Detección de fraude: cómo el machine learning puede ayudar a reducir los gastos de marketing y aumentar el retorno de la inversión
A medida que avanza la tecnología, los estafadores encuentran nuevas formas de explotar las vulnerabilidades del sistema para participar en actividades fraudulentas. Estas actividades incluyen fraude de devolución de cargo, apropiación de cuenta y fraude de clics. En esta publicación de blog, exploraremos cómo se puede usar el machine learning para detectar y prevenir estas actividades fraudulentas, reduciendo así los gastos de marketing y aumentando el retorno de la inversión (ROI).
Fraude de contracargo
El fraude de devolución de cargo ocurre cuando un cliente disputa un cargo legítimo e inicia una devolución de cargo, lo que provoca que el comerciante pierda ingresos. Luego, los comerciantes se ven obligados a gastar recursos investigando el contracargo y, en algunos casos, disputándolo. Este proceso lleva mucho tiempo y es costoso y puede dañar la reputación del comerciante.
El machine learning se puede utilizar para detectar el fraude de contracargos mediante el análisis del comportamiento del cliente. Al analizar el historial de compras y los patrones de gasto de un cliente, los algoritmos del machine learning pueden identificar transacciones sospechosas y marcarlas para su revisión. Además, el machine learning puede analizar el dispositivo y la ubicación del cliente para determinar si la transacción se realiza desde una ubicación fraudulenta conocida.
Adquisición de cuenta
La apropiación de la cuenta ocurre cuando un estafador obtiene acceso a la cuenta de un cliente al robar sus credenciales de inicio de sesión. Una vez que el estafador tiene acceso, puede realizar compras no autorizadas, robar información personal o participar en otras actividades fraudulentas. La apropiación de cuentas es particularmente problemática para los comerciantes que dependen de flujos de ingresos recurrentes.
El machine learning se puede utilizar para detectar la toma de control de la cuenta mediante el análisis del comportamiento del usuario. Al analizar los patrones de inicio de sesión, el uso del dispositivo y el historial de transacciones, los algoritmos del machine learning pueden detectar actividades sospechosas y marcarlas para su revisión. Además, el aprendizaje automático puede detectar anomalías en la ubicación, el dispositivo y el comportamiento del usuario para determinar si la cuenta se ha visto comprometida.
Haga clic en Fraude
El fraude de clics ocurre cuando los estafadores realizan clics falsos para aumentar el costo de la publicidad de pago por clic. Esto es particularmente problemático para los anunciantes que confían en la publicidad de pago por clic para atraer tráfico a su sitio web.
El machine learning se puede utilizar para detectar el fraude de clics mediante el análisis del comportamiento del usuario. Al analizar el dispositivo, la ubicación y el comportamiento del usuario, los algoritmos del machine learning pueden identificar actividades sospechosas y marcarlas para su revisión. Además, el machine learning puede analizar la tasa de clics del anuncio y determinar si es consistente con los estándares de la industria.
Reducción de los gastos de marketing y aumento del ROI
Al utilizar el machine learning para detectar actividades fraudulentas, los comerciantes pueden reducir los gastos de marketing y aumentar el ROI. Al prevenir el fraude de devolución de cargo, los comerciantes pueden evitar el costo de investigar y disputar las devoluciones de cargo. Al evitar la apropiación de cuentas, los comerciantes pueden evitar el costo de la pérdida de ingresos y el daño a la reputación. Al prevenir el fraude de clics, los anunciantes pueden evitar el costo de pagar clics falsos.
Además, al prevenir actividades fraudulentas, los comerciantes y anunciantes pueden aumentar el ROI. Al garantizar que se procesen las transacciones legítimas, los comerciantes pueden aumentar los ingresos. Al garantizar que la publicidad de pago por clic sea legítima, los anunciantes pueden aumentar la eficacia de sus campañas publicitarias.
Para concluir, el machine learning puede ser una herramienta poderosa para detectar y prevenir actividades fraudulentas, como el fraude de devolución de cargo, la apropiación de cuentas y el fraude de clics. Al utilizar el machine learning para detectar fraudes, los comerciantes y los anunciantes pueden reducir los gastos de marketing y aumentar el ROI. A medida que la tecnología continúa avanzando, el machine learning será cada vez más importante en la lucha contra el fraude.
Featured image por rawpixel.com en Freepik
