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Disrupción en prevención de fraudes electrónicos

Hasta 35% de las transacciones en un sitio web pueden ser catalogadas erróneamente por no emplear la herramienta anti fraude adecuada.

En el 80% de los casos, los contracargos crecen como bola de nieve si no se atienden oportunamente.

José Chávez trabajó en la plataforma de proceso de pagos Conekta, donde desempeñó varios puestos; sin embargo el que marcó su futuro fue el área de prevención de fraudes. 

Fue ahí donde se dió cuenta del gran problema que aqueja no sólo a México sino a toda la región de Latinoamércia que es el fraude digital.

Prevención de fraudes, ¿Con bases de datos?

Victor Rico,Imran Arshad y José Chávez comienzan en 2016 con el proyecto de Bayonet, que en sus inicios no era la plataforma que se conoce ahora, era una propuesta de base de datos colaborativa.

La base de datos funcionaría como un buró de crédito para transacciones en línea, la cual permitiría detectar a los buenos clientes y detectar las cuentas que buscaban hacer fraude. 

Ideas como esta ya existen en mercados como el americano, por ejemplo Emailege, red que conecta a diferentes empresas para tener datos específicos del correo y saber cuál es el riesgo de un correo.

“Asumíamos que en México esto hacía sentido pero no dimos cuenta que no era atractivo para las empresas, ya que no cuentan con los recursos técnicos y no solucionaba el problema completamente”

José Chávez, co-fundador de Bayonet

Prevención mediante análisis estadístico

Imran y José pivotean el proyecto y realizan algo más completo, un software software de prevención de fraude que le de un análisis estadístico.

En 2018 fue la nueva iteración específicamente prevención de fraudes para e-commerce enfocado en un análisis estadístico.

Lo que obtiene el comercio  

En México el robo y clonación de tarjetas en un problema muy grande, cuando eso sucede, el defraudador va a internet y compra en línea. 

El beneficio que otorga el software de Bayonet es al instalar su solución, analizan cada transacción que llega al cliente en tiempo real, dando una respuesta afirmativa o negativa en cuestión de milisegundos en base al análisis que realiza la herramienta. 

Al declinar buenos usuarios por sospecha de fraude, se pierden 4 veces más recursos que por el fraude en sí. 

Diferencia de otras soluciones: 

  • Efectividad.- se detectan los patrones normales y atípicos del negocio, sin importar qué tan rápido cambien.
  • Ingeniería de alto calibre.- Herramientas de Machine Learning condensadas en una plataforma simple que permite tomar decisiones en tiempo real.
  • Flexibilidad.- Una herramienta que se adapta a la operación de cada negocio.
  • Transparencia.- los clientes conocen que hay detrás de lo que hacemos, así nos ayudan a mejorar.

Su mercado principal se encuentra actualmente en México, sin embargo su expansión comienza a tener presencia en Brasil Ecuador, Perú y Colombia. 

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