A medida que los programas de lealtad crecen en popularidad y escala, también lo hacen los estafadores. La Detección de Fraude en Programas de Lealtad se enfoca en comportamientos sospechosos y detecta anomalías para prevenir una variedad de técnicas de fraude. Ya sea que permita pagos con puntos o procese grandes volúmenes de datos, la Prevención de Fraude en Programas de Lealtad está diseñada para mantener seguros tanto a usted como a sus clientes.
Nuestras soluciones de Machine Learning se aplican para analizar automáticamente las cuentas de lealtad, tanto las nuevas como las existentes. Estas soluciones aprenden a identificar y reproducir el comportamiento típico de sus clientes, evaluando la frecuencia de sus actividades, sus patrones de compra y muchos otros aspectos basados en datos históricos. Esto nos permite verificar si las nuevas transacciones coinciden con el modelo que ha sido entrenado. Si hay alguna discrepancia, logramos detectar anomalías transaccionales que puedan indicar actividades fraudulentas.
Una vez que se detecta una cuenta fraudulenta o una secuencia de transacciones sospechosas, Comarch Loyalty Management realizará una variedad de acciones configurables para abordar el problema. Dependiendo de la configuración, es posible rechazar una transacción sospechosa, almacenarla, bloquear la cuenta de origen, crear un caso para una revisión manual en el Centro de Contacto, y mucho más.
Existen innumerables tipos de fraude en programas de lealtad, y el monitoreo de transacciones aborda solo algunos de ellos. Para obtener una ventaja significativa sobre los estafadores, nuestra solución analiza datos de todo el ecosistema de la plataforma de lealtad. Buscando anomalías y comportamientos sospechosos de los clientes, investiga los registros del sistema, las fachadas de API, las estadísticas de todo el programa, los metadatos circundantes y la configuración de la lógica del programa.
Nuestra solución no solo detecta y previene actividades fraudulentas, sino que también le ayuda a identificar configuraciones de programa subóptimas. Reglas comerciales contradictorias y lagunas dentro de la lógica del sistema pueden resultar en una acumulación incontrolada de puntos o canjes no autorizados, pero pueden ser identificadas con esta solución. También asiste en la creación de políticas de seguridad estrictas y Términos y Condiciones para programas de lealtad a gran escala.
Nuestra solución se puede configurar para producir una métrica llamada "puntuación de fraude" (fraud score, en inglés). Esta puntuación es el resultado de un modelo de clasificación de conjunto que potencia el módulo de detección de fraude en programas de lealtad. El sistema también le permite configurar los umbrales de la "puntuación de fraude" que indican el tipo de comportamiento típico o atípico de los miembros.
El módulo de detección de fraude en programas de lealtad de Comarch garantiza que cualquier comportamiento recién detectado, que sea muy diferente del modelo entrenado, será identificado y detenido antes de que se produzca cualquier daño. Incluso si existen formas de cometer fraude que no se han detectado en el pasado, nuestro módulo las encontrará y preverá en tiempo real. Manténgase un paso por delante de los estafadores con esta medida de seguridad proactiva y basada en datos.
En última instancia, el beneficio clave de usar una tecnología de prevención de fraude impulsada por Machine Learning (ML) es la reducción del riesgo de experimentar fraude de lealtad tanto interno como externo. Tales incidentes pueden resultar en un aumento de la rotación de miembros del programa, menor compromiso del cliente, consecuencias negativas de relaciones públicas y algunos reveses financieros sustanciales. Para poner las cosas en perspectiva, la Loyalty Fraud Prevention Association informó que las pérdidas totales por fraude en programas de lealtad superan los $3 mil millones anuales. Permítanos ayudarle a mantener su marca, y sus resultados, seguros.
Nuestro módulo de prevención de fraude para programas de lealtad, impulsado por Inteligencia Artificial (IA), ayuda a reducir drásticamente la cantidad de falsos positivos. Esto se traduce en que menos casos necesitarán ser revisados manualmente por agentes de centros de contacto o analistas de fraude.
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