Vea cómo funciona RapidCanvas.
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En el panorama digital actual, los comerciantes se enfrentan a un reto crítico: proteger a sus clientes y a sí mismos de la creciente amenaza del fraude. A medida que los defraudadores se vuelven más sofisticados, la lucha por la seguridad financiera se intensifica. Para hacer frente a este problema, una empresa de servicios financieros incluida en la lista Fortune 200 que ofrece soluciones de pago a comerciantes de todo el mundo se encontró con un cuello de botella en su sistema actual. Actualmente, los científicos de datos evalúan manualmente el impacto de una herramienta de protección contra el fraude en cada comercio, lo que dificulta la escalabilidad. Este estudio de caso explora cómo, a través de la colaboración con RapidCanvas, el líder desbloqueó una solución basada en IA que transformó su enfoque. Esta nueva herramienta permite a personas no expertas realizar evaluaciones de impacto, lo que permite a la empresa ofrecer recomendaciones de protección proactivas y construir relaciones más sólidas con sus clientes, a través de su oferta de protección contra el fraude.
1. Análisis de cuellos de botella
Los científicos de datos, responsables de analizar los datos de cada comercio y recomendar reglas de fraude óptimas, se veían desbordados por el volumen y la complejidad de la información. Esto creaba largos tiempos de espera para los comerciantes y limitaba su capacidad para abordar de forma proactiva las amenazas emergentes. El análisis manual impedía a la empresa evaluar eficazmente el impacto de la herramienta de protección contra el fraude en los nuevos comerciantes y ampliar su apoyo a los ya existentes.
2. Conocimientos limitados
El análisis manual se centraba a menudo en un subconjunto de los datos disponibles, dejando de lado información potencialmente valiosa oculta en capas más profundas. Las reglas estáticas basadas en datos históricos también dificultan seguir el ritmo de las tácticas en constante evolución de los defraudadores.
3. Impacto en el éxito de los clientes
Los largos tiempos de espera para las recomendaciones de reglas por parte del equipo de Éxito del Cliente y, posteriormente, de los comerciantes, obstaculizaban la capacidad de éstos para abordar con prontitud los posibles problemas de fraude. Esto podía provocar pérdidas de ingresos y experiencias negativas para los clientes. Sin explicaciones claras de las recomendaciones de reglas, la comprensión y aceptación por parte de los comerciantes también era limitada, lo que podía provocar resistencia o retrasos en la aplicación.
La solución RapidCanvas abordó estos retos automatizando todo el proceso de análisis de datos y recomendación de reglas, y permitiendo a los comerciantes ver el impacto de la herramienta de protección contra el fraude del líder.
Integración de diversas fuentes de datos
Gracias a un repositorio de datos central y seguro, fue posible introducir sin problemas diversas fuentes de datos de comerciantes, como registros de transacciones, datos de comportamiento de los usuarios, información de dispositivos y eventos de fraude históricos. La plataforma RapidCanvas ayudó a la empresa a crear un canal de datos fiable y escalable que pudiera automatizar todo el proceso, desde la ingesta de datos y la mensajería hasta las recomendaciones de reglas mediante IA e informes.
Detección de patrones de fraude mediante IA
El desarrollo de la solución implicó experimentar con varias técnicas de modelización, como árboles de decisión, bosques aleatorios, agrupación de k-means y detección de anomalías, para elegir automáticamente el modelo más eficaz. De este modo, se utilizó el aprendizaje automático para identificar patrones ocultos y anomalías en los datos de cada comercio. Los modelos aprenden y evolucionan continuamente, adaptándose automáticamente a los nuevos patrones de fraude.
Generación dinámica de normas
Aprovechando las conclusiones del análisis, se generaron recomendaciones de reglas personalizadas específicas para el perfil de riesgo y el modelo de negocio de cada comerciante. Esto eliminó la necesidad de enfoques genéricos de talla única. También se compartieron explicaciones claras para cada recomendación de regla, lo que permitió al equipo de Éxito del Cliente comprender los motivos que las justificaban y comunicarlas eficazmente a los comerciantes.
Cuadros de mando intuitivos
Todos los datos y recomendaciones se presentaron en un panel de control interactivo y fácil de usar para facilitar su interpretación por parte del equipo de éxito del cliente y la comunicación con los comerciantes. El cuadro de mandos destacaba las principales áreas de preocupación, priorizaba las recomendaciones y ofrecía a los comerciantes medidas prácticas, lo que fomentaba una toma de decisiones rápida e informada.
La adopción de la solución RapidCanvas AI transformó las capacidades de detección de fraudes de la empresa:
Con RapidCanvas, la evaluación del impacto de la herramienta de protección contra el fraude se agilizó mediante el empleo de una interfaz fácil de usar que permite a los no científicos de datos llevar a cabo evaluaciones de impacto. De este modo, no solo se liberan valiosos recursos de la ciencia de datos, sino que también se agilizan los plazos de entrega de las recomendaciones a los comerciantes.
El análisis de datos y las recomendaciones de reglas se generaron en tiempo real, liberando a los científicos de datos y capacitando al servicio de atención al cliente para actuar de inmediato y mejorar su eficiencia.
El análisis impulsado por la IA dio lugar a recomendaciones de reglas muy precisas y pertinentes, lo que mejoró significativamente la eficacia de la detección del fraude.
Con esta implementación, los usuarios empresariales del área de operaciones de éxito del cliente pudieron obtener información generada fácilmente a través de la interfaz sin código de RapidCanvas.
Todo el proyecto, incluida la instalación inicial de la infraestructura personalizada, se entregó a la empresa en cuestión de semanas, lo que aceleró el proceso de aprovechamiento de los conocimientos y la obtención de valor a partir de la IA. Con proyectos posteriores, el tiempo necesario para obtener valor seguirá disminuyendo, lo que hará que la IA sea accesible y factible para los usuarios empresariales.
Los tiempos de respuesta más rápidos, la protección personalizada y el aumento de la seguridad se tradujeron en una mayor satisfacción y fidelidad de los comerciantes. Pudieron comprobar el impacto de la herramienta de protección contra el fraude y su repercusión en los ingresos y los casos de fraude.
Con esta implantación, el equipo garantizó la incorporación sin problemas de nuevos comerciantes y la optimización continua de los existentes, asegurando una protección integral contra el fraude para todos.
Al adoptar la detección de fraudes mediante IA, el líder en tecnología financiera no solo eliminó los cuellos de botella manuales, sino que también revolucionó su enfoque de la protección de los comerciantes. Su nueva herramienta, fácil de usar, permitió a personas no expertas realizar evaluaciones de impacto de la herramienta de protección contra el fraude, agilizando el proceso tanto para la empresa como para sus comerciantes. Esto, a su vez, permitió a los comerciantes recibir recomendaciones personalizadas en tiempo real para las reglas de detección del fraude, garantizando una defensa proactiva contra las amenazas emergentes. Esto se tradujo en una mayor eficacia, una seguridad más sólida y, en última instancia, una mayor confianza y fidelidad de sus clientes.
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