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Fraudology
Construir una estrategia antifraude fintech para un modelo de negocio complejo
Invitados: Matt Vega y Sidharth Shah
Hoy hablo de la estrategia antifraude en fintech y, en concreto, de cómo se ve cuando el propio modelo de negocio hace más difícil leer el riesgo. Porque ahí es donde suele complicarse todo. No cuando el fraude es evidente, sino cuando la base de clientes es legítima, se mueve rápido y opera de formas que no encajan bien en los modelos de verificación tradicionales.
Me senté con Matt Vega y Sidharth Shah, de Novo, para hablar de lo que hizo falta para construir unas operaciones antifraude en torno a una base de clientes con comportamientos únicos, pocos datos tradicionales y mucha presión por acertar en las decisiones sin frenar el negocio. Y sinceramente, ahí es donde vive buena parte de los equipos de fraude. Entre señales incompletas, prioridades que compiten y la realidad de que un control equivocado en el sitio equivocado crea un problema completamente distinto.
Esta conversación va realmente de la complejidad del riesgo cuando el modelo de negocio manda. Qué pasa cuando los supuestos estándar se rompen. Qué pasa cuando tus clientes son startups y pymes, no consumidores con patrones predecibles e historiales bien establecidos. Y qué pasa cuando el diseño de la estrategia antifraude tiene que dar cuenta de la incertidumbre y del crecimiento a la vez.
Esa es la parte que creo que importa.
Porque una buena estrategia antifraude fintech no va solo de herramientas. Va de entender el modelo de negocio, mapear el riesgo al comportamiento real del cliente, elegir a los proveedores adecuados y construir una hoja de ruta que funcione en el mundo real. Matt y Sid entran en todo eso aquí, y lo hacen de una forma práctica, honesta y muy útil para los equipos que intentan averiguar qué es lo bueno cuando nada resulta especialmente sencillo.
Esto es lo que significa en la práctica esa estrategia antifraude fintech:
- Necesito diseñar los controles en torno al modelo de negocio y no a supuestos genéricos sobre el fraude
- Necesito contar con las limitaciones de datos cuando la información del cliente es más difícil de verificar
- Necesito mapear el producto para que los controles se ajusten a las acciones y los riesgos reales del usuario
- Necesito reducir la fricción para el cliente sin fingir que el riesgo se resolverá solo
Lo que escucharás en este episodio:
- Por qué la estrategia antifraude fintech se complica cuando la base de clientes no encaja en los modelos de verificación tradicionales
- Cómo abordaron las operaciones antifraude de Novo el diseño de la estrategia para startups y pymes
- Cómo es la selección de proveedores cuando las herramientas tienen que encajar en un entorno operativo complejo
- Por qué mapear el producto es esencial cuando cada tramo del recorrido del cliente conlleva riesgos distintos
- Cómo las lecciones de la implantación pueden dar forma a una hoja de ruta antifraude más inteligente
Deberías escuchar este episodio si:
- Trabajas en operaciones antifraude en fintech y necesitas un marco práctico para modelos de fraude complejos
- Estás construyendo o afinando operaciones de riesgo para startups, pymes u otros segmentos no tradicionales
- Quieres mejores criterios de selección de proveedores ligados al encaje operativo y no solo a listas de funciones
- Lidias con limitaciones de datos y necesitas decidir mejor con información imperfecta
- Te importan la prevención en startups, el riesgo en pymes y reducir la fricción sin debilitar los controles
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