Gestionando el riesgo de fraude y ALD para programas de emisión de tarjetas
La emisión de tarjetas se ha convertido en una estrategia de crecimiento esencial para las marcas que se sumergen en el espacio fintech y para los bancos que buscan crecer sus ingresos a través de alianzas. Con los ingresos del sector en fuerte aumento, proyectados a triplicarse para 2024 desde 2021, el potencial es vasto.
Sin embargo, este crecimiento viene con su propio conjunto de desafíos como el riesgo regulatorio, el cumplimiento de ALD y el fraude, que se espera que se dispare a $49.32 mil millones para 2030 debido al cambio digital en e-KYC y los procesos de incorporación rápida.
Este white paper ayuda a los programas patrocinados a pasar de 0 a 1 en fraude y monitoreo de transacciones.
- Desafíos de fraude: La conveniencia de la incorporación digital ha llevado a un aumento en el robo de identidad, las estafas y las apropiaciones de cuentas.
- Fricción vs. fraude: Los emisores enfrentan el dilema de equilibrar la experiencia del usuario con la necesidad de medidas de seguridad para combatir el fraude.
- Vulnerabilidades digitales: El paso a lo digital ha expuesto modelos de detección de fraude obsoletos, lo que requiere un enfoque más integrado de fraude y antilavado de dinero (FRAML).
También repasamos las 10 principales tipologías de fraude en la emisión de tarjetas y las estrategias de prevención:
- Fraude con tarjeta presente: Combátelo con tecnología de chip EMV y monitoreo vigilante de los sistemas POS.
- Fraude sin tarjeta presente (CNP): Usa autenticación de dos factores, verificación de CVV y algoritmos avanzados de detección de fraude.
- Robo de identidad: Implementa autenticación biométrica y procesos robustos de verificación de identidad digital.
- Apropiación de cuentas: Emplea análisis de dispositivo y comportamiento para detectar anomalías.
- Fraude de solicitud: Aprovecha la IA y el aprendizaje automático para identificar identidades sintéticas y solicitudes falsificadas.
- Skimming/shimming de tarjetas: Mejora la seguridad con tecnología EMV y monitorea intentos de skimming digital.
- Fraude de identidad sintética: Utiliza herramientas integrales de análisis de datos para detectar información personal real y falsa mezclada.
- Estafas (phishing, romance, etc.): Educa a los clientes y usa análisis de comportamiento para identificar patrones de transacción inusuales.
- Fraude amistoso: Aplica análisis sofisticados de comportamiento del usuario para diferenciar entre disputas genuinas y fraudulentas.
- Creación rápida de cuentas y tarjetas virtuales: Monitorea patrones de actividad inusuales asociados con la creación y uso rápidos de cuentas.
¿Cómo pueden los programas fintech obtener cumplimiento de clase mundial sin integrar más de 10 proveedores?
La integración de múltiples soluciones de prevención de fraude plantea desafíos significativos, a menudo generando ineficiencias. Un enfoque optimizado, centrado en la integración de datos integrales y análisis avanzados, puede mejorar significativamente las capacidades de detección y prevención de fraude sin comprometer la experiencia del usuario.
Para un desglose completo, descarga el white paper hoy.
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