– ¿Cuál es el objetivo de la detección de fraude con tarjeta de crédito?
TL; DR: Hay dos objetivos de detección de fraude con tarjeta de crédito. Ayuda a los comerciantes y bancos a reducir la cantidad de casos de fraude de pagos y ayuda a los comerciantes a aumentar sus ingresos .
Para ejecutar un negocio sostenible, los comerciantes necesitan obtener ganancias, que es lo que queda después de deducir los costos de hacer negocios de los ingresos de una empresa. Por lo tanto, la tolerancia de una empresa al fraude en los pagos depende, entre otras cosas, de su margen bruto (precio de venta – costo de los bienes vendidos). Cuanto menor sea el margen, menor será la tolerancia al fraude de pagos.
- ¿Qué es el muestreo de control de casos y por qué necesitamos corregir el término constante en regresión logística (aprendizaje automático)?
- ¿Es posible entrenar a un RNN en una sola secuencia extremadamente larga?
- Si las redes neuronales son opacas y poco entendidas, ¿cómo pueden los ingenieros mejorar aún más el modelo de aprendizaje automático?
- ¿Qué tipo de matemática se usa en el aprendizaje automático? ¿Puedo aprender ML sin él?
- ¿Los grandes ingenieros de aprendizaje automático siempre leen nuevos trabajos de investigación sobre ML?
En la práctica, cuando ocurre un fraude, el titular de la tarjeta disputa el cargo y el débito generalmente se cancela, lo que significa que el banco del titular de la tarjeta o el comerciante absorbe la pérdida (consulte [1] para obtener más detalles). Acumulativamente, el fraude representa un riesgo financiero significativo para el comerciante y el banco emisor. Para reducir el fraude, se utilizan tecnologías de chip y pin, 3DSecure y técnicas de detección de fraude.
Pero si existe la tecnología de chip y pin y 3DSecure, ¿por qué se utiliza la detección de fraude? Hay dos razones principales.
Primero, el costo total de la tecnología de chip y pin y 3DSecure es relativamente alto en comparación con el costo de detección de fraude. por ejemplo, mientras que los comerciantes en línea se preocupan por la conversión, 3DSecure la reduce en varios porcentajes (> 5%). Por lo tanto, cuando tienen la opción, muchos comerciantes en línea deciden desactivar 3DSecure y gestionar el riesgo de fraude de pagos ellos mismos.
En segundo lugar, agregar más capas de seguridad al proceso de compra reduce en gran medida la velocidad de pago y, a su vez, la comodidad para el comprador. Si bien la conveniencia para los compradores puede parecer un concepto confuso al principio, para empresas como Amazon, que fue pionera en el pago con un solo clic, es un argumento de marketing y un medio para convertir y aumentar los ingresos.
Conclusión. Los objetivos de la detección de fraudes con tarjetas de crédito son reducir las pérdidas debidas al fraude de pagos tanto para los comerciantes como para los bancos emisores y aumentar las oportunidades de ingresos para los comerciantes.
Fabrice trabaja en Ubivar (https://www.ubivar.com), una solución SaaS que ayuda a los comerciantes electrónicos a detectar, verificar y administrar pagos en riesgo de fraude.
Referencias
[1] ¿Cómo pueden permitirse los bancos absorber los costos asociados con el fraude con tarjetas de crédito?
