¿Qué es la puntuación de fraude SaaS?

La puntuación de fraude SaaS es la práctica de asignar un número a la probabilidad de que una acción o transacción de usuario sea fraudulenta, basándose en un análisis de:

• el comportamiento del usuario
• características del dispositivo
• dirección IP
• atributos de identidad. 

La puntuación generalmente oscila entre 0 y 1, donde las puntuaciones más altas indican mayores niveles de riesgo y dan lugar a acciones como activar un segundo paso de verificación, enviar la transacción para revisión o simplemente bloquearla. 

A medida que el fraude SaaS evoluciona rápidamente, también lo hace la necesidad de un modelo de puntuación de fraude SaaS que sea lo suficientemente flexible como para ser actualizado regularmente con nueva información.

El proceso de puntuación de fraude SaaS tiene los siguientes pasos:

1. Los sistemas de puntuación de fraude SaaS monitorizan las actividades de los usuarios y crean señales para cada evento. 
2. Estas señales son luego procesadas utilizando tanto reglas como modelos de aprendizaje automático. Las reglas se utilizan para detectar patrones de riesgo conocidos, mientras que los modelos se utilizan para detectar anomalías y cambios sutiles en el comportamiento. 
3. Con base en estos datos, el sistema genera una puntuación de riesgo en tiempo real, la cual decide si la acción debe ser permitida, cuestionada o rechazada.

Las puntuaciones de fraude se derivan de varias categorías de datos de usuario, tales como: 

• Detalles de identificación
• Datos de transacción
• Metadatos del dispositivo & navegador
• Reputación de IP
• Geolocalización
• Señales de comportamiento (la velocidad de escritura o navegación). 

La mayoría de los sistemas también incorporan verificación de identidad de terceros e información de otras redes para identificar a los estafadores con cuentas en otras empresas. 

El uso de datos propios y de terceros aumenta el nivel de eficiencia en la detección de fraudes y protege contra nuevos métodos de fraude.

Puntuación de fraude para aplicaciones SaaS:

• ayuda en la detección de fraudes
• proporcionar una oportunidad para reducir la dependencia de las revisiones manuales
• ofrecer una resolución rápida y así evitar incurrir en costos innecesarios y perder ingresos
• proporcionar mayor visibilidad de los patrones de fraude y ayuda a crear una respuesta efectiva a los incidentes
• detener actividades de alto riesgo y, al mismo tiempo, permitir el paso a usuarios legítimos, lo que protege los ingresos y evita la frustración en la experiencia del usuario.

La puntuación de fraude es crucial para las empresas SaaS, ya que su modelo de negocio se basa en pagos recurrentes, que pueden ser fácilmente manipulados. 

Los modelos de ingresos recurrentes son susceptibles a:

• apropiaciones de cuentas
• fraude de pagos
• registros falsos. 

Un sistema integral de puntuación de fraude puede ayudar a proteger los procesos de incorporación, evitar la apropiación de cuentas y reducir el fraude de facturación sin comprometer la eficiencia. 

También ayuda a cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo como AML y KYC, y mejora la confianza en la marca al reducir el número de rechazos falsos e incidentes de seguridad.

Sí, la puntuación de fraude en SaaS se realiza típicamente en tiempo real. 

Los modelos de scoring son implementados por empresas SaaS para evaluar instantáneamente el riesgo de las transacciones individuales a medida que se procesan. 

Esta práctica es particularmente crucial durante los procesos de registro, inicio de sesión y pago, cuando suelen presentarse altos niveles de riesgo.

La precisión del scoring de fraude depende de la disponibilidad de datos de buena calidad.

Sin embargo, los datos pueden ser incompletos, desactualizados o contradictorios. Estos factores afectan la eficiencia del modelo y también la capacidad de detectar actividades sospechosas. Una mala gestión de datos aumenta el riesgo de fraude, los riesgos de cumplimiento y el enojo del cliente.

Las herramientas de puntuación de fraude para aplicaciones SaaS se integran con procesadores de pagos, CRMs, proveedores de identidad y herramientas de análisis a través de API y flujos de eventos. 

Estas integraciones permiten que la detección de fraude se incorpore en los procesos existentes. Sistemas nativos de la nube integrarse fácilmente, mientras que los sistemas heredados podrían requerir integradores personalizados. Las sólidas capacidades de integración son un requisito previo para las decisiones en tiempo real y gestión de fraude.

Los grandes desafíos en esta área incluyen:

• el equilibrio entre una fuerte protección contra el fraude y la comodidad del usuario
• proteger información confidencial
• mantener los modelos efectivos a medida que evolucionan los métodos de fraude
• implementación ralentizada debido a la integración con sistemas heredados o recursos limitados