Análisis de dispositivos, previenen fraudes financieros
Análisis de dispositivos, previenen fraudes financieros

El análisis de dispositivos permite evaluar el riesgo de todas las conexiones a Internet con un nivel de disponibilidad de información de más del 99,9%

Con el desarrollo de los servicios en línea y la aparición de numerosos productos financieros en el mercado, el número de empresas dispuestas a prestar estos servicios también aumenta drásticamente cada año.

Los líderes de la industria dan alta prioridad a los parámetros y características del producto, la experiencia del cliente, la expansión de la base de clientes y el mantenimiento de los clientes leales.

Sin embargo, el reverso de este proceso es la creciente complejidad de la evaluación de riesgos de los clientes a través de canales en línea, así como una proporción bastante grande de usuarios de alto riesgo, que a veces pueden visitar el sitio web de una institución financiera con malas intenciones.

México cerró el año 2021 con un incremento del 52% en las denuncias de fraudes bancarios por internet con respecto a 2020 al situarse en 24,215 reclamaciones, según la Comisión Nacional para la Protección y Defensa de los Usuarios de Servicios Financieros (Condusef).

En 2019, las reclamaciones por ciberfraudes concentraban el 13% de las quejas, pero este número subió 20 puntos porcentuales en dos años para llegar a representar el 33% en 2021.

Por lo tanto, las empresas tienen que desviar una parte importante de los recursos (recopilación de datos, tecnología, personal) para reducir los riesgos y detectar usuarios fraudulentos.

El enfoque de la prevención del fraude basado en las características de los dispositivos permite una autenticación precisa, identificando los diversos parámetros que caracterizan el dispositivo, su entorno y cómo se utiliza.

Protege datos personales

Actualmente no hay necesidad de almacenar o procesar los datos personales de los usuarios (identificadores directos de personas físicas, como números completos de tarjetas, fotos, correos electrónicos, datos de pasaportes, etc.), a pesar de la gran inversión de las empresas en la infraestructura de TI, así como en la organización.

Lamentablemente, es común que los identificadores directos, la información de contacto y los datos confidenciales caigan en manos de los estafadores.

Esto puede provocar la pérdida de información, causar daños a la reputación y provocar pérdidas financieras para todas las partes.

La segunda ventaja del análisis de dispositivos es el poder predictivo, debido a que permite evaluar el riesgo de todas las conexiones a Internet con un nivel de disponibilidad de información de más del 99,9 % e identificar las intenciones del usuario virtual en la mayoría de los casos en el primer intento.

Por otro lado, una autenticación cuidadosa y precisa de los dispositivos, teniendo en cuenta la aleatorización y la virtualización de los dispositivos permite un enfoque estable y probabilístico para la autenticación de dispositivos a través de la tecnología.

Actualmente, las soluciones antifraude más informativas y exitosas deben cumplir con los requisitos comúnmente aceptados por la industria:

  1. Capacidad para crear huellas dactilares sólidas del dispositivo para bloquear intentos posteriores de malhechores conocidos.
  2. Detección de riesgo de fraude en tiempo real: cientos de estafadores pueden atacar los recursos de una institución financiera en un corto período de tiempo.
  3. Alto valor de la información de datos para mejorar la calidad de los sistemas de toma de decisiones.
  4. Análisis del comportamiento de los usuarios y verificación de correlaciones ocultas.

JuicyScore se centra en la detección de anomalías y la toma de huellas dactilares del dispositivo y no utiliza datos personales del usuario, por lo que, en combinación con plataformas como Seon, que se centran en datos personales, los negocios en línea pueden obtener el mejor valor y lograr los resultados más significativos.

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