Por qué el uso de datos diversos mejora las posibilidades de detectar fraude
Los minoristas de combustible se enfrentan cada vez más a la creciente amenaza del fraude en los pagos, impulsado por la proliferación de datos comprometidos en la web oscura y la aparición de sofisticadas tácticas de fraude. Si bien muchos sistemas de detección de fraude utilizan tecnologías y estrategias avanzadas, un descuido fundamental es el alcance limitado de los datos utilizados por las organizaciones para identificar y prevenir actividades fraudulentas.
Los minoristas pueden mejorar significativamente sus capacidades de detección de fraude ampliando su corpus de datos más allá de los datos de pago tradicionales para incorporar diversas fuentes, como información de ubicación, dispositivo y odómetro. Estos puntos de datos adicionales brindan información valiosa sobre el comportamiento del consumidor, las características del dispositivo y los patrones de transacciones, lo que permite una identificación más precisa de la actividad anómala.
Las organizaciones pueden desarrollar modelos de detección de fraude más sólidos analizando exhaustivamente diversas fuentes de datos para mitigar de manera efectiva el panorama de amenazas en evolución. Al implementar un enfoque de prevención del fraude basado en datos, no solo pueden preservar los ingresos, sino también mejorar la satisfacción del cliente al garantizar una experiencia de pago segura y fluida.
El poder de los datos diversos
Al integrar una gama más completa de puntos de datos en sus modelos de detección de fraude, los minoristas pueden comprender mejor el comportamiento de los clientes e identificar anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta. Esto podría incluir las siguientes categorías de datos:
- Datos de comportamiento: analizar los hábitos de gasto, el uso de dispositivos y la actividad horaria puede ayudar a detectar desviaciones del comportamiento normal que pueden indicar fraude.
- Datos del dispositivo: la información sobre los dispositivos utilizados para las transacciones, como direcciones IP, sistemas operativos y tipos de navegador, puede proporcionar información valiosa sobre posibles estafadores.
- Datos de ubicación: el seguimiento de la ubicación de las transacciones puede ayudar a identificar patrones o actividades inusuales que pueden estar asociados con comportamiento fraudulento.
- Datos de terceros: la integración de datos de fuentes externas, como agencias de crédito, plataformas de redes sociales o registros públicos, puede proporcionar contexto adicional y ayudar a identificar riesgos potenciales.
- Datos de IoT: los datos de vehículos inteligentes, dispositivos conectados y dispositivos portátiles pueden proporcionar información sobre el comportamiento de los clientes e identificar posibles patrones de fraude.
- Datos de redes sociales: el análisis de la actividad de las redes sociales puede proporcionar pistas sobre la identidad de un cliente, sus conexiones sociales y sus posibles vulnerabilidades.
El caso de los datos del odómetro
Los datos del odómetro, el kilometraje total registrado en un vehículo, son un excelente ejemplo de un activo que se pasa por alto en la detección de fraude. Al analizar los patrones en las entradas del odómetro, las organizaciones pueden identificar anomalías que pueden indicar actividad fraudulenta que indique tarjetas robadas o detectar cambios inusuales en las lecturas del odómetro y un aumento en el volumen de combustible entregado o compras de combustible con mayor frecuencia, lo que también podría indicar un posible fraude.
Cuando se combinan con otras fuentes de datos, los datos del odómetro pueden proporcionar una visión más completa del posible fraude y revelar información sobre:
- Uso del vehículo: Los aumentos frecuentes y significativos en el kilometraje sugieren un uso excesivo o inusual del vehículo, lo que podría indicar una actividad fraudulenta por parte del conductor. Comparar los datos del odómetro con la información de pago puede identificar discrepancias, como compras de combustible inusualmente frecuentes para un kilometraje determinado.
- Consumo de combustible: comparar los datos del odómetro con el consumo de combustible puede identificar discrepancias que pueden indicar fraude, como un consumo de combustible excesivamente alto para un kilometraje determinado. El alto consumo de combustible también puede proporcionar información sobre el estilo de conducción, permitiendo a las empresas educar a los conductores con consejos sobre seguridad vial y mejor economía de combustible.
- Verificación de ubicación: los datos del odómetro se pueden correlacionar con los datos de ubicación para verificar si el kilometraje de un vehículo coincide con su ubicación informada. Analizar los datos del odómetro junto con los datos de ubicación puede ayudar a identificar si un vehículo se está utilizando de manera inconsistente con su ubicación informada.
Desafíos y consideraciones
Si bien la integración de datos del odómetro ofrece importantes beneficios, también presenta desafíos:
- Calidad de los datos: Garantizar la precisión y coherencia de los datos del odómetro es crucial. Las lecturas del odómetro obsoletas o incorrectas pueden generar falsos positivos o negativos.
- Integración de datos: la integración de datos del odómetro con otras fuentes de datos puede ser compleja y requiere prácticas sólidas de gestión y gobernanza de datos.
- Preocupaciones de privacidad: el manejo de datos confidenciales del vehículo, como las lecturas del odómetro, requiere un cumplimiento estricto de las reglas de privacidad.
El futuro de la detección de fraude
Al aprovechar los datos del odómetro y compararlos con campos de datos más grandes, los sistemas de detección de fraude pueden generar alertas específicas, identificar tarjetas de alto riesgo y reducir las pérdidas por fraude. A medida que la amenaza del fraude continúa evolucionando, los minoristas y los operadores de flotas deben mantenerse a la vanguardia integrando diversas fuentes de datos en sus modelos de detección de fraude. Esto les permitirá comprender mejor el comportamiento de los clientes, identificar riesgos potenciales y proteger su negocio del daño financiero y de reputación causado por actividades fraudulentas.
El futuro de la detección de fraude reside en nuestra capacidad de utilizar eficazmente diversas fuentes de datos. Al ir más allá de los datos de pago tradicionales e integrar información de una variedad de fuentes, las organizaciones pueden mejorar sus capacidades de prevención de fraude y mantenerse a la vanguardia del panorama de amenazas en evolución.
