• 28 mayo, 2019

La analítica un aliado para prevenir fraudes y riesgos en las tiendas de conveniencia

La analítica un aliado para prevenir fraudes y riesgos en las tiendas de conveniencia

Con analítica avanzada, Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning, se pueden revelar eventos sospechosos

De acuerdo con Euromonitor International, las tiendas de conveniencia de algunos países de Centroamérica (Costa Rica, Guatemala, Honduras y Panamá) alcanzarán los US$655,3 millones en 2023, mientras que en 2018, su valor fue de US$458,9, por lo que tendrían un crecimiento de alrededor del 30%.

La proveedora de investigación señala que, en el caso específico de Costa Rica, el valor de mercado de los supermercados ha ido creciendo y tan solo en el 2018 se alcanzaron US$229,9 millones se estima que para el 2023 alcancen los US$300,5 millones.

Como se indica su nombre, las tiendas de conveniencia se han convertido en los puntos de venta donde los consumidores no sólo pueden adquirir muchos de los productos que requieren a diario, en el momento que lo deseen, sino también realizar pagos de servicios, abonar saldo a sus líneas móviles, depósitos bancarios, hacer transferencias de dinero de manera sencilla, entre otras.

Desgraciadamente, esta versatilidad también los hace susceptibles a una serie de fraudes y riesgos operativos tanto internos como externos que pone en peligro la seguridad de sus clientes, empleados y el riesgo reputacional de las marcas.

En este sentido, el más reciente Índice de Confianza del Consumidor (ICC), medido por la Universidad de Costa Rica, evidenció que la confianza del consumidor costarricense sigue deteriorándose y lleva seis meses a la baja.

Eventos puntuales

En particular, se han identificado eventos muy puntuales a los que se enfrenta una tienda de este tipo:

La extorsión: un delincuente amedrenta al empleado para hacer una transferencia a una tarjeta de débito -robada, clonada o tramitada ex profeso para este fin, cuyos fondos son retirados de inmediato en otra sucursal.

Abono de saldo o depósito bancario: existen también el abono de saldo constante a números telefónicos móviles -en poder de reclusos o grupos delincuenciales- con el propósito de hacer llamadas para exigir rescates de supuestos secuestros, así como depósitos bancarios derivados de las llamadas antes mencionados.

Con este sistema se pueden revelar eventos sospechosos.

Manejo de la información: se suma además el manejo de información personal y financiera a la que tienen acceso los dependientes en el momento de llevar a cabo un movimiento (número de tarjeta, teléfono, NIP), así como la clonación o cambio de tarjeta cuando se paga la mercancía.

“En conjunto, las prácticas antes mencionadas, entre muchas otras, afectan de forma importante a las finanzas de la empresa. Se calcula que a nivel mundial, cerca del 5% de sus ingresos se pierde debido a prácticas fraudulentas; este porcentaje es significativo si se toma en cuenta el alto volumen de transacciones que se realizan a diario en ese tipo de establecimientos, sin mencionar los impactos reputacionales que no son cuantificables”, señaló Yuri Rueda, Fraud Domain Expert SAS LATAM.

Ante este panorama, un importante número de estas cadenas de tiendas está adoptando un enfoque proactivo, no reactivo, para contrarrestar estas y otras amenazas, con soluciones analíticas que les permiten detectar patrones que ayuden a identificar y prevenir fraudes potenciales en tiempo real.

Analítica avanzada

Una de las ventajas que SAS ofrece es la combinación de la analítica avanzada, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning con métodos de detección tradicionales, así como con el análisis de redes sociales, con lo cual es posible revelar eventos sospechosos.

Resulta clave además para que estos establecimientos cuenten con una vista integral más amplia de todos los canales de venta y cartera de productos y servicios, de modo que puedan observar de cerca el rumbo que toma cada caso -por ejemplo, abonos frecuentes a cuentas o líneas de grandes cantidades, y analizar los vínculos dudosos que se establecen entre distintas partes (clientes, cuentas, empleados y otras entidades), tanto dentro como fuera de la organización.

La analítica contribuye a detectar las zonas de más alta peligrosidad, así como determinar los umbrales de transacción más adecuados (como montos máximos) para los establecimientos que se ubican en ellas, a través de la asignación scores de riesgos más objetivos que no entorpezcan la realización de operaciones legítimas.

Y lo más importante, todo se lleva a cabo en tiempo real, lo que les da a las tiendas de conveniencia la posibilidad de reaccionar de forma inmediata y proteger a sus empleados, clientes y operaciones.

Etiquetas: analítica / Centroamérica / Índice de Confianza del Consumidor / Inteligencia artificial / SAS / tiendas de conveniencia

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