SAFE elimina transacciones fraudulentas en línea con AI

F5 presentó Shape AI Fraud Engine (SAFE), una solución SaaS que elimina las transacciones fraudulentas en línea. Mediante AI, evalúa cada transacción con señales de telemetría, ambientales y de comportamiento para comprender con precisión la intención del usuario y bloquear a los estafadores humanos, antes de que ocurra el fraude en esta modalidad.

Esta solución ayudará a las compañías para prevenir fraudes en línea, delitos que de acuerdo con Juniper Research provocarán pérdidas superiores a los $48 mil millones de dólares para el año 2023, tanto por fraudes de nuevos solicitantes y cuentas, en adquisición de cuentas, en programas de lealtad y en pagos digitales.

Especialistas de F5 señalaron que las herramientas legacy que combaten el fraude en línea se basan en señales de datos débiles, usan reglas estáticas en el intento por atrapar a estafadores cada vez más inteligentes. Por esa razón, con frecuencia, estas herramientas no pueden determinar claramente si la intención del usuario es buena o mala, entonces recurren a imponer una carga adicional a los buenos usuarios para demostrar su legitimidad a través de obstáculos como los desafíos de autenticación multifactor (MFA). Esto genera malas experiencias para los buenos usuarios, así como pérdidas económicas y frustración cuando los estafadores superan defensas ineficaces.

Por el contrario, SAFE es una solución totalmente administrada y basada en AI; detiene a los estafadores en tiempo real, lo que genera hasta 90% menos fricción para los buenos usuarios. Al detectar y bloquear amenazas en evolución, SAFE protege las aplicaciones modernas y las tradicionales, lo que ayuda a las organizaciones a acelerar sus esfuerzos digitales y reducir la carga de trabajo que se vuelve abrumadora en los equipos anti-fraude.

Apoyo para combatir desafíos actuales

Al identificar transacciones fraudulentas en línea a lo largo de todo el recorrido del usuario, desde la creación de una nueva cuenta y el inicio de sesión hasta el pago, envío de pago y otras acciones, SAFE detiene el fraude más rápido. Mediante IA detecta y bloquea con precisión las intenciones maliciosas, ayuda a las aplicaciones a escalar y adaptar el rendimiento, la seguridad y otros servicios importantes según sea necesario.

SAFE suele identificar el doble de fraudes por mes en comparación con otras herramientas de fraude actuales. Una entidad financiera de Estados Unidos detectó 250% más cuentas fraudulentas en 60 días con SAFE que con sus herramientas existentes, lo cual le evitó $10 millones de dólares en pérdidas adicionales a causa de  fraude por año.

Por otra parte, SAFE bloquea activamente el fraude en línea sin la necesidad de que los equipos de fraude escriban o mantengan reglas; es un servicio completamente administrado, con ajustes continuos realizados por expertos en fraude de Shape. Además, al detener el fraude en el perímetro de la aplicación, SAFE reduce la cantidad de tiempo y recursos que los equipos de fraude tienen que gastar en investigaciones manuales.

Para un cliente, SAFE identificó que 67% de los casos de fraude podrían bloquearse de forma segura en lugar de investigarse. Por otro lado, SAFE identificó 33,000 transacciones maliciosas en un período de seis semanas que podrían bloquearse en lugar de investigarse, lo que aumentó la efectividad de los equipos que dan seguimiento a este tipo de operaciones.

Prevenir fraude en línea, necesidad urgente

“La necesidad de innovación para prevenir el fraude en línea se vuelve más urgente cuando se tiene un cambio acelerado en las maneras en que se trabaja durante la actual situación sanitaria global”, dijo Sumit Agarwal, vicepresidente de Productos analíticos de F5 y cofundador de Shape. El ejecutivo afirmó que hoy los estafadores lanzan ataques cada vez más sofisticados y buscan aprovechar los cambios asociados a la pandemia y las dificultades económicas en general.

Con SAFE, F5 amplía la parte de su portafolio enfocado a fraudes luego de adquirir Shape Security en enero de este año. A través de ML, Shape se ha especializado en distinguir tráfico automatizado (bots) del humano, así como el tráfico malicioso del benigno; además, proporciona defensas dinámicas para prevenir el fraude y el abuso, al mismo tiempo que mejora la experiencia del usuario. La propuesta es acorde con la misión que ha expresado previamente su CEO, François Locoh-Donou, a propósito de dar protección a las aplicaciones.

Maricela Ochoa

Reportera de tecnología. Suele buscar temas de innovación, nuevas aplicaciones IT y seguridad de la información. Periodista por la UNAM; estudió Marketing en el ITAM y Branding en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Storyteller apasionada por la astronomía.

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