Los NFT tienen el potencial de revolucionar la propiedad, la forma en que las marcas interactúan con los consumidores y de crear formas completamente nuevas de comercio. Desde Nike y Starbucks hasta Yuga Labs y Moonbirds, los mejores NFT generan experiencias únicas y alegría para sus comunidades.
Sin embargo, los NFT son un ecosistema emergente y, como todos los ecosistemas emergentes, a veces atraen a estafadores decididos de los que debemos tener cuidado.
Uno de los patrones de fraude más comunes en las plataformas de NFT es (ver imagen abajo):
Un estafador compra un NFT de una colección reciente con credenciales de tarjeta robadas, o con el producto de un hackeo de criptomonedas; el estafador pone a la venta el NFT en un mercado, quizá con pérdidas respecto al precio de venta original; un comprador utiliza fondos legítimos para comprar el NFT que el estafador puso a la venta; el estafador recibe esos fondos y puede declararlos como el producto de la venta de un NFT.
Los creadores de NFT, las marcas y los mercados a menudo se ven obligados a desarrollar sus propias herramientas para intentar gestionar este tipo de fraude. Pero también están a merced del sistema de pagos.
El problema de fraude de los NFT genera fricción para los buenos usuarios. Al pagar con tarjeta, el comerciante de NFT suele rechazar al menos a 2 de cada 10 buenos clientes, ¡y a veces puede llegar a ser hasta 5 de cada 10! Andrew Steele, uno de nuestros inversores en Activant Capital, lo resume muy bien en su blog:
“Nadie lanza una moneda en una tienda para ver si hoy es su día de suerte para comprar esa camiseta. ¡Pero eso es exactamente lo que pasa cuando compras criptomonedas o NFT hoy en día!”
El fraude es el impuesto sobre los pagos que hace costoso mover dinero, porque los procesadores de pagos y todos los participantes del ecosistema tienen que dedicar valioso tiempo, dinero y recursos a prevenirlo.
“En última instancia, todos los problemas de fraude son problemas de datos.”
Y nos encanta resolver problemas de datos.
Hay formas de resolverlo, como hicimos con Autograph
Nos entusiasmó asociarnos con Autograph para el lanzamiento de su NFT Tom Brady Signature Experience. Los clientes pudieron comprar un NFT de Tom Brady por 750 dólares directamente con su tarjeta de crédito o débito, con solo unos pocos clics usando Sardine.
Puedes ver todo el flujo aquí y seguir formando parte de la Signature Experience de Tom Brady: https://www.autograph.io/tom-brady.
La estadística más interesante para nosotros fue la tasa de conversión:
Aunque inicialmente los sistemas de pago parecían que iban a ofrecer una tasa de conversión del 85%, al trabajar estrechamente con sus socios, Sardine fue capaz de lograrlo
- El 98% de los usuarios fueron identificados como no fraudulentos por Sardine
- Generando una tasa de conversión del 94% de los consumidores para completar las compras
Esto es algo inaudito en el espacio cripto/NFT, ya que las tasas de conversión para compras de criptomonedas o NFT con tarjeta son terriblemente bajas, por debajo del 50%. Por lo tanto, el abandono de la compra se convierte en un problema importante, y reducir la fricción aquí es fundamental.
¿Cómo logramos alcanzar esta alta tasa de conversión?
La tesis de Sardine es que los pagos y la prevención del fraude son en realidad dos caras de la misma moneda.
Si profundizas en cómo funciona el fraude, puedes lograr que el pago simplemente funcione.
Tarjeta directa a NFT
La razón principal de esta alta tasa de conversión fue que, junto con Autograph, planificamos que nuestros clientes en común compraran NFTs directamente con dinero fiduciario; en otros mercados de NFT, normalmente el flujo de compra es: Tarjeta → USDC/ETH → NFT. En estos flujos alternativos, la tasa de conversión total se ve afectada debido a la tasa de conversión inferior al 50% en el tramo de Tarjeta → USDC/ETH.
Pruebas de penetración de fraude
Otros motivos clave por los que logramos tasas de conversión tan altas fueron la intensa preparación que hicimos antes del lanzamiento para reducir el fraude. Esto garantizó que solo se enviaran buenas transacciones a los procesadores para su aprobación.
- Realizamos varias pruebas de penetración contra nuestro propio sistema para ver cómo podrían los estafadores explotarnos
2. Creamos cientos de reglas de velocidad y ajustamos nuestros modelos de aprendizaje automático para detectar redes de fraude que buscan:
Reutilización de un dispositivo, reutilización de una huella digital de navegador/dispositivo, reutilización de una huella de audio, uso de direcciones IP similares, uso de un correo electrónico o número de teléfono, recuentos de velocidad de tarjetas que comparten los mismos primeros 6 y últimos 4 dígitos del número de tarjeta (ya que los estafadores a menudo compran en masa tarjetas robadas que pertenecen al mismo emisor)
Una regla de velocidad básicamente analiza cuántas veces el mismo dispositivo, dirección IP o punto de datos ha intentado realizar una compra.
Prevención del fraude y colaboración
La mejor manera de mejorar las tasas de conversión es mediante la colaboración en la industria.
Esto se debe a que, cuando un usuario utiliza su tarjeta para comprar cualquier cosa por internet, esa tarjeta pasa por al menos 4 (si no más) controles antifraude.
- Comerciante (Sardine impulsando Autograph)
- Procesador de pagos
- Red de pagos (p. ej., Visa o Mastercard)
- Emisor de la tarjeta (p. ej., Chase, Wells Fargo, etc.)
Durante la fase de pre-lanzamiento, estábamos rondando tasas de conversión de alrededor del 85%.
Empezamos a analizar a los usuarios que estaban siendo rechazados y nos dimos cuenta de que alrededor del ~9% eran aprobados por Sardine, pero estaban siendo rechazados por nuestro procesador de pagos del comercio.
Nuestro equipo de operaciones antifraude revisó de inmediato a ese 9% de usuarios y determinó que eran buenos usuarios y, por lo tanto, rechazos erróneos. En consecuencia, trabajamos con nuestro procesador de pagos para desactivar sus controles de fraude, ya que muchos de ellos eran duplicados de las verificaciones que ya estábamos realizando en Sardine.
Lecciones aprendidas: Si vas a hacer un gran lanzamiento de NFT, realiza siempre un prelanzamiento varias horas antes del lanzamiento principal, para que puedas identificar mejoras de proceso con antelación.
Prevención del fraude e incentivos
Las tasas de conversión de las compras de criptomonedas con tarjeta son extremadamente bajas, por debajo del 50%, y una de las principales razones es que las redes de tarjetas tratan a las criptomonedas como una categoría de comercio de “alto riesgo” (MCC).
Si quieres saber más sobre estas tasas de rechazo, consulta el blog de Adi aquí.
Los algoritmos de fraude de las redes de tarjetas no pueden diferenciar entre los distintos compradores de criptomonedas con tarjeta y asignan a todos ellos puntuaciones de riesgo igualmente altas. Visa tiene puntuaciones en el rango de 0 a 99 y Mastercard tiene su propia puntuación de riesgo en el rango de 0 a 999.
Además, los bancos emisores utilizan las puntuaciones de riesgo de la red en sus propios algoritmos de fraude y es probable que rechacen la transacción.
No importa lo bien o mal que se haya comportado ese comprador en el pasado, recibe la misma puntuación de riesgo.
Fue revelador ver cómo pudimos aumentar las tasas de conversión coordinándonos con nuestro procesador de pagos; el punto de fondo aquí es que nuestro procesador de pagos confiaba en nosotros gracias a nuestra experiencia en la prevención del fraude y, por lo tanto, aceptó relajar sus controles antifraude, que eran duplicados.
¿Y si pudiéramos hacer lo mismo con las redes de tarjetas (Visa/MC) y con los cientos de bancos emisores, es decir, qué pasaría si nuestra confianza pudiera ser transitiva?
Resulta que ya existe un protocolo que podría utilizarse para transferir la confianza de los comercios a los emisores de tarjetas: 3D Secure. Pero ¿por qué no se ha adoptado más ampliamente?
3DSecure: una breve historia en EE. UU.
3DD Secure (3DS) ayuda a reducir el fraude y aumentar las tasas de aprobación añadiendo un paso adicional en el proceso de pago. A los compradores se les muestra una ventana en la que se les pide que se autentiquen con su banco. (Si no lo has usado, es bastante similar a la autenticación mediante open banking). Las investigaciones han demostrado que este paso puede evitar hasta el 85% de las pérdidas por fraude.>
Lamentablemente, la adopción de 3DS en Estados Unidos es pésima (el 37% de las transacciones de comercio electrónico en Estados Unidos utilizan 3DS frente a aproximadamente el 85% en Europa).
Así que la mayoría de los usuarios ni siquiera llegan a recibir el mensaje de 3DS de su banco, lo que genera una enorme fricción y abandono de compras. El 74% de los usuarios ha abandonado un pago debido a preocupaciones por fraude y, como los datos no se comparten entre el comercio y el emisor, a menudo se rechaza a buenos usuarios.
El otro problema con 3DS ha sido el de los incentivos. Cuando un comercio utiliza 3DS para trasladar la responsabilidad del fraude al emisor de la tarjeta, de forma natural los algoritmos de fraude de los emisores se vuelven mucho más estrictos y empiezan a rechazar más operaciones. Es lógico, ya que no quieren asumir más responsabilidad por fraude de la necesaria, porque en última instancia la carga recae sobre ellos. Muchos grandes comercios también tienden a enviar solo el tráfico de mala calidad a 3DS y, por ello, el algoritmo de ML acaba asociando 3DS con un flujo de alto riesgo.
Pero la colaboración puede mejorar esta situación.
3DSecure: una breve historia en el Reino Unido y la UE
El Reino Unido y la UE han adoptado 3DSecure de forma más generalizada; sin embargo, resulta que los incentivos allí penalizan mucho más a los bancos emisores. Durante una llamada de demostración con un gran banco europeo el otro día, oímos que sus modelos de fraude y sus pérdidas están siendo aplastados por los neobancos como Revolut, Monzo, Starling, etc. Los estafadores están cargando dinero desde tarjetas de bancos tradicionales (brick & mortar) a los neobancos. Los neobancos, por defecto, activan 3DS y trasladan la responsabilidad a los bancos tradicionales, que luego tienen que esforzarse mucho más por cada dólar para determinar si hay fraude o no. Si a eso le sumamos las menores tasas de intercambio en el Reino Unido y la UE, ¡el problema se agrava aún más!
Es hora de un protocolo 3DSecure solo de datos
Lo curioso de los incentivos es que, sin importar cómo los definas, las personas siempre encuentran la manera de aprovecharse del sistema. Sostenemos que 3DS sufre del mismo problema.
Y por eso ha llegado el momento de un protocolo 3DS solo de datos.
Así es como creemos que debería funcionar:
1. Sardine recopila datos detallados en el momento de la recarga de la tarjeta o de la compra, por ejemplo:
si los datos de la tarjeta se copiaron y pegaron (más probable que sean fraudulentos) o se autocompletaron (probablemente legítimos), si el cliente utilizó un proxy (más probable que sea fraudulento), ausencia de cualquier movimiento del ratón o de datos del giroscopio/acelerómetro (lo que indica el uso de un script o una máquina virtual).
2. Estas señales, junto con la puntuación de fraude de Sardine, pueden luego enviarse a la red de tarjetas, donde Visa/MC pueden usar nuestra puntuación para informar mejor sus propias puntuaciones de Visa/Mastercard, respectivamente.
3. Aún mejor, Visa/MC puede luego pasar estos datos enriquecidos a los bancos emisores, quienes podrán tomar una decisión mejor que el simple lanzamiento de una moneda al aire que actualmente utilizan para decidir sobre compras de criptomonedas.
En general, creemos que un riel 3DS solo de datos alinearía mucho mejor a todos los participantes del ecosistema que estar pasando el incentivo de un lado a otro.
Sin embargo, esto significaría que todavía necesitamos a alguien que asuma la responsabilidad por el fraude. Y eso forma parte de nuestra visión a largo plazo: no solo evaluar el riesgo, sino asumir esa responsabilidad por el fraude y, de ese modo, reducir el costo del movimiento de dinero para todos los participantes del ecosistema.
Todo fraude es un problema de visibilidad de datos. Podemos arrojar luz y detectar más fraudes mediante la colaboración. Y si colaboramos, podremos hacer que los pagos sean instantáneos y sin riesgo.
Esto no se trata solo de Sardine.
Esto tiene que ver con todo el ecosistema.
Reducir el fraude por parte de los atacantes mejora la experiencia de todos los demás.
Envíame una nota a soups@sardine.ai o contáctanos si quieres hablar más al respecto.