“Existen dos clases de compañías: aquellas que saben que han sido hackeadas y aquellas que aún no lo saben.” Dmitri Alperovitch.
En el entorno actual, donde las compras en línea crecen a un ritmo que redefine los hábitos de consumo, también lo hace la sofisticación del fraude digital.
Diferentes estudios demuestran que existen factores de comportamiento que incrementan el riesgo de fraude cibernético. La sobre confianza o las presiones de influencia social tienden a aumentar la probabilidad de fraude en ciertos grupos demográficos. El mayor uso de internet genera una mayor exposición y, consecuentemente, una mayor posibilidad de engaño. Las habilidades digitales bajas hacen a las personas más proclives a caer en engaños. Y, en sentido contrario, el conocimiento previo de fraudes o su divulgación amplia puede reducir la susceptibilidad a caer en fraudes digitales.
Hoy, las empresas de comercio electrónico trabajan para avanzar en la identificación de factores que permitan prevenir la suplantación y el fraude digital.
En el estudio “Identifying E-Commerce Fraud Through User Behavior Data”, se describen factores, aparentemente triviales, como el simple movimiento del cursor o la secuencia de páginas visitadas por una persona, que pueden convertirse en herramientas efectivas para identificar conductas fraudulentas en el comercio electrónico.
El estudio se basó en un modelo denominado Multi-Modal Behavioral Transformer (MMBT), que analiza el comportamiento de los usuarios durante su interacción con una plataforma de comercio electrónico. Utilizando datos reales de más de tres millones de transacciones, los investigadores combinaron información del movimiento del mouse con datos del historial de navegación entre páginas como predictores de la conducta de fraude.
El estudio es sumamente relevante, en primer lugar, por la cantidad de información analizada, pero también por la manera en que los datos fueron procesados. En el caso del uso del mouse, el modelo permitió crear una representación del comportamiento de los usuarios, identificando patrones sutiles: los usuarios reales y legítimos tienden a pasar más tiempo explorando, comparando precios y revisando detalles, mientras que los defraudadores muestran trayectorias rápidas y precisas, con el propósito de realizar una compra fraudulenta y salir.
Por lo que se refiere al análisis de los patrones de navegación, el análisis se centró en el tipo de secuencias de exploración y los tiempos de navegación: cuántas páginas se visitan antes del pago, cuánto tiempo se permanece en cada una y qué productos se consultan.
El modelo demostró ser mejor que los sistemas tradicionales para la detección de fraudes, superando a los métodos convencionales y, por la forma en que opera, permite a los sitios de compra digital su uso en tiempo real sin afectar la experiencia de compra del consumidor legítimo.
Este enfoque de conducta tiene, además, la ventaja de poder operar sin requerir información personal sensible, lo que reduce los riesgos de privacidad de los datos del usuario.
En países como México, donde el comercio electrónico crece a doble dígito y los fraudes digitales se han convertido en un problema generalizado, esta investigación ofrece un camino para fortalecer la confianza del consumidor.
De acuerdo con datos de ventas online en México, el 83% de los compradores digitales ha recibido alguna vez un intento de fraude y más del 20% lo ha sufrido directamente.
Implementar sistemas de detección basados en el comportamiento permitiría a las plataformas mexicanas identificar patrones anómalos sin depender de datos personales, reduciendo tanto los riesgos de fraudes como los de vulneración de la privacidad de las personas. Estos modelos también pueden aplicarse en el futuro a plataformas bancarias o de fintechs, con mecanismos preventivos más eficaces para prevenir tanto el robo de identidad como el uso indebido de tarjetas.
Más allá del tema técnico, esta investigación nos recuerda que, en entornos cada vez más automatizados, son precisamente las conductas humanas las que pueden protegernos mejor.
Cortesía de El Economista
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