Fraud Strategies

Lo Que Aprendí: El Alto Costo Del Fraude Amistoso (O Cómo Te Estafará La Gente Normal Para Ahorrar Unos Pesos)

septiembre 25, 2018

El camino que me llevó a la industria del fraude fue, como muchos otros, indirecto.

Después de unos años de hacer suscripción y soporte comercial para una compañía de alquiler de alto riesgo.

Estaba buscando un cambio de ritmo. Como resultado, terminé en el equipo de atención al cliente para un sitio de eCommerce conocido.

En poco tiempo, hubo una vacante en el departamento de fraude. Sin nada que perder, y una afinidad hacia los grupos “diferentes” dentro de una organización, salté sobre ella.

Estoy feliz de haberlo hecho

Porque ser un analista de fraude es lo más divertido que he tenido en mi vida adulta.

El hecho es que, aunque los estafadores siempre serán los mismos, el fraude en sí mismo siempre está cambiando.

Como alguien que siempre ha sido bueno para encontrar lagunas en el sistema, todavía me sorprenden algunas cosas que son comunes en el mundo del fraude.

Por supuesto, el estafador experimentado es difícil de detectar

Son mucho más precisos y metódicos. Los estafadores tienen que moverse rápido y solo soportarán cierta fricción antes de continuar.

Por el contrario, no tenía ni idea de hasta qué punto la gente común iría a invertir en vencer al sistema para ahorrar unos pesos.

Cuando digo “normal”, me refiero al consumidor cotidiano que hará todo lo posible para explotar un sistema, sin cometer necesariamente un “fraude” per se.

La industria ha denominado este como “fraude amistoso”, aunque los comerciantes saben que no es amistoso.

Es notable cuánto tiempo estos defraudadores amistosos fingirán ignorancia de cualquier fechoría cometida. Un caso de fraude amistoso en el que trabajé involucraba a un cliente que había abierto varias tarjetas de crédito para comprar más de $20 mil dólares en mercancía de alto valor de nuestro sitio web. Artículos como bolsos y zapatos de diseñadores, productos electrónicos y perfumes de lujo.

Algunas conductas, por sí solas, no son intrínsecamente sospechosas

En este caso, sin embargo, todas las transacciones se realizaron dentro de un par de días, cada una después de la otra.

Nuestro equipo decidió ponerse en contacto con el cliente para asegurarse de que todo fuera comprado correctamente. Después de hablar con ellos, determinamos que estas compras parecían legítimas.

Aun así, seguimos vigilando su cuenta, por si acaso ocurría algo extraño. Pasaron unas semanas, el cliente recibió todos sus artículos, y nos avisaron que una de sus compras había sido devuelta. Reclamaron que habían recibido el artículo incorrecto.

Las cosas pasan. Pero raramente ocurren dos o tres veces

En la cuarta instancia, comenzamos a monitorear más de cerca la cuenta. El cliente luego regresó Cada Una de las Compras.

Regresaron cada vez, alegando haber recibido el artículo incorrecto. En este punto, la estafa fue clara como el día; cerramos la cuenta y bloqueamos los reembolsos.

Pero este amigable estafador ni se rindió ni desapareció. Lucharon con uñas y dientes durante casi seis semanas, presentando contracargos de servicios múltiple después de que nos negamos a reembolsarle.

Estas personas comunes “normales” pueden representar mucho más trabajo que un estafador de rutina

A pesar de que los estafadores son más peligrosos, casos como este requieren mucho tiempo y recursos de su equipo, lo que afecta el resultado final.

La lucha contra el fraude en todos los frentes requiere un sistema en capas que supervise este tipo de comportamiento. El modelado de fraudes a través del machine learning puede identificar patrones de comportamiento de contracargo y brindar ideas significativas a través del puntaje predictivo.

El resultado es una comprensión más clara del comportamiento del cliente y del historial transaccional, que a su vez, puede ayudar a determinar si un contracargo fue genuino o un signo más profundo de abuso repetido.

Hacerlo ahorrará mucho tiempo y energía en el largo plazo, sin mencionar el dinero. El costo de introducir medidas de seguridad adicionales es mucho menor que las pérdidas ocasionadas por el fraude amistoso.


Te invito a que me sigas en LinkedIn

Sigue a Emailage en LinkedIn y Twitter (@emailage)

Clic aquí, para saber cómo conseguir una segura evaluación de riesgo de fraude a través de un correo electrónico.

close-link
close-link
close-link