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Prevención de Fraude

Prevención de fraude que ve a la persona detrás de cada cuenta.

Señales de comportamiento, datos del dispositivo e IA explicable detectan robo de cuentas, multicuentas, abuso de bonos y promociones y fraude en pagos en el momento en que ocurren, y le muestran a su equipo por qué.

Alerta

Acceso desde dispositivo y país nuevos

Datos de retiro cambiados minutos después

Puntaje de riesgo

87/100

Señales que pesaron

  • Robo de cuentas +31
  • Multicuentas +24
  • Abuso de bonos y promociones +19
  • Fraude en pagos y contracargos +13
Alto Acción Sesión bloqueada, se pide verificación

Qué detecta.

  1. 01 Robo de cuentas Un acceso desde un dispositivo o ubicación nuevos seguido de cambios en la contraseña, el correo o los datos de retiro.
  2. 02 Multicuentas Varias cuentas detrás de la misma persona o grupo, vinculadas por dispositivo, red, medio de pago o comportamiento.
  3. 03 Abuso de bonos y promociones Cuentas que se registran por la oferta, cumplen el mínimo y retiran, campaña tras campaña.
  4. 04 Fraude en pagos y contracargos Tarjetas robadas, prueba de tarjetas y compras con alta probabilidad de volver como contracargo.
  5. 05 Cuentas mula Cuentas abiertas, alquiladas o robadas para recibir y reenviar dinero de un tercero.
  6. 06 Bots y automatización Actividad a un ritmo o con una regularidad que ninguna persona mantiene, del registro masivo a la apuesta automática.

Cómo funciona.

  1. 1

    Se reúnen las señales

    Datos de dispositivo, red, sesión y pago se suman a la transacción y al historial del cliente, vía API.

  2. 2

    Se vincula y se califica

    El motor vincula las cuentas que comparten rasgos y asigna un puntaje de riesgo a cada evento en tiempo real. Un patrón que se sostiene en el tiempo se distingue de una coincidencia.

  3. 3

    Se responde en proporción

    El riesgo bajo pasa sin fricción. El riesgo medio pide una verificación adicional o una revisión. El riesgo alto se bloquea o se retiene, y el motivo queda registrado.

Por qué esta cuenta, y por qué ahora

Dos cuentas en la misma red pueden ser una pareja. Seis cuentas que comparten dispositivo, horario y ciclo de bonos durante meses no lo son. Cada alerta muestra los vínculos y las señales que la generaron, y sus equipos de atención al cliente y jurídico tienen una respuesta sólida.

IA Explicable y Casos
Pista de auditoría #4821
  1. 14:32:18 · Alerta activada Acceso desde dispositivo y país nuevos
  2. 14:32:18 · Señales adjuntas Robo de cuentas · Multicuentas
  3. 14:41:05 · Decisión del analista Sesión bloqueada, se pide verificación
  4. 14:41:06 · Registrado Política interna, punto 4.2 · M. Souza

Prevención de Fraude · Preguntas

Lo que pregunta quien compra.

¿Cómo detectan el robo de cuentas?

Cada sesión se compara con el dispositivo, la ubicación y el comportamiento habituales del cliente. Un acceso desde un lugar nuevo seguido de un cambio de contraseña, correo o datos de retiro eleva el puntaje de riesgo, y la plataforma puede pedir una verificación adicional o retener la transacción.

¿Cómo funciona la detección de multicuentas?

Las cuentas se vinculan por rasgos compartidos como dispositivo, red, medio de pago y comportamiento a lo largo del tiempo. Una coincidencia aislada no genera alerta. El grupo se señala cuando el patrón persiste, de modo que una familia que comparte hogar no se trate como una red de fraude.

¿Se puede frenar el abuso de bonos sin afectar al cliente real?

Sí, para eso sirve el puntaje de riesgo. La mayoría de los clientes pasa sin fricción, y solo a las cuentas con señales de abuso se les retiene el bono o el cupón para revisión. Cada decisión trae su motivo, así que su equipo puede responder a un reclamo con fundamento.

¿Ayuda a prevenir contracargos?

Señala los pagos con indicios de fraude antes de aprobarlos, como la prueba de tarjetas, datos de dispositivo que no coinciden o vínculos con cuentas que ya tuvieron disputas. Detener esos pagos desde el inicio evita el contracargo en lugar de pelearlo después.

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