La gestión del Big Data como arma contra el fraude en el comercio electrónico

Big Data

21 octubre, 2013

BigData2Según el reciente informe Cybersource correspondiente al pasado año 2012, el coste del fraude online que sufren los minoristas es de 3.500 millones de dólares al año, lo que supone un 0,9% de los beneficios que obtienen a través de Internet. En otras palabras, un minorista puede perder una media de 9.000 dólares por cada millón de beneficios que obtiene con sus ventas. Estas cifras incluso crecen en el caso del m-commerce, tal y como se denomina  al comercio electrónico por móvil, o también cuando se realizan envíos a clientes internacionales.

Lamentablemente, pese a los esfuerzos por disminuir estas pérdidas, los resultados no han sido satisfactorios. No obstante, con las soluciones de gestión de grandes volúmenes de información, el denominado Big Data, este objetivo puede estar ya al alcance de nuestras manos, ya que permiten prevenir el fraude identificando aquellas transacciones que pueden ser perjudiciales.

Existen varios tipos de fraude en lo que respecta a comercio electrónico. El fraude por tarjeta de crédito es el más común. Los delincuentes aprovechan que el empresario no puede ver la tarjeta físicamente y utilizan una robada o falsa. Para prevenirlo, hay herramientas que proporcionan las entidades emisoras de las tarjetas, como por ejemplo, exigir al comprador que introduzca los tres o cuatro dígitos de verificación. Pero, desgraciadamente, este tipo de métodos no resultan infalibles.  

Por otra parte, existe el fraude por devolución del pedido, que tiene diversas variantes. La más habitual es devolver la mercancía después de utilizarla o reclamar el producto alegando que no ha sido entregado para luego venderlo. Hoy en día, son muchos los comerciantes online que animan a los usuarios a pedir más productos y devolver aquellos que no les convenzan como una forma de atraer más compradores. Las webs que venden productos de lujo o que también cuentan con establecimientos físicos son las que más sufren este tipo de delitos, pese a que toman medidas como la aplicación de una comisión por devolución o la petición de la firma del cliente para confirmar la entrega del producto.

El fraude de identidad hace referencia al robo de información personal del cliente. El estafador inicia sesión utilizando los datos de otra persona, compra en el sitio web y envía los artículos a una dirección diferente, lo que conlleva a que el cliente tenga que solicitar una nueva tarjeta de crédito y a que los vendedores tengan que pagar a menos que puedan demostrar que la transacción ha sido un fraude.

Analizar la información para prevenir el fraude

La correcta gestión de toda la información que generan las compras online permite combatir el fraude de varias formas. En primer lugar, analizando todos los datos. Anteriormente, los minoristas utilizaban una muestra o subconjunto de todos los datos que manejaban para el análisis del fraude, ya que el realizarlo de forma completa conllevaba altos costes de tiempo y dinero. Con las soluciones de Big Data no sólo se puede detectar información delictiva, sino también obtener nuevas fuentes de información.

En concreto, al realizar este tipo de análisis se pueden obtener beneficios como, por ejemplo, la revisión de todas las transacciones basadas en reglas ya definidas para detectar el fraude, identificar nuevos patrones y añadirlos a los que ya se tenga, y minimizar los falsos positivos para evitar perder ingresos y compradores. Con este tipo de herramientas también es posible detectar el delito justo en el mismo tiempo en el que se produce, añadiendo, además, la información procedente de otras fuentes.

Otra ventaja es la combinación de datos de páginas web con datos de las redes sociales de los usuarios, datos geográficos procedentes de las aplicaciones de los smartphones, el historial de compra o la información de registro online. Debido a que este proceso se realiza en tiempo real, las acciones fraudulentas descienden. Además, se puede analizar el historial de las compras durante las últimas semanas, meses o años, identificando nuevos patrones que pueden añadirse de forma automática a los ya existentes y ser utilizados como parte de los procesos de autorizaciones en tiempo real.

Otra de las formas en las que este análisis previene el fraude es procesando los flujos de datos que surgen de los sensores unidos a los artículos de lujo, que ayudan a tramitar su localización. Así, se puede saber exactamente cuándo se entrega el paquete.

Las soluciones de gestión de Big Data también analizan visualmente los datos y los conocimientos que de ellos se derivan, aunque procedan de fuentes distintas. Los vendedores pueden utilizar esta capacidad para identificar las regiones, los productos o los clientes que tienen un índice de fraude más alto,  basándose en sus historiales. En concreto, se identifican las áreas en las que se debe invertir tiempo y dinero y se reduce el esfuerzo que requiere revisar cada pedido.

Podemos decir, por tanto, que aunque las técnicas de fraude en las transacciones de comercio electrónico son cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar, una correcta interpretación de los datos que se generan en estos movimientos puede ayudar a los vendedores y minoristas a detectar comportamientos delictivos en el mismo momento en el que se producen. Tan sólo es necesario contar con tecnologías que ayuden a extraer conocimiento y patrones para identificar una posible acción fraudulenta y así ahorrar los altos costes que se derivan para los comerciantes online. 

por José Antonio Fernández Abad, Director de Industria & Telco, Software AG España


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