La tecnología contemporánea en análisis de datos facilita la revisión exhaustiva de volúmenes de información, pequeños y grandes, internos y externos a una organización, descubriendo patrones, vínculos, correlaciones, anomalías y otros hallazgos reveladores. Dicha tecnología permite a las entidades ser proactivas, supervisando sus operaciones en tiempo real o casi real para identificar actividades sospechosas o de alto riesgo de manera eficaz y económica.
El fin del análisis de datos es la identificación de posibles fraudes al resaltar anomalías o desviaciones de comportamientos o patrones estándar. Para ello, se establece una línea base de actividad legítima con la que se compara la información potencialmente fraudulenta. Además, se pueden señalar datos conocidos por su asociación con fraudes. Es posible que la actividad fraudulenta sea más frecuente en determinados horarios, ubicaciones geográficas, tipos de cuentas o montos específicos.
Las empresas de servicios de pago en línea que facilitan las transferencias electrónicas de dinero globalmente y permiten a usuarios enviar, recibir o mantener fondos en diversas divisas, recurren al análisis de datos para salvaguardar a sus clientes del fraude. ¿Su metodología? Examinan la información histórica de pagos y servicios para discernir factores vinculados con el fraude potencial, utilizando variables como el tipo de dispositivo, el país de origen, entre otros, incluyendo perfiles de usuario. Con estos datos, desarrollan algoritmos de machine learning que evalúan cada operación en busca de indicios anómalos que puedan indicar fraude.
Por tanto, surge una pregunta crucial: ¿Deseas establecer un proceso sistemático que utilice tus datos, actualmente inactivos, para detectar y prevenir fraudes con tu inteligencia humana? Los aliados de Pay Mentor están listos para asistirte en esta travesía.
