TÁCTICAS PARA PREVENIR EL FRAUDE EN LÍNEA DURANTE “EL BUEN FIN” Y EL “BLACK FRIDAY”

Redacción
  • Según informes los estafadores son particularmente más agresivos durante la época vacacional

Cd. de México (Agencias).- Conforme con la página oficial de “El Buen Fin” la edición 2021 en México se llevará a cabo del 10 al 16 de noviembre, mientras que el Black Friday se celebrará en Estados Unidos el 26 de noviembre. Como datos, en 2020 los consumidores estadounidenses gastaron 861 mil millones de dólares en línea, lo cual representó un aumento del 44% con respecto al 2019, acorde con el sitio Digital Commerce. En cuanto a México, de acuerdo con Fingerprints, en México la apertura de carteras digitales y el patrocinio de bancos digitales han crecido un 30% en 2021.

Relacionado con el tema, a medida que se acerca la fecha de promociones en línea es importante que las empresas tomen precauciones de seguridad para evitar fraudes. Acorde con Vesta, su Informe global de fraude con tarjeta no presente (CNP), reveló el monto promedio en dólares por transacción fraudulenta fue el más alto durante el cuarto trimestre de cada año analizado. Lo cual indica que los ciberdelincuentes fueron particularmente agresivos durante la época de vacaciones.

Es por ello, que los comerciantes necesitan implementar soluciones sofisticadas de prevención del fraude para aumentar la confianza del consumidor y proteger sus negocios. De tal forma, Vesta compartió con NotiPress cuatro tácticas para prevenir el fraude en línea durante “El Buen Fin” y el “Black Friday”. La primera es utilizar la autenticación 3D segura, pues es ideal para la protección contra el fraude para las transacciones con tarjeta de crédito. Este tipo de tecnología, es un seguro de tres dominios y se usa para evitar el uso no autorizado de tarjetas de crédito en compras en línea.

Asimismo, la seguridad 3DS brinda un nivel adicional de seguridad tanto para la empresa como para sus clientes, lo cual ayuda a evitar que los datos de la tarjeta sean robados y utilizados en línea. También protege en caso de contracargos por transacciones no autorizadas, pues una vez que la transacción ha pasado el proceso de autenticación, la responsabilidad pasa del comerciante al titular de la tarjeta.

Otra táctica, es la autenticación biométrica, la cual es una forma eficaz de lograr el equilibrio entre la prevención del fraude y la preservación de una gran experiencia de compra. Dado que la tecnología biométrica mide las características físicas de una persona para validar su identidad, como la toma de huellas dactilares o el reconocimiento facial. Es preciso agregar, según la Encuesta de consumidores móviles 2018 de Deloitte, casi la mitad de los consumidores con tecnología biométrica en sus smartphones la han utilizado para autorizar una compra.

Una tercera táctica es contar con políticas claras de envío y devolución, esto para poder brindar a los clientes claridad en cuanto a la devolución, cambio y reembolso de sus productos. Acorde con Vesta, esta es una manera de prevenir un tipo específico de fraude conocido como “fraude amistoso”, que es cuando un cliente utiliza el proceso de devolución para obtener un reembolso. Como cuarta táctica, están las soluciones de fraude con Inteligencia Artificial (IA), esto por medio del aprendizaje automático. Es preciso mencionar, el aprendizaje automático se ha convertido esencial en el proceso de detección de fraudes. Al implementar una solución basada en aprendizaje automático se puede brindar a los compradores una experiencia sin conflictos y con altos estándares de seguridad.

Finalmente, debido al aumento del fraude CNP debe ser prioridad para los comerciantes y empresas contar con las tácticas de seguridad antes mencionadas. Todo esto para prevenir el fraude, maximizar las aprobaciones de transacciones legítimas y brindar una experiencia óptima al cliente. Pues con la llegada de “El Buen Fin” y el “Black Friday”, los compradores buscarán sitios seguros en los cuales realizar sus compras en línea.

Con información de NotiPress | Foto Alan Cortés (NotiPress)

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