La evolución de las regulaciones sobre seguridad de canales digitales en Latinoamérica está llevando a las instituciones financieras a fortalecer sus capacidades de prevención de fraude más allá de los mecanismos tradicionales de autenticación.
Actualmente, los reguladores esperan que las organizaciones sean capaces de detectar anomalías en tiempo real considerando múltiples factores, incluyendo el perfil transaccional del cliente, el comportamiento digital del usuario, el contexto de la sesión, el dispositivo utilizado y otros indicadores de riesgo.
Sin embargo, durante procesos de auditoría y revisión de arquitecturas de seguridad, observamos una confusión frecuente: ¿estamos sólo validando al usuario o estamos analizando el riesgo de la transacción?
Las tecnologías de biometría comportamental aportan una capacidad valiosa para comprender cómo interactúa un usuario con un canal digital y ayudan a responder preguntas como: ¿el comportamiento observado corresponde al usuario habitual?
Pero el riesgo transaccional responde una pregunta diferente: ¿la operación que este usuario intenta realizar es consistente con su perfil transaccional y representa un riesgo aceptable para la institución?
Responder la pregunta anterior requiere correlacionar múltiples fuentes de información en tiempo real:
- Mínimo: Perfil transaccional histórico del cliente
- Mínimo: Frecuencia, monto y tipo de transacción
- Mínimo: Cuentas destino y patrones operativos
- Deseable: Inteligencia analítica y modelos de riesgo
- Deseable: Riesgo del dispositivo
- Deseable: Contexto de la sesión
- Deseable: Biometría comportamental
Las señales individuales aportan contexto. El análisis de riesgo transaccional es lo que permite convertir ese contexto en una decisión sobre una operación específica.
Por esta razón, en 360 Fraud Protection by AppGate, el motor 360 Risk Control realiza análisis continuo de riesgo en tiempo real sobre cada transacción, pudiendo utilizar múltiples sensores de riesgo que incluyen biometría comportamental, contexto de sesión, evaluación de riesgo del dispositivo, entre otros, junto con el perfil transaccional del cliente y modelos avanzados de detección de anomalías.
El objetivo no es únicamente determinar quién está detrás de la pantalla. El objetivo es entender si lo que está ocurriendo en cada interacción y en cada transacción es consistente con el comportamiento esperado del cliente y con el apetito de riesgo de la organización.
Una última pregunta para tu estrategia de cumplimiento: ¿tu organización valida la identidad digital del usuario o también analiza continuamente el riesgo asociado a cada transacción?
Una estrategia antifraude madura requiere ambas capacidades.
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