Para las empresas, la pandemia de la COVID-19 trajo consigo profundos cambios relacionados con la venta de los productos y con los patrones de consumo de los usuarios, que se volcaron hacia los entornos digitales. En este escenario, la combinación de RPA y prevención del fraude adquiere un lugar relevante.

Lejos de desaparecer, con la digitalización de las transacciones comerciales y de la comunicación con los usuarios, las estafas crecieron de manera exponencial, poniendo de manifiesto la necesidad de que las organizaciones cuenten con mecanismos que las ayuden a prevenir riesgos y a mitigar las consecuencias negativas de estos incidentes.

La prevención de fraude, cada vez más fundamental para las organizaciones

De acuerdo con una encuesta realizada por Experian a 150 personas con cargos relacionados con la estrategia de Riesgo y Fraude en empresas de la región EMEA (Europa, Oriente Medio y África), casi el 90% de los encuestados indica que la gestión del fraude es una alta prioridad.

No obstante, más de un tercio de los participantes afirma que los sistemas de detección de actividades fraudulentas no están estandarizados ni se aplican regularmente y 2 de cada 5 compañías creen que no se está combatiendo el fraude con éxito.

El escenario se torna aún más complejo si tenemos en cuenta que el 54,5% de los entrevistados sostiene que la problemática reside en que los tipos de fraude son cada vez más complejos. 2 de cada 5 participantes notaron un aumento principalmente en 3 tipos de fraude –duplicación de tarjetas SIM, phishing y robo de cuentas– y todos notificaron un incremento de las alertas y la frecuencia de los ataques.

Para los encuestados, una de las principales dificultades para prevenir el fraude es la carencia de recursos especializados. De hecho, el 42,6% de ellos considera que los colaboradores con expertise son insuficientes y 1 de cada 3 sostiene que el volumen de actividades fraudulentas ha aumentado con mayor rapidez que el personal IT especializado.

Por último, casi la mitad de los encuestados –el 49,1%– reconoce que es preciso adoptar un enfoque más equilibrado para la prevención del fraude.

La Automatización Robótica de Procesos, clave para prevenir actividades fraudulentas

RPA y prevención de fraudes: ¿cómo se relacionan? La automatización robotica de procesos, una de las tecnologías con mayor adopción por todo tipo de industrias, es una aliada ideal para la detección de estafas y delitos, ya que –además de identificar cualquier tipo de actividad inusual de manera continua– proporciona información sobre la seguridad del sistema de manera sistemática y periódica.

Cuando los bots de RPA, tras analizar el comportamiento de los usuarios y su historial de actividades con una organización, detectan acciones poco comunes que pueden estar asociadas a procesos o compras fraudulentas, notifican inmediatamente de la situación para que puedan tomar las decisiones adecuadas para reducir el riesgo y mitigar el fraude o bien ejecutan procesos de suspensión de cuentas o tarjetas.

A su vez, la fuerza de trabajo digital permite prevenir el lavado de dinero, que es el proceso a través del cual se intenta ocultar el origen ilícito del dinero; es decir, aparentar que surge de una actividad legal cuando en realidad proviene de acciones ilegítimas, como financiamiento al terrorismo, secuestros o tráfico de drogas.

Cuando este proceso fraudulento de legitimación de capitales no es detectado en tiempo y forma, las organizaciones se enfrentan a penalidades operativas, multas económicas severas y pérdida de confianza de los usuarios.

Para reducir el riesgo y las consecuencias negativas, RPA y prevención de fraude pueden combinarse y aplicarse en diferentes casos de uso.

Obtención y actualización de los datos de los clientes

Gracias a la RPA, es posible automatizar el proceso de identificación y registro de los datos de los usuarios en diferentes sistemas organizaciones integrados, como los CRM.

Al registrarse, el cliente puede introducir la información que le solicita la plataforma y enviar los documentos requeridos para que los bots hagan la validación correspondiente y notifiquen a los usuarios sobre su solicitud.

Asimismo, los robots tienen la capacidad de recopilar datos de los clientes de manera periódica, consultando automáticamente fuentes internas, externas y públicas, para actualizar los registros y detectar cualquier tipo de inconsistencia.

Validación cruzada de la información de los clientes

Para reforzar la protección del fraude e identificar discrepancias, la RPA puede validar la información de los clientes cruzando datos de documentos, perfiles de redes sociales, entes reguladores y agencias de reportes, entre otros organismos.

De esta forma, garantiza que no haya acciones inusuales ni estafas o actividades fraudulentas.

Análisis de riesgo

RPA y prevención del fraude son un par ideal al momento de hacer análisis de riesgo, ya que los robots tienen la capacidad de recopilar la información de los usuarios de diversas bases de datos, como organismos oficiales, bureaus de crédito y otras entidades para construir un perfil crediticio adecuado.

De esta forma, contribuyen a la realización de un análisis de riesgo preciso, que facilita la definición de una estrategia efectiva para identificar a los clientes sospechosos.

Cumplimiento normativo

Mantener el compliance puede ser complicado cuando se utilizan procesos manuales o sistemas con altos niveles de fragmentación. La RPA simplifica la extracción, la sincronización y el control de los datos, así como la elaboración de informes de rendimiento.

RPA y prevención de fraude: dos casos de éxito

Para poner de manifiesto la importancia de la relación en RPA y prevención de fraude, pondremos como ejemplo dos casos exitosos en los cuales la automatización robótica de procesos logró mitigar el riesgo efectivamente.

The Very Group, un minorista online y proveedor de servicios financieros del Reino Unido, recibe 13.000 alertas de fraude semanales y, para minimizar el daño a sus clientes y a la propia empresa, necesita instrumentos que le permitan tratar cada amenaza de forma adecuada, con rapidez y precisión.

Para alcanzar este objetivo, la organización implementó un motor de decisión automatizado que trabaja transversalmente con otros equipos, como operaciones y atención al cliente. Los bots digitales detectan rápidamente las compras fraudulentas, basándose en el comportamiento del cliente y en su historial de cuenta, a la vez que emiten un crédito por adelantado en solo 30 minutos, a diferencia de los 20 días que implicaba el proceso manual.

Tras la puesta en marcha de esta solución digitalizada, The Very Group ahorró 4,2 millones de libras esterlinas en costos asociados al procesamiento de pedidos apócrifos o falsos reclamos de paquetes perdidos y al otorgamiento de créditos a clientes que eran un fraude.

Por su parte, la empresa británica del segmento del retail John Lewis & Partners posee una tienda en línea con una amplia variedad de productos, y necesitaba una herramienta que le permitiera detectar los pedidos fraudulentos y, de esta manera, ahorrar tiempo y dinero.

Cuando los equipos contra estafas sospechan que un pedido no es honesto, lo ponen en espera y los robots comienzan a actuar, investigando el caso y haciendo una serie de verificaciones cruzadas de la solicitud a través de sistemas internos y externos.

Si el pedido es considerado apócrifo, se cancela inmediatamente, pero, si los bots tienen dudas, alertan al personal para que haga la comprobación final. Gracias a la implementación de esta automatización aplicada al comercio minorista, John Lewis & Partners pudo chequear 20.000 intentos de fraude en solo una semana y ahorrar 100 días de trabajo de los colaboradores, quienes ganaron tiempo para centrarse en otras tareas.

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