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Recomendaciones para detectar pagos fraudulentos

El aumento de los fraudes detectados y su impacto nos han obligado a implementar nuevas medidas de prevención para minimizar los daños

OPINIÓN

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Inetco / Metabase / Opinión El Heraldo de MéxicoCréditos: Foto: Especial

En algunos años, recordaremos 2020 como el año que lo cambió todo. En ningún otro sector se ha producido un crecimiento tan imprevisto y sin precedentes como en el digital y en el de comercio electrónico. Este crecimiento exponencial en el contexto de la pandemia por COVID-19 ha sido igualmente atractiva para cibercriminales, quienes continúan ideando nuevas formas de lograr sus objetivos. Ahora, pueden enviar un mensaje de texto en el mismo flujo de SMS que los mensajes bancarios, crear identidades ficticias, realizar un gran número de pequeñas compras con una tarjeta robada o hacer lo mismo en línea sin una tarjeta física, simplemente utilizando información comprometida de la persona titular de la cuenta.

El aumento de los fraudes detectados y su impacto nos han obligado a implementar nuevas medidas de prevención para minimizar los daños. A continuación, compartimos algunos de los elementos clave que no pueden faltar en una estrategia de ciberseguridad contra el fraude de pagos electrónicos.

  1. Aprendizaje automatizado supervisado y no supervisado: El supervisado, utiliza datos de transacciones válidas y fraudulentas para reconocer el fraude basándose en casos de fraude históricamente confirmados. En el no supervisado, los modelos aprenden de forma dinámica, examinando las transacciones para identificar nuevos patrones sospechosos. Estos modelos se personalizan para buscar anomalías y permiten detectar fraudes emergentes. Así, los sistemas desarrollan estrategias más eficaces para responder a actos potencialmente fraudulentos.
  2. Análisis del comportamiento: Los análisis dinámicos, combinados con inteligencia artificial y las alertas basadas en reglas, pueden acelerar enormemente la detección del fraude y los tiempos de respuesta. En ocasiones, las acciones de una persona usuaria pueden ser un mejor indicador de nuevos esquemas de fraude y ataques que aún no están visibles. El análisis del comportamiento facilita la prevención de pérdidas y la seguridad de los pagos.
  3. Gestión de casos y flujos de trabajo automatizados: Si se establecen correctamente, ayudarán a separar, clasificar y cerrar los casos de fraude de una manera más eficiente. Al automatizar los flujos se puede notificar a los equipos adecuados para que investiguen las transacciones marcadas y establezcan una ruta de auditoría para la investigación de cada transacción sospechosa.
  4. API abiertas y modus operandi de fraude: Ayudan a evitar la sobrecarga de alertas y a optimizar las operaciones de gestión del fraude mediante la coordinación de desiciones desde una única plataforma o concentrador (hub). Los hubs ofrecen numerosas ventajas, como la agilidad ante la evolución de las amenazas y la reducción de los costos operativos.

Para mantenernos al día frente a las ciberamenazas en constante evolución, necesitamos una estrategia que incluya auditoría y análisis de la configuración de su infraestructura, así como tecnología para detectar puntos ciegos, vulnerabilidades y dimensionar correctamente sus necesidades de ciberseguridad.

Empresas como Metabase Q protegen a las organizaciones de las pérdidas financieras y de reputación con una ciberseguridad más inteligente.

POR INETCO
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