🎧 #085. José Andrés Chávez — Tecnologías para reducir el fraude en línea
🎧 #085. José Andrés Chávez — Tecnologías para reducir el fraude en línea
Viernes de Podcast — "Innovación Sin Barreras" 🚀
En el episodio de hoy tenemos como invitado a José Andrés Chávez, CEO y Co-Fundador de Bayonet, empresa dedicada a la prevención del fraude online.
José Andrés nos compartió en nuestra conversación los tipos de fraude online, cómo ayudan a prevenirlo a través de Bayonet, el record reputacional de un comprador en línea y más.
Enlaces
LinkedIn de José Andrés Chávez
Página web de Bayonet
Temas
Tipos de fraudes en líneas y cómo se pueden prevenir (10:30)
La reputación digital y la tecnología de Bayonet (20:49)
Qué pasa cuando no hay un récord reputacional de un comprador (27:49)
Los falsos positivos y su impacto en el negocio (30:00)
El impacto de blockchain en fraudes (33:44)
Retos de emprender en Bayonet (38:33)
La pregunta de la máquina del tiempo (42:28)
Lo destacado
Los efectos del fraude no recaen sobre los bancos, sino sobre los clientes y comercios (11:45)
“Muchas veces pensamos que el banco es quien pierde el dinero pero realmente quien pierde el dinero cuando nos clonan o roban la tarjeta, es el negocio… Es triste porque el negocio es el que termina pagando los platos rotos, le dice al banco ‘oye banco, tú tienes toda la información, ¿por qué no puedes prevenir estos fraudes?’ y la respuesta del banco es que solo tienen los datos de la tarjeta al momento de la transacción… los bancos no ven mucha data contextual que el comercio sí tiene”.
El fraude no sólo se da en pagos, también hay robo de identidad (16:12)
“Lo que quiere la persona es tener acceso a la identidad o tener acceso a sus cuentas bancarias, a información muy sensible de esa otra persona. Hay tácticas, la más común es el physhing que es cuando te llega un correo, un mensaje de texto que simula ser un servicio que comúnmente utilizamos… te llega un correo que se ve muy bien hecho, te piden que hagas cierto tipo de acciones con las que tú les entregas información con la cual pueden acceder a tu cuenta… hay que chequear de dónde viene la dirección de correo que te está llegando, la mayoría de correos de physing vienen de direcciones extrañas. Y nunca compartir ningún tipo de información sensible cuando te la soliciten por correo o por mensaje de texto”.
Utiliza un password manager para evitar fraudes (18:58)
“Porque si hackean una empresa donde tú diste de alta tu información, usuario y contraseña, y si esa misma contraseña la usas en todos los demás sitios y aplicaciones que utilices, lo que va a hacer el defraudador típicamente es que cuando accede a una base de datos es tomar esos correos y contraseñas y van a empezar a probar en Facebook, en Instagram, en Twitter, en el banco, en PayPal, en todos lados esa combinación. Si usas la misma van a poder entrar a todos lados. Es una recomendación pragmática que todos pueden seguir”.
La tesis de Bayonet frente a fraudes digitales (21:00)
“Si las empresas se comunican más entre sí, colaboran más, comparten información en tiempo real de manera segura y ágil, el tema del fraude sería una cosa del pasado y los falsos positivos, que es cuando un cliente quiere comprar y no puede, se lo deniegan por sospecha de fraude, pues también eso no pasaría. El fraude está ligado a la reputación digital”.
En el mundo digital nos identifica el correo, dispositivo, teléfono, dirección IP, etc. (24:16)
“Para construir una reputación es clave que haya una parte colectiva, un intercambio de información entre diferentes miembros que al final se atribuyen a esta identidad. Ese intercambio de información en la web es difícil, ahí entra Bayonet, es un habilitador de canales de comunicación donde antes no existían, para identificar perfiles de compradores en tiempo real, de manera ágil y rápida; y entender cuál es la reputación de ese comprador digital con base en lo que las otras empresas están diciendo de él o qué ha pasado cuando esa persona compró X o Y cosa con otro cliente”.
Si no hay historial del comprador, machine learning puede ayudar a escanearlo (28:07)
“Tú llegas y no te conocemos, pero ¿a quién se parece? Se parece a los buenos o a los malos? Entra toda la parte de machine learning, hacemos modelos estadísticos, nos apalancamos en todo el histórico que tenemos, entonces ya sabemos si eres un cliente que vende algún tipo de servicio financiero, procesas pagos, eres una wallet o vendes tickets, podemos comparar dos cosas: cuál es el tipo de fraude que sufres en tu negocio o vertical de negocio y cómo se han visto los defraudadores y compradores puntualmente, cómo se ven; con esto comparamos”.
El impacto del fraude merma oportunidades de negocio (30:27)
“Si tú declinas una transacción fidedigna, un usuario que tiene los fondos para comprar, la intención de compra, que te costó adquirirlo en algún canal, que va a generar un tipo de relación y lifetime value contigo, si declinas su transacción vas a perder esas cuatro cosas. Vas a perder al final del día más que un fraude como tal, un falso positivo es 4 veces más impactante para el negocio en temas financieros que el fraude”.
Blockchain impacta en el fraude por el frente de verificación de datos (35:32)
“En un futuro va a haber esta base distribuida, descentralizada de información sobre las identidades y tú vas a poder hacer claim de tu identidad, vas a poder decir ´yo soy Jaime, este es mi correo, esto es lo he hecho´ y vas a, a través de una aplicación, poder escribir ese registro en algún blockchain. ¿Para qué? Cómo ahorita está pasando con los NFTs, este es mi arte, es único, aquí está, lo registré en blockchain. Va a pasar lo mismo con la identidad de la gente”.
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