La nueva generación de tecnologías de detección y prevención de fraude están marcando la diferencia.

Se desarrollan elementos basados en:

  • Machine Learning.
  • IA.
  • Biométrica.

Al mismo tiempo:

  • Análisis de los datos transaccionales para la percepción del fraude (TDFI, por sus siglas en inglés), Analítica de datos web para la percepción del fraude (WDA).
  • Analítica de la voz del consumidor (VoC) .
  •  “Nuevo Big Data”

Todos estos elementos se mostraron esenciales para luchar contra la constante amenaza que supone el fraude.

La aparición de nuevas plataformas de pago y la dinamización del sector de la banca, con la evolución de las API y las Fintech como punta de lanza, ha supuesto un cambio radical para los consumidores.

Por otra parte, pese a estar respaldados por el GDPR, se escudan en la confianza que les infunden las compañías y el reconocimiento que tengan de estas.

“La confianza y el reconocimiento se mantienen como elementos clave a la hora de realizar actividades online, especialmente transacciones”.

Estas fueron las declaraciones de  Modesto Villajos, director de Desarrollo de Negocio, Fraude e Identidad de Experian España.

La detección de fraude se mantiene como un elemento esencial en los objetivos de negocio de las compañías, respaldado por la confianza y el reconocimiento.

Finalmente, esto supone un 67% de los costes para un negocio, frente al 33% de los buenos clientes denegados.

Fuente: Inese.