resultado de esta automatización de detección de pagos, así como de las mejoras adicionales que estamos haciendo constantemente en el sitio web. La confianza es una parte importante de nuestra propuesta de valor, así que es un gran triunfo para nuestra empresa”.

Kevin Cole, director de operaciones - Omnyex

Lotte Mart

Truevo

“Amazon Fraud Detector nos ha permitido mejorar de manera notable las operaciones, aumentar nuestra flexibilidad para responder ante agentes malintencionados y tener un mayor control de sistemas y procesos. Al principio, nos debatíamos entre una solución propia y una de un tercero. Cuando se anunció Amazon Fraud Detector, nos decidimos de inmediato. Hemos sido clientes de AWS desde hace muchos años y tenemos mucha confianza en los productos de Amazon. Gracias a Amazon Fraud Detector ya no estamos atados a los límites convencionales de propuestas SaaS o locales. En lugar de eso, contamos con flexibilidad para adaptarnos a un servicio con tecnología de Machine Learning que satisface nuestras necesidades y a la capacidad de utilizar la opción limitada a reglas de AWS mientras escalamos con facilidad a capacidades de Machine Learning completas cuando es necesario. Esto supuso para Truevo ahorrarnos de entre tres a seis meses de desarrollo. De hecho, implementamos nuestro primer prototipo de modelo en 30 minutos. En general, tenemos una confianza mayor en nuestra capacidad para detectar fraudes en tiempo real. Estamos mejor equipados para implementar reglas de detección cuando observamos actividades extrañas que no comprendemos del todo pero necesitamos detener. Somos capaces de responder y adaptarnos a requisitos impuestos y normativas en constante cambio y así seguir siendo los líderes en nuestro campo”.

Charles Grech, director de Operaciones - Truevo

Casos de uso

Detección de fraude en pagos o transacciones

El evento de interés es un intento de completar una compra en línea o realizar o procesar un pago en línea. Un ejemplo común en el espacio del comercio electrónico es un usuario sin registrar o “invitado”. La transacción implica a un usuario que no tiene un historial de cuentas o ha seleccionado una opción de usuario sin registrar (“invitado”) para una experiencia más anónima.

Fraude de cuenta nueva

El evento de interés es el acto de inscribirse o registrar una cuenta nueva. El fraude comienza cuando un agente malintencionado crea identidades falsas, robadas o sintéticas, o genera varias cuentas, a menudo mediante el uso de bots. Una vez que se ha establecido la identidad en una plataforma digital, ejecutar un ataque es fácil.

Toma de control de cuenta

El evento de interés es un intento de inicio de sesión con una cuenta de usuario legítima. La toma de control de cuenta se refiere a la situación en la que el inicio de sesión de un usuario legítimo está en riesgo, debido a que un agente malintencionado ha robado su ID de usuario y contraseña, los ha comprado en la dark web o ha conseguido averiguar dichas credenciales.

Abuso de promoción

El evento de interés por lo general es el acto de un usuario que canjea un beneficio concedido mediante una generación de demanda o promoción de marketing. Los agentes malintencionados accederán a la cuenta de un usuario legítimo y obtendrán créditos o puntos de lealtad a través de transferencias o adquisiciones. También crearán varias cuentas falsas para explotar promociones como una prueba gratuita o créditos gratuitos que se conceden con una cuenta nueva, o realizarán una autorrecomendación para conseguir una bonificación por recomendación.

Reseñas falsas o abusivas

El evento de interés es la publicación de la reseña de un producto que contenga contenido engañoso o abusivo. El análisis automático es clave para escalar la capacidad para detectar reseñas falsas y abusivas, de modo que los servicios de atención al cliente no tengan que perderse entre montañas de alertas, muchas de las cuales pueden ser falsos positivos.

Autenticación

Durante el registro de la cuenta en línea, la biometría facial con tecnología de machine learning puede habilitar la verificación de identidad para cualquier situación. Gracias al reconocimiento facial preformado y las capacidades de análisis integradas, puede mejorar su flujo de trabajo de incorporación y autenticación de usuarios sin necesidad de tener experiencia en machine learning.

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Amazon brinda los siguientes servicios de IA que pueden utilizarse para agregar detección de fraude a su aplicación empresarial.

Para organizaciones sin experiencia en machine learning o con límites de tiempo de comercialización, Amazon Fraud Detector, un servicio de IA completamente administrado, puede integrarse con facilidad en sus aplicaciones para abordar los casos de uso de detección de fraude más comunes.

Las organizaciones que prefieren desarrollar sus propios modelos de machine learning pueden utilizar Amazon SageMaker, que brinda algoritmos integrados y modelos preformados disponibles mediante AWS Marketplace, para crear soluciones de detección de fraude en cuestión de días.

Las organizaciones que quieren agregar verificación de identidad de usuario a sus flujos de trabajo de incorporación y autenticación, pueden utilizar biometría facial con tecnología de machine learning con Amazon Rekognition, que brinda reconocimiento facial preformado y capacidades de análisis, sin necesidad de experiencia en machine learning.

O puede utilizar Amazon SageMaker para crear sus propios modelos de ML de detección de fraude.

Aprenda a crear una arquitectura que utiliza Amazon SageMaker para detectar posibles actividades fraudulentas y marcarlas para su revisión.

Recursos

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