Sin duda el e-commerce abrió muchas oportunidades para ampliar los canales de venta tradicionales de los comerciantes o incluso abrir un negocio 100% digital, pero también se ampliaron las oportunidades de fraude para los delincuentes y en este episodio hablaremos de cómo prevenirlo.
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El fraude con tarjeta de crédito existe prácticamente desde que este método de pago se hizo común. Los delincuentes se dirigían a un establecimiento y presentaban la tarjeta de otra persona (robada o clonada) saliendo del comercio con uno o varios artículos que seguramente no iban a ser recuperados.
En el comercio electrónico los delincuentes hoy más que nunca aprovechan esta modalidad porque no tienen que exponerse físicamente para cometer el delito.
Opciones para prevenir el fraude
Pre-transacción
Por lo general los bancos o las pasarelas de pago ofrecen filtros pre-configurados a lo que ellos conocen pero que también podrías modificar manualmente, estos filtros establecen por ejemplo, si tu ticket promedio no supera los 500$ puedes modificarlo para que los pagos mayores a 1000$ o 5000$ sean rechazados automáticamente.
Shopify brinda un motor anti-fraude poderoso que seguramente les evitará la necesidad de contratar o pagar una plataforma adicional de fraude. Este motor basándose en inteligencia artificial y Machine Learning (aprendizaje de máquina automatizado) junto a la data de cada transacción brinda indicadores de fraude como una especia de semáforo sobre que tan propensa es cada transacción a sufrir un fraude.
También ofrece integración con terceras plataformas, de modo que si quisieras tener doble filtro anti-fraude puedes instalar una aplicación adicional para ello.
Intentos fallidos con tarjetas de Crédito
Cuando un usuario pasa su tarjeta de crédito y falla por alguna combinación de seguridad mal ejecutada y al siguiente intento se realiza el pago de manera exitosa, Shopify lo registra como un comportamiento normal. Por el contrario si un usuario pasa varias tarjetas de manera fallida (bien sea porque busca una combinación de seguridad que funciona o prueba buscar una tarjeta con dinero) es un indicativo alto de fraude y por lo tanto será reflejado en el sistema.
Ubicación de Dirección IP
Este dato más técnico pero básicamente esta dirección IP es la identificación única de cada conexión a Internet y Shopify lo monitorea reconociendo la ubicación geográfica desde donde se origina la transacción, entonces, si por ejemplo un usuario inicia una transacción desde España en un establecimiento en Colombia, Shopify lo puede ver como una transacción normal si se cumplen los indicadores pero si no lo registra como un comportamiento normal o común levanta automáticamente una alerta.
Post-Transacción
Cuando entra una o varias órdenes sospechosas de fraude, tú o tu equipo encargado de procesar las órdenes pueden evaluar diferentes indicadores como por ejemplo, clientes que dejan información incompleta como direcciones de entrega, nombres etc.
Una vez se ha procesado una transacción sospechosa también puedes comunicarte con el usuario y solicitar una foto del documento de identificación, de la parte frontal de la tarjeta de crédito (la usada para dicha transacción) porque probablemente son cosas que un clonador de tarjetas no posee a menos que se trate de un robo de documentos completos, sin embargo es un escalón más en la prevención.
Por último a todo este conjunto de consejos para la prevención debes agregarle la experiencia humana ya que como mencionamos en las recomendaciones de pre-transacción configurar los filtros es delicado porque podrías afectar a clientes legítimos.
De igual manera cuando ya se ha procesado la transacción puedes entrenar a tu equipo para llamar al cliente y tener conversaciones casuales donde podrías indagar un poco acerca de su compra realizada o para pedir al cliente otros datos que te ayuden a prevenir un fraude.
También puedes entrenar a tu equipo de repartidores para que sean precavidos y tomen un protocolo correcto para cada entrega y eviten los cambios de dirección de entrega de última hora que puedan ser parte de un engaño o fraude.